Subito dopo la cybersecurity, uno degli argomenti centrali delle conversazioni avute con i clienti nel corso dell’ultimo anno è stato l’AI; ma a che punto siamo? Qual è il livello di adozione e, soprattutto, quali sono i risultati? Di seguito alcune riflessioni.
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Da tempo il tema dell’intelligenza artificiale è al centro dell’attenzione, in particolare da quando ChatGPT si è affacciato nelle attività quotidiane, non solo lavorative, diventando rapidamente oggetto di interesse e sperimentazione.
Per molto tempo, tuttavia, l’AI è rimasta un concetto piuttosto nebuloso, spesso affrontato in termini teorici, fino a quando ha assunto maggiore concretezza con il lancio dei primi sistemi sviluppati da OpenAI e, successivamente, da molti altri player.
Con una velocità impressionante, si sono moltiplicati gli strumenti che oggi sono ampiamente diffusi e, quantomeno, conosciuti.
Siamo usciti, dunque, dalla nebulosa che avvolgeva i primi discorsi sull’intelligenza artificiale?
POV
Di seguito, una lettura dell’attuale scenario di adozione dei sistemi di AI all’interno delle organizzazioni con cui ci si confronta quotidianamente.
Premessa importante: le realtà osservate non hanno la pretesa di rappresentare un campione statistico del mercato italiano, ma le evidenze emerse nel corso delle conversazioni avute quest’anno offrono comunque spunti utili e significativi.
Le posizioni raccolte possono essere sintetizzate in questi “tag”:
- curioso, ma non mi fido
- vorrei, ma non posso
- ci stiamo pensando
- lo stiamo facendo
Esiste, però, un quinto tag che, paradossalmente, accomuna tutti gli altri: “in che senso?”
Di seguito, una spiegazione più puntuale.
Curioso, ma non mi fido
In questa categoria rientrano le aziende più scettiche: attratte da quella che resta una forte innovazione, ma diffidenti, soprattutto per gli aspetti legati alla sicurezza e alla privacy.
Non ritengono, quindi, prioritario sperimentare nel breve termine l’implementazione dell’AI (anche se, di fatto, molti strumenti oggi in uso integrano già funzionalità basate su intelligenza artificiale).
È l’approccio prudente di chi osserva l’evoluzione, ma preferisce rimanere in attesa.
Vorrei, ma non posso
Questa posizione è simile alla precedente, ma con una differenza sostanziale. In questo caso si tratta di aziende – o singole figure interne – che hanno già avviato una sperimentazione personale, intravedono possibili applicazioni e benefici, ma incontrano resistenze a livello di management.
La distinzione sta nella disponibilità a mettersi in gioco, a esporsi e a tentare i primi passi in una direzione percepita come affascinante, ma al tempo stesso complessa.
Ci stiamo pensando
Qui si è già in una fase più avanzata.
Dal pensiero individuale si passa allo stadio del confronto strutturato con il management. Non significa essere a metà del percorso, ma il primo scoglio è stato superato: si è entrati in una dimensione “organizzativa”. Spesso esiste già documentazione a supporto, sono state avviate riunioni, definite ipotesi e individuate possibili aree di applicazione. In altre parole, si è più vicini a qualcosa di concreto.
Lo stiamo facendo
In questo scenario emergono esperienze operative.
Le risposte più frequenti rientrano in due filoni principali:
- introduzione di strumenti come ChatGPT (o equivalenti) per supportare le attività ricorrenti
- sviluppo di soluzioni di AI ad hoc
Nel primo caso, l’AI viene considerata come uno strumento di produttività, lasciato a disposizione degli utenti per le proprie necessità.
Nel secondo caso, si tratta di progetti strutturati che prevedono lo sviluppo e l’addestramento di algoritmi basati sui dati aziendali per il raggiungimento di obiettivi specifici. In sintesi, un’applicazione concreta del paradigma data driven.
In che senso?
Ed è qui che emerge il punto centrale.
In tutti i casi analizzati, anche nelle scelte più evolute, si rileva una conoscenza ancora limitata del “mezzo”.
Nella maggior parte delle situazioni manca una reale formazione sul tema: non una semplice familiarità con gli strumenti, ma una comprensione dei meccanismi, delle potenzialità e dei limiti.
La domanda “in che senso?” nasce proprio da qui: senza esempi concreti e senza competenze strutturate, il rischio è quello di rimanere su un piano astratto.
L’AI può essere vista come una bacchetta magica, ma prima di tutto serve un obiettivo chiaro. Cosa ci si aspetta dall’intelligenza artificiale? Cosa si vuole migliorare o creare?
È prima di tutto una questione di approccio. Avere chiaro cosa fare con l’AI.
Senza conoscenze di base, però, si resta confinati a un utilizzo superficiale. La sperimentazione è utile, ma non sufficiente se non è supportata da una formazione adeguata.
La formazione rappresenta il vero fattore abilitante, non solo per l’AI ma, più in generale, per l’adozione consapevole di qualsiasi tecnologia.
Per questo, nel confronto con i clienti, l’obiettivo è prima di tutto aiutarli a focalizzarsi su ambiti concreti e, allo stesso tempo, accompagnarli in un percorso di crescita delle competenze, per sfruttare realmente i benefici che l’adozione di queste tecnologie può offrire.
In Gesca questo percorso è stato intrapreso in prima persona, con un principio chiaro: non proporre mai ai clienti soluzioni che non siano conosciute, testate e padroneggiate.
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Key Account Manager dell’Area TECH. Le tecnologie mi affascinano da sempre e, oltre a venderle, mi piace raccontarle.