Intelligenza Artificiale e Maturità Digitale: Oltre l'Hype per Generare Valore Reale

In un mercato guidato dall'urgenza tecnologica, l'adozione dell'Intelligenza Artificiale deve evolversi da un'implementazione indiscriminata a una scelta strategica, focalizzata sulla risoluzione di problemi concreti di business.

L’Intelligenza Artificiale è oggi un vero e proprio "must have" tecnologico. Eppure, superato l'entusiasmo iniziale, la sua adozione è spesso guidata più dalla paura di restare indietro che dalla reale capacità di generare valore. In molti contesti corporate, non investire nell'AI viene percepito come un rischio reputazionale. Il risultato è un’implementazione che parte dalla tecnologia anziché dal problema, rinunciando alla domanda cruciale: dove, concretamente, l’AI è in grado di generare valore per il business?

Come evidenzia Sergio Ajani, Service & Solution Design Director di Innovaway, un’implementazione consapevole richiede un profondo cambio di prospettiva: passare dal "quale e quanta AI integrare" al "serve davvero l'AI?". Un principio apparentemente elementare, ma molto arduo da mettere in pratica, poiché impone alle organizzazioni di ragionare per processi prima ancora che per tecnologie.

Gli effetti collaterali dell’AI "ovunque"

Applicare l'Intelligenza Artificiale in modo indiscriminato non è mai indolore; genera ricadute sistemiche che spesso restano invisibili finché non presentano il conto.

1. Complessità inutile ed efficacia ridotta.Un modello di AI generativa, applicato a un processo per cui non risulta lo strumento più adeguato, introduce solo complessità, allunga i tempi e richiede verifiche umane costanti. Secondo un recente studio del MIT, il 95% dei progetti pilota di GenAI non ha impattato il conto economico, non per limiti tecnologici, ma per un errato approccio all'adozione. Usare un LLM (Large Language Model) per ordinare centomila dati in un database introduce latenza e margini di errore per un'operazione che un algoritmo tradizionale di sorting risolverebbe in frazioni di secondo in modo deterministico. Lo stesso vale per gli Agenti AI: applicarli a flussi di lavoro lineari e prevedibili – dove la tradizionale RPA (Robotic Process Automation) eccellerebbe – ha spinto Gartner a prevedere la cancellazione di oltre il 40% dei progetti di AI agentica entro il 2027.

2. Costi occulti e ROI deludente.Il secondo effetto è prettamente economico. Ogni istanza di AI attivata senza una reale necessità applicativa genera costi di elaborazione, storage e manutenzione difficili da prevedere. Moltiplicare le applicazioni senza criterio significa amplificare spese insostenibili, che inevitabilmente si sommano ai costi di gestione delle eccezioni che il sistema non era progettato per trattare, abbattendo il ROI.

3. La sfida dell'impatto ambientale.Non va infine trascurato l'aspetto ecologico. L'addestramento e l'inferenza dei modelli richiedono enormi potenze di calcolo, traducendosi in elevatissimi consumi energetici e idrici per i data center. Questi impatti crescono in base a un uso non selettivo, ponendosi in netto contrasto con le politiche di sostenibilità ESG delle aziende.

La metodologia Innovaway: lo use case al centro. Dire che l'AI va usata "solo dove serve" non significa frenare l'innovazione, ma renderla scalabile e sostenibile. Occorre selezionare con metodo un numero limitato di casi d'uso ad alto impatto, misurarli con indicatori chiari fin dal primo giorno ed estendere il perimetro solo dopo averne validato empiricamente il ritorno.

Il criterio guida imprescindibile è chiedersi sempre se l'Intelligenza Artificiale possa risolvere un problema meglio di un’automazione tradizionale, di un algoritmo lineare o dell'intervento di una persona.

Partire dalla tecnologia alla ricerca disperata di un problema è un errore strategico. È sempre lo use case a dover dettare la scelta tecnologica, non il contrario. Non tutto ciò che può essere automatizzato con l'AI generativa deve esserlo. La capacità di dire "no" a queste potenti tecnologie, sapendole governare e applicare solo quando i benefici giustificano i costi, è oggi il vero indicatore della maturità digitale di un’organizzazione.

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