Tre anni dopo il lancio di ChatGPT, l’intelligenza artificiale generativa è ormai una realtà consolidata nelle aziende globali. Eppure, nonostante gli ingenti investimenti, la maggior parte delle iniziative AI rimane intrappolata nella fase di prototipo, senza mai arrivare a generare ritorni misurabili. Secondo un articolo di VentureBeat, alcune aziende hanno trovato la chiave per trasformare l’AI da esperimento a asset strategico, passando dalla fase pilota alla produzione su larga scala con risultati concreti .
Le statistiche sono impietose: l’85% dei progetti AI non arriva mai alla produzione, e di quelli che ci arrivano, meno della metà genera valore concreto. Il problema non è tecnico, ma organizzativo. Molte aziende trattano l’AI come un esperimento scientifico piuttosto che come una capacità aziendale. La mancanza di metriche chiare, infrastrutture dati insufficienti e, soprattutto, l’assenza di modelli di governance adeguati impediscono la scalabilità delle soluzioni AI .
Alcune aziende hanno invece trovato la strada giusta. Walmart, JPMorgan Chase, Novartis, General Electric, McKinsey e Uber sono esempi di come una strategia disciplinata possa portare l’AI da un progetto pilota a un sistema produttivo che genera ritorni significativi. Ad esempio, Walmart ha sviluppato la piattaforma “Element”, un’infrastruttura centralizzata che consente l’adozione rapida di nuove capacità AI mantenendo al contempo controlli di governance, conformità e sicurezza .
Le aziende che hanno avuto successo condividono un approccio comune, basato su otto elementi chiave:
- Mandato esecutivo e allineamento strategico: ogni iniziativa AI è legata a obiettivi aziendali specifici e misurabili.
- Strategia infrastrutturale basata su piattaforma: investire in piattaforme centralizzate che supportano l’adozione rapida e sicura dell’AI.
- Selezione disciplinata dei casi d’uso: focalizzarsi su problemi ad alto impatto e con ritorni misurabili.
- Modello operativo cross-funzionale: creare team multidisciplinari che combinano competenze tecniche e di dominio.
- Gestione del rischio e framework etici: implementare processi di validazione rigorosi e monitoraggio continuo.
- Sviluppo della forza lavoro e gestione del cambiamento: investire nella formazione e nell’adattamento culturale all’AI.
- Misurazione rigorosa del ROI e ottimizzazione del portafoglio: definire KPI chiari e rivedere regolarmente il portafoglio di iniziative.
- Scalabilità iterativa e evoluzione della piattaforma: espandere gradualmente le soluzioni AI, apprendendo e adattandosi lungo il percorso.
La realtà finanziaria dell’AI è più complessa di quanto molte aziende si aspettino. Le aziende di successo pianificano per l’intero ciclo di vita dell’AI, inclusi sviluppo, implementazione, monitoraggio, manutenzione e eventuale dismissione. Ad esempio, JPMorgan Chase ha investito oltre 2 miliardi di dollari in infrastrutture cloud per supportare i carichi di lavoro AI, rappresentando circa il 13% del suo budget tecnologico annuale .
Le aziende che hanno scalato con successo l’AI condividono una comprensione comune: la trasformazione AI non riguarda principalmente la tecnologia, ma la costruzione di capacità organizzative che possono implementare sistematicamente l’AI su larga scala, gestendo il rischio e generando valore misurabile per l’azienda. Il percorso da “pilot” a “profit” richiede un impegno disciplinato, investimenti strategici e una trasformazione culturale che integri l’AI nel DNA operativo dell’organizzazione .
Le esperienze delle aziende di successo forniscono una guida pratica per le organizzazioni pronte a intraprendere il viaggio dalla sperimentazione all’esecuzione. Il vantaggio competitivo attraverso l’AI sta diventando sempre più una questione di capacità organizzativa e strategica, piuttosto che di innovazione tecnologica isolata.