- Solo l’1% delle aziende è classificato da McKinsey come “AI-mature” (mature nell’IA), il che significa che l’IA è completamente integrata nei processi operativi, mentre quasi tutte le aziende stanno investendo nell’IA.
- Gartner prevede che oltre il 40% dei progetti di IA agentica (agentic AI) saranno abbandonati entro la fine del 2027 a causa della mancanza di strategia e di una governance appropriata.
- Il fattore fondamentale non è solo la tecnologia, ma le persone: reclutare le persone giuste, trattenere i talenti attraverso la formazione, le opportunità di sviluppo e un ambiente culturale che incoraggi l’apprendimento.
- Un sondaggio Microsoft mostra che l’82% dei leader considera le competenze in IA essenziali, ma al 60% dei dipendenti mancano le conoscenze necessarie. Pertanto, la fluidità in IA (AI fluency) deve diffondersi dalla dirigenza (C-suite) ai dipendenti di prima linea.
- L’IA non dovrebbe essere isolata nel team tecnico. Costruire un Centro di Eccellenza IA (CoE) basato sul framework 4E: Evangelism (Ispirazione), Enablement (Abilitazione/Formazione), Enforcement (Applicazione/Responsabilità e obiettivi), Experimentation (Sperimentazione/Test e innovazione rapidi).
- È necessario costruire delle “barriere di sicurezza” (guardrails): linee guida su etica, equità, trasparenza e conformità, applicando al contempo test di equità (fairness testing), meccanismi di feedback e osservazione continua.
- Non abusare dell’automazione: l’IA dovrebbe essere utilizzata per aumentare le capacità umane, liberando da compiti ripetitivi ma mantenendo l’attenzione sulla conoscenza e sul contesto che solo gli esseri umani possono fornire.
- Rischi da gestire: l’IA può causare allucinazioni, degrado del modello, problemi legali e di reputazione; le soluzioni includono monitoraggio, traccia di audit (audit trail) e cicli di feedback proattivi.
- Lo sviluppo della carriera deve essere chiaro e accessibile: condividere casi d’uso, fornire workshop e strumenti pratici sia per ruoli tecnici che non tecnici e riconoscere i risultati eccezionali.
- 5 fondamenti necessari per una struttura IA di successo: valutazione delle competenze, istituzione di individui direttamente responsabili, cambiamento culturale per accettare la sperimentazione, mantenimento del ciclo di feedback e adozione del modello “customer zero” (l’azienda diventa il primo cliente del prodotto o della soluzione che sviluppa, prima di immetterlo sul mercato).
📌 Solo l’1% delle aziende è veramente maturo nell’IA, mentre il 40% dei progetti di IA agentica è previsto fallire prima del 2027. Il segreto del successo risiede nelle persone, non solo nella tecnologia: diffondere la fluidità in IA in tutta l’azienda, costruire centri di eccellenza IA, stabilire barriere di sicurezza nell’uso dell’IA ed evitare l’abuso dell’automazione. I 5 fondamenti necessari per una struttura IA di successo sono: valutazione delle competenze, istituzione di individui direttamente responsabili, cambiamento culturale per accettare la sperimentazione, mantenimento del ciclo di feedback e adozione del modello “customer zero”, il che significa che l’azienda diventa il primo cliente del prodotto o della soluzione che sviluppa, prima di immetterlo sul mercato.
