L’adozione dell’AI in ambito enterprise continua ad accelerare rapidamente in tutti i settori. In questo contesto, è diffusa l’idea che il vero valore derivi esclusivamente dallo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale altamente personalizzati e proprietari. In realtà, si tratta spesso di una convinzione fuorviante. Implementare troppo presto soluzioni AI su misura può generare più problemi di quanti ne risolva. Aumenta la complessità, i costi e i rischi, soprattutto se l’organizzazione non è adeguatamente preparata a gestire le implicazioni legate ai dati, alla sicurezza e alla conformità normativa che accompagnano l’introduzione di strumenti AI personalizzati. Per la maggior parte dei casi d’uso comuni, le soluzioni AI “off-the-shelf” - come i copiloti preconfigurati e i modelli generalisti per l’efficienza dei workflow - sono già adeguate allo scopo per garantire un impatto operativo immediato e un ritorno sull’investimento concreto.

La trappola dell’ambizione AI

I dirigenti C-level e i leader tecnologici sono spesso attratti dalle soluzioni AI proprietarie perché le percepiscono come un possibile vantaggio competitivo, in grado di differenziarli dai concorrenti. Esiste anche il timore che utilizzare gli stessi strumenti adottati da altre aziende possa portarli a perdere visibilità. Tuttavia, queste pressioni possono spingere verso progetti AI complessi prima ancora di aver compreso appieno il livello di maturità dei dati, la sicurezza e la prontezza operativa dell’organizzazione. Secondo il MIT, il modo in cui le aziende adottano l’AI è importante tanto quanto ciò che adottano. Le organizzazioni che acquistano soluzioni AI da fornitori specializzati o le sviluppano tramite partnership hanno successo in circa il 67% dei casi, mentre i progetti sviluppati internamente raggiungono il successo solo in circa un terzo dei casi.

Sotto la superficie, le soluzioni AI su misura comportano costi nascosti significativi. Molte organizzazioni sottovalutano lo sforzo necessario per preparare i dati - dalla pulizia alla strutturazione fino all’organizzazione - affinché possano essere utilizzati efficacemente dai sistemi di AI. Inoltre, lo sviluppo interno attribuisce all’azienda la piena responsabilità della governance e della conformità normativa. Allo stesso tempo, i sistemi personalizzati possono aumentare i rischi di sicurezza, introducendo nuovi strumenti e ampliando la superficie di attacco. I tempi di adozione tendono ad allungarsi prima di generare un reale valore di business, mentre la necessità di personale altamente specializzato può protrarsi ben oltre il lancio iniziale.

Il valore dell’AI adeguata

Nella pratica, significa scegliere sistemi AI preconfigurati che rispondono alle esigenze reali dell’organizzazione. Questi strumenti migliorano l’efficienza dei processi senza richiedere una completa riprogettazione dei sistemi aziendali e consentono di ottenere un ROI misurabile automatizzando attività ripetitive. Altrettanto importante, le soluzioni preconfigurate sono generalmente più intuitive e facili da usare, facilitando la comprensione, la fiducia e l’adozione da parte dei dipendenti. Grazie a tempi di implementazione molto più rapidi, a un minore sforzo di adozione e ad aggiornamenti integrati, le soluzioni “off-the-shelf” permettono di generare valore in tempi decisamente più brevi.

Risultati concreti e visibili alimentano il consenso interno, e questo slancio favorisce una maturità duratura. Adottare un’AI adeguata significa, in ultima analisi, dare priorità all’impatto reale e a un’adozione sicura e scalabile, evitando lanci appariscenti ma privi di sostanza o di solide basi operative.

Queste basi operative partono da aspettative di governance chiare. Le organizzazioni devono definire come i sistemi AI vengono selezionati, implementati, monitorati e valutati, stabilendo ruoli, responsabilità e percorsi di escalation espliciti. Definire fin da subito benchmark di performance chiari consente ai team di comprendere sia i criteri di successo sia i limiti di rischio.

La governance rende l’AI una scelta intelligente

Costruire una solida base di governance dell’AI, con regole e controlli ben definiti, crea un percorso realistico verso la maturità. Questi presidi possono includere: architetture zero trust, monitoraggio e logging continui, protocolli di recovery testati, gestione delle identità e degli accessi, e orchestrazione del ripristino. Nel loro insieme, garantiscono che qualsiasi sistema AI sia sicuro, affidabile e scalabile.

L’AI supportata da una governance adeguata, rappresenta una base solida per una crescita sostenibile. Una volta definita una roadmap strutturata di adozione, i leader possono valutare con maggiore efficacia se e quando una soluzione AI proprietaria sia realmente allineata agli obiettivi di business. Con fondamenta solide, le organizzazioni possono avanzare lungo un percorso di maturità chiaro, che privilegia valore concreto, controlli più robusti e una scalabilità responsabile.

Un percorso più sicuro verso la maturità AI

Il primo passo per una strategia di maturità AI efficace è porre al centro un’adozione sicura. Un’AI affidabile si fonda sulla disciplina operativa: le organizzazioni devono sapere dove risiedono i dati, chi vi ha accesso, come vengono utilizzati e con quale rapidità possono essere ripristinati in caso di problemi. Quando resilienza dei dati e governance diventano priorità strategiche e non elementi secondari, il controllo è integrato fin dall’inizio.

Prima di avviare qualsiasi iniziativa AI, è fondamentale valutare la qualità dei dati e garantire adeguati livelli di igiene e visibilità. Una volta stabilite queste basi, il primo passo consiste nell’applicare l’AI a casi d’uso comuni ad alto ROI, capaci di generare impatti misurabili. È essenziale monitorare l’utilizzo e i risultati degli strumenti adottati, scalando solo quando i framework di governance si dimostrano efficaci e replicabili. Le soluzioni AI proprietarie possono avere senso, ma solo dopo aver raggiunto un reale livello di maturità.

In definitiva, il valore duraturo dell’AI deriva da usabilità comprovata, governance e fiducia. Implementare sistemi apparentemente sofisticati e d’impatto, ma privi di adeguati controlli, è il modo più rapido per restare delusi dall’AI. Per la maggior parte delle organizzazioni, oggi, le soluzioni AI preconfigurate non rappresentano un limite, ma un percorso concreto verso ROI tangibile e crescita sostenibile. I leader che vogliono realmente far funzionare i propri progetti AI scelgono di costruire slancio nel tempo, piuttosto che puntare su iniziative di facciata prive di impatto duraturo.

L’adozione dell’AI in ambito enterprise continua ad accelerare rapidamente in tutti i settori. In questo contesto, è diffusa l’idea che il vero valore derivi esclusivamente dallo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale altamente personalizzati e proprietari. In realtà, si tratta spesso di una convinzione fuorviante. Implementare troppo presto soluzioni AI su misura può generare più problemi di quanti ne risolva. Aumenta la complessità, i costi e i rischi, soprattutto se l’organizzazione non è adeguatamente preparata a gestire le implicazioni legate ai dati, alla sicurezza e alla conformità normativa che accompagnano l’introduzione di strumenti AI personalizzati. Per la maggior parte dei casi d’uso comuni, le soluzioni AI “off-the-shelf” - come i copiloti preconfigurati e i modelli generalisti per l’efficienza dei workflow - sono già “sufficientemente buone” per garantire un impatto operativo immediato e un ritorno sull’investimento concreto.

La trappola dell’ambizione AI

I dirigenti C-level e i leader tecnologici sono spesso attratti dalle soluzioni AI proprietarie perché le percepiscono come un possibile vantaggio competitivo, in grado di differenziarli dai concorrenti. Esiste anche il timore che utilizzare gli stessi strumenti adottati da altre aziende possa portarli a perdere visibilità. Tuttavia, queste pressioni possono spingere verso progetti AI complessi prima ancora di aver compreso appieno il livello di maturità dei dati, la sicurezza e la prontezza operativa dell’organizzazione. Secondo il MIT, il modo in cui le aziende adottano l’AI è importante tanto quanto ciò che adottano. Le organizzazioni che acquistano soluzioni AI da fornitori specializzati o le sviluppano tramite partnership hanno successo in circa il 67% dei casi, mentre i progetti sviluppati internamente raggiungono il successo solo in circa un terzo dei casi.

Sotto la superficie, le soluzioni AI su misura comportano costi nascosti significativi. Molte organizzazioni sottovalutano lo sforzo necessario per preparare i dati - dalla pulizia alla strutturazione fino all’organizzazione - affinché possano essere utilizzati efficacemente dai sistemi di AI. Inoltre, lo sviluppo interno attribuisce all’azienda la piena responsabilità della governance e della conformità normativa. Allo stesso tempo, i sistemi personalizzati possono aumentare i rischi di sicurezza, introducendo nuovi strumenti e ampliando la superficie di attacco. I tempi di adozione tendono ad allungarsi prima di generare un reale valore di business, mentre la necessità di personale altamente specializzato può protrarsi ben oltre il lancio iniziale.

Il valore dell’AI “sufficientemente buona”

Nella pratica, “sufficientemente buona” significa scegliere sistemi AI preconfigurati che rispondono alle esigenze reali dell’organizzazione. Questi strumenti migliorano l’efficienza dei processi senza richiedere una completa riprogettazione dei sistemi aziendali e consentono di ottenere un ROI misurabile automatizzando attività ripetitive. Altrettanto importante, le soluzioni preconfigurate sono generalmente più intuitive e facili da usare, facilitando la comprensione, la fiducia e l’adozione da parte dei dipendenti. Grazie a tempi di implementazione molto più rapidi, a un minore sforzo di adozione e ad aggiornamenti integrati, le soluzioni “off-the-shelf” permettono di generare valore in tempi decisamente più brevi.

Risultati concreti e visibili alimentano il consenso interno, e questo slancio favorisce una maturità duratura. Adottare un’AI “sufficientemente buona” significa, in ultima analisi, dare priorità all’impatto reale e a un’adozione sicura e scalabile, evitando lanci appariscenti ma privi di sostanza o di solide basi operative.

Queste basi operative partono da aspettative di governance chiare. Le organizzazioni devono definire come i sistemi AI vengono selezionati, implementati, monitorati e valutati, stabilendo ruoli, responsabilità e percorsi di escalation espliciti. Definire fin da subito benchmark di performance chiari consente ai team di comprendere sia i criteri di successo sia i limiti di rischio.

La governance rende l’AI “sufficientemente buona” una scelta intelligente

Costruire una solida base di governance dell’AI, con regole e controlli ben definiti, crea un percorso realistico verso la maturità. Questi presidi possono includere: architetture zero trust, monitoraggio e logging continui, protocolli di recovery testati, gestione delle identità e degli accessi, e orchestrazione del ripristino. Nel loro insieme, garantiscono che qualsiasi sistema AI sia sicuro, affidabile e scalabile.

Un’AI “sufficientemente buona”, supportata da una governance adeguata, rappresenta una base solida per una crescita sostenibile. Una volta definita una roadmap strutturata di adozione, i leader possono valutare con maggiore efficacia se e quando una soluzione AI proprietaria sia realmente allineata agli obiettivi di business. Con fondamenta solide, le organizzazioni possono avanzare lungo un percorso di maturità chiaro, che privilegia valore concreto, controlli più robusti e una scalabilità responsabile.

Un percorso più sicuro verso la maturità AI

Il primo passo per una strategia di maturità AI efficace è porre al centro un’adozione sicura. Un’AI affidabile si fonda sulla disciplina operativa: le organizzazioni devono sapere dove risiedono i dati, chi vi ha accesso, come vengono utilizzati e con quale rapidità possono essere ripristinati in caso di problemi. Quando resilienza dei dati e governance diventano priorità strategiche e non elementi secondari, il controllo è integrato fin dall’inizio.

Prima di avviare qualsiasi iniziativa AI, è fondamentale valutare la qualità dei dati e garantire adeguati livelli di igiene e visibilità. Una volta stabilite queste basi, il primo passo consiste nell’applicare l’AI a casi d’uso comuni ad alto ROI, capaci di generare impatti misurabili. È essenziale monitorare l’utilizzo e i risultati degli strumenti adottati, scalando solo quando i framework di governance si dimostrano efficaci e replicabili. Le soluzioni AI proprietarie possono avere senso, ma solo dopo aver raggiunto un reale livello di maturità.

In definitiva, il valore duraturo dell’AI deriva da usabilità comprovata, governance e fiducia. Implementare sistemi apparentemente sofisticati e d’impatto, ma privi di adeguati controlli, è il modo più rapido per restare delusi dall’AI. Per la maggior parte delle organizzazioni, oggi, le soluzioni AI preconfigurate non rappresentano un limite, ma un percorso concreto verso ROI tangibile e crescita sostenibile. I leader che vogliono realmente far funzionare i propri progetti AI scelgono di costruire slancio nel tempo, piuttosto che puntare su iniziative di facciata prive di impatto duraturo.

Rick Vanover è Vice President, Product Strategy di Veeam Software