Quali sono le sfide principali che le imprese affrontano oggi nell'integrazione delle tecnologie AI e come si possono affrontare?
Le tecnologie di AI hanno raggiunto un livello di maturità che le rende accessibili a un ampio spettro di aziende, indipendentemente dalla loro dimensione o settore. I dati disponibili sono oggi sufficientemente consistenti per consentire applicazioni pratiche e ottenere risultati concreti. Tuttavia, il vero ostacolo non risiede nella tecnologia, ma nella capacità delle organizzazioni di orientarsi rispetto al vasto potenziale dell’AI e di integrarla in maniera coerente con i propri obiettivi strategici; da un nostro recente studio sullo stato delle operation in Italia, emerge che, nonostante l’interesse della quasi totalità delle aziende intervistate, meno del 25% ha effettivamente integrato l’AI all’interno dei propri processi.
Uno degli errori più comuni è partire dallo strumento tecnologico, concentrandosi sulla scelta della piattaforma o dell’algoritmo senza una chiara definizione del bisogno reale. Questo approccio spesso porta a implementazioni poco coerenti con l’organizzazione, dove i processi tradizionali e quelli abilitati dall’AI non sono integrati tra loro, generando inefficienze e limitando la possibilità di misurare il valore aggiunto. Partire dal bisogno aziendale e definire con precisione i casi d’uso in cui l’AI può offrire un reale vantaggio competitivo, comprendere dove la potenza di calcolo, l’automazione e la riduzione di attività manuali e ripetitive possano generare valore tangibile è la chiave per affrontare questa sfida.
Un altro aspetto cruciale riguarda il change management. L’introduzione dell’AI comporta cambiamenti significativi nei ruoli, nelle competenze e nelle modalità operative. Le imprese devono investire nella formazione del personale, promuovendo una cultura che valorizzi la collaborazione tra tecnologia e competenze umane. L’AI è uno strumento potente che, se ben utilizzato, può abilitare una trasformazione profonda e sostenibile: nel nostro ruolo di consulenti, la conoscenza dei processi ci permette di guidare le aziende, non solo nella scelta, ma anche nella adozione delle migliori tecnologie AI nei percorsi di trasformazione.
Quali sono gli ambiti d’uso nei quali l’AI generativa può essere maggiormente efficace?
Sebbene gli ambiti di utilizzo dell’AI siano potenzialmente infiniti, è necessario partire dall’analisi della singola realtà aziendale, identificando i processi critici che possono essere ottimizzati e assicurandosi che le soluzioni AI siano parte integrante di un disegno più ampio. Uno degli aspetti più critici nel settore manifatturiero riguarda la prevedibilità dei fenomeni esogeni e la capacità di adattamento della supply chain alle oscillazioni della domanda. Questo include l’ottimizzazione della logistica distributiva a supporto della strategia di sourcing, per mitigare i rischi nella catena di fornitura, e una migliore gestione delle scorte basata su previsioni più accurate della domanda.
In alcuni settori, caratterizzati da una flessione dei volumi di vendita, si registra un crescente interesse verso la servitizzazione dei prodotti. Anche in questo ambito, l’adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale può offrire un valore significativo, soprattutto nella gestione della conoscenza. Questo riguarda sia il know-how tecnico sia la conoscenza dei propri clienti, elementi fondamentali per migliorare la qualità del servizio e aumentare la produttività del personale. L’approccio che noi suggeriamo prevede di accompagnare le aziende in un percorso strutturato che parta da uno studio e una formazione sull’AI, per poi passare a un’analisi mirata in cui vengono identificati i pain point e gli ambiti in cui l’AI può realmente fare la differenza. Prima di avviare progetti estesi, suggeriamo un approccio agile, basato su progetti pilota. Questo permette un’introduzione graduale e coerente con i processi aziendali, facilitando una trasformazione concreta e condivisa.
Quali sono le sfide principali che le imprese affrontano oggi nell'integrazione delle tecnologie AI e come si possono affrontare?
Le tecnologie di AI hanno raggiunto un livello di maturità che le rende accessibili a un ampio spettro di aziende, indipendentemente dalla loro dimensione o settore. I dati disponibili sono oggi sufficientemente consistenti per consentire applicazioni pratiche e ottenere risultati concreti. Tuttavia, il vero ostacolo non risiede nella tecnologia, ma nella capacità delle organizzazioni di orientarsi rispetto al vasto potenziale dell’AI e di integrarla in maniera coerente con i propri obiettivi strategici; da un nostro recente studio sullo stato delle operation in Italia, emerge che, nonostante l’interesse della quasi totalità delle aziende intervistate, meno del 25% ha effettivamente integrato l’AI all’interno dei propri processi.
Uno degli errori più comuni è partire dallo strumento tecnologico, concentrandosi sulla scelta della piattaforma o dell’algoritmo senza una chiara definizione del bisogno reale. Questo approccio spesso porta a implementazioni poco coerenti con l’organizzazione, dove i processi tradizionali e quelli abilitati dall’AI non sono integrati tra loro, generando inefficienze e limitando la possibilità di misurare il valore aggiunto. Partire dal bisogno aziendale e definire con precisione i casi d’uso in cui l’AI può offrire un reale vantaggio competitivo, comprendere dove la potenza di calcolo, l’automazione e la riduzione di attività manuali e ripetitive possano generare valore tangibile è la chiave per affrontare questa sfida.
Un altro aspetto cruciale riguarda il change management. L’introduzione dell’AI comporta cambiamenti significativi nei ruoli, nelle competenze e nelle modalità operative. Le imprese devono investire nella formazione del personale, promuovendo una cultura che valorizzi la collaborazione tra tecnologia e competenze umane. L’AI è uno strumento potente che, se ben utilizzato, può abilitare una trasformazione profonda e sostenibile: nel nostro ruolo di consulenti, la conoscenza dei processi ci permette di guidare le aziende, non solo nella scelta, ma anche nella adozione delle migliori tecnologie AI nei percorsi di trasformazione.
Quali sono gli ambiti d’uso nei quali l’AI generativa può essere maggiormente efficace?
Sebbene gli ambiti di utilizzo dell’AI siano potenzialmente infiniti, è necessario partire dall’analisi della singola realtà aziendale, identificando i processi critici che possono essere ottimizzati e assicurandosi che le soluzioni AI siano parte integrante di un disegno più ampio. Uno degli aspetti più critici nel settore manifatturiero riguarda la prevedibilità dei fenomeni esogeni e la capacità di adattamento della supply chain alle oscillazioni della domanda. Questo include l’ottimizzazione della logistica distributiva a supporto della strategia di sourcing, per mitigare i rischi nella catena di fornitura, e una migliore gestione delle scorte basata su previsioni più accurate della domanda.
In alcuni settori, caratterizzati da una flessione dei volumi di vendita, si registra un crescente interesse verso la servitizzazione dei prodotti. Anche in questo ambito, l’adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale può offrire un valore significativo, soprattutto nella gestione della conoscenza. Questo riguarda sia il know-how tecnico sia la conoscenza dei propri clienti, elementi fondamentali per migliorare la qualità del servizio e aumentare la produttività del personale. L’approccio che noi suggeriamo prevede di accompagnare le aziende in un percorso strutturato che parta da uno studio e una formazione sull’AI, per poi passare a un’analisi mirata in cui vengono identificati i pain point e gli ambiti in cui l’AI può realmente fare la differenza. Prima di avviare progetti estesi, suggeriamo un approccio agile, basato su progetti pilota. Questo permette un’introduzione graduale e coerente con i processi aziendali, facilitando una trasformazione concreta e condivisa.
Quali sono le sfide principali che le imprese affrontano oggi nell'integrazione delle tecnologie AI e come si possono affrontare?
Le tecnologie di AI hanno raggiunto un livello di maturità che le rende accessibili a un ampio spettro di aziende, indipendentemente dalla loro dimensione o settore. I dati disponibili sono oggi sufficientemente consistenti per consentire applicazioni pratiche e ottenere risultati concreti. Tuttavia, il vero ostacolo non risiede nella tecnologia, ma nella capacità delle organizzazioni di orientarsi rispetto al vasto potenziale dell’AI e di integrarla in maniera coerente con i propri obiettivi strategici; da un nostro recente studio sullo stato delle operation in Italia, emerge che, nonostante l’interesse della quasi totalità delle aziende intervistate, meno del 25% ha effettivamente integrato l’AI all’interno dei propri processi.
Uno degli errori più comuni è partire dallo strumento tecnologico, concentrandosi sulla scelta della piattaforma o dell’algoritmo senza una chiara definizione del bisogno reale. Questo approccio spesso porta a implementazioni poco coerenti con l’organizzazione, dove i processi tradizionali e quelli abilitati dall’AI non sono integrati tra loro, generando inefficienze e limitando la possibilità di misurare il valore aggiunto. Partire dal bisogno aziendale e definire con precisione i casi d’uso in cui l’AI può offrire un reale vantaggio competitivo, comprendere dove la potenza di calcolo, l’automazione e la riduzione di attività manuali e ripetitive
