Utilizzare una nuova tecnologia per fare le stesse cose leggermente meglio, invece di reimmaginare ciò che potrebbe essere possibile, rischia di compromettere i progetti e gli investimenti. Questo è valido anche nel caso dell’intelligenza artificiale e per diventare veramente AI-first, le aziende oggi hanno bisogno di una duplice strategia di ottimizzazione e innovazione. Ce ne parla, nell’articolo che condividiamo di seguito, Dave Wright, Chief Innovation Officer di ServiceNow.
Buona lettura!
L’imperativo bimodale
L’intelligenza artificiale ha aumentato la pressione sul management di ogni organizzazione. Gli amministratori delegati pongono continue domande circa la strategia, i competitor annunciano radicali trasformazioni e gli investitori vogliono capire i miglioramenti a livello finanziario.
Eppure, oltre il clamore e gli investimenti, le aziende stanno scoprendo una verità scomoda. Nonostante l’implementazione di strumenti di intelligenza artificiale, chatbot e le nomine di Chief AI Officer, la trasformazione prevista non si sta materializzando. Secondo McKinsey, il 78% delle organizzazioni utilizza l’intelligenza artificiale, ma oltre l’80% non riscontra alcun impatto tangibile sul business. Uno studio di BCG dipinge un quadro simile: solo il 4% delle aziende ottiene valore dalle iniziative di intelligenza artificiale, mentre il 74% fatica a raggiungere i risultati anche più piccoli.
Nelle 2025 AI Business Predictions di PwC, il 49% dei leader tech affermava che l’AI era pienamente integrata nella strategia di business della propria azienda. Si tratta di un numero impressionante, ma fuorviante. Sebbene le aziende stiano indubbiamente integrando l’intelligenza artificiale, la utilizzano in gran parte per svolgere lo stesso lavoro, ma con l’intelligenza artificiale.
È lo stesso errore commesso dalle organizzazioni agli albori della trasformazione digitale: utilizzare una nuova tecnologia per fare le stesse cose leggermente meglio, invece di reimmaginare ciò che potrebbe essere possibile. Altra criticità nella corsa per costruire i migliori modelli linguistici di grandi dimensioni, le organizzazioni si concentrano sulla quantità e sulla qualità dei dati, mettendo in secondo piano le lacune di governance e i dati problematici.
Ma non è troppo tardi per fare le cose nel modo giusto, sfruttando il potenziale trasformativo dell’intelligenza artificiale. Il percorso da seguire è chiaro e inizia dalla comprensione che la trasformazione attraverso l’intelligenza artificiale non è una singola strategia ma è duplice, incentrata sull’ottimizzazione e sull’innovazione.
Due modalità
Il settore finanziario è un esempio di come il cambiamento non avvenga dall’oggi al domani. Le organizzazioni finanziarie hanno sperimentato innovazioni vertiginose e modifiche operative radicali. Molti clienti hanno accolto con favore le novità tecnologiche e hanno cominciato a effettuare transazioni online senza recarsi in filiale e senza interagire con un dipendente. Altri continuano a fare tutto di persona, si aspettano lettere cartacee firmate dal direttore della filiale e vogliono che un cassiere li guidi. Di conseguenza, le istituzioni finanziarie si sono trovate a migliorare le loro operazioni tradizionali introducendo contemporaneamente innovazioni tecnologiche.
Questo esempio dimostra come il comportamento dei consumatori confluisca in una strategia tecnologica operativa, esemplificata dal concetto di IT bimodale, introdotto da Gartner nel 2014. Il principio fondamentale della strategia bimodale è focalizzarsi su due modalità distinte. La modalità 1 si concentra sulla stabilità, sulla prevedibilità e sul mantenimento dei sistemi principali. La modalità 2 enfatizza agilità, velocità e innovazione, spesso coinvolgendo nuove iniziative digitali e applicazioni rivolte al cliente.
Il settore finanziario dimostra che le modalità 1 e 2 non si escludono a vicenda. Questa è l’essenza del pensiero bimodale: invece di pensare alle modalità come a due passaggi consecutivi, le imprese dovrebbero investire risorse, strategia e misure in parallelo, perseguendo risultati di ottimizzazione delle prestazioni, produttività e creazione di valore. Grazie all’intelligenza artificiale, questo metodo di azione è più rilevante e utile che mai.
Cambiare in corsa
Nel viaggio verso l’adozione, l’innovazione e la trasformazione dell’intelligenza artificiale, le aziende devono gestire le attività esistenti sfruttando al tempo stesso l’intelligenza artificiale per liberare risorse per la trasformazione organizzativa, che guiderà quella aziendale. Per molte aziende, i prossimi due anni rappresenteranno il momento definitivo per un cambio in corsa.
Per stabilire gli obiettivi dell’AI, il primo passo è identificare i casi d’uso principali che superano gli approcci monomodali. Ad esempio:
- Ridurre i costi: implementare soluzioni agentiche che automatizzano e aumentano l’efficienza, eliminano gli attriti e ottimizzano la produttività
- Aumentare i ricavi: utilizzare l’intelligenza artificiale per mantenere le linee di produzione, ottimizzare le supply chain e semplificare i processi
- Migliorare la soddisfazione: implementare le esperienze dei dipendenti, dei clienti e dell’intero ecosistema per creare più soddisfazione e facilitare il business
- Promuovere la business transformation: aprire nuove business unit, offrire servizi, prodotti completamente nuovi, oppure espandersi geograficamente
Queste attività non si escludono a vicenda. Le organizzazioni possono perseguire risultati singoli o multipli attraverso un approccio bimodale che consente strategie parallele. Come osserva Dan Priest, Chief AI Officer di PwC US: “Le aziende con le migliori prestazioni passeranno dalla ricerca di casi d’uso dell’AI all’utilizzo dell’AI per realizzare la strategia aziendale”. Come ingegneri aeronautici capaci di riprogettare e sostituire le ali durante il volo, le organizzazioni devono mantenere l’altitudine operativa e allo stesso tempo sviluppare capacità che definiscono la loro traiettoria competitiva.
Modalità 1: proteggere le operazioni mission-critical
Per ideare una strategia, è importante stabilire ciò che è essenziale per l’azienda e utilizzare l’intelligenza artificiale per rendere efficace la modalità 1. Questa modalità si concentra sulla definizione e sull’ottimizzazione delle operazioni chiave per l’organizzazione, ovvero ciò che fornisce il valore fondamentale e crea le basi per l’innovazione. Qual è il punto forte? Cosa sta generando le entrate principali? Potrebbe trattarsi della linea di produzione, della rete di telecomunicazioni, di eventi sportivi, di un sistema di servizi al cittadino o di qualsiasi cosa che generi entrate e obiettivi.
Nella Modalità 1 si applica l’intelligenza artificiale al miglioramento e all’ottimizzazione dei processi. Quali colli di bottiglia si potrebbero eliminare con l’intelligenza artificiale? Quali criticità di clienti o dipendenti potrebbero essere risolte? L’applicazione di un pensiero basato sull’intelligenza artificiale alle operazioni in Modalità 1 riduce i costi, aumenta le entrate e migliora le esperienze operative.
Modalità 2: innovazione senza confini
Mentre la Modalità 1 crea l’eccellenza operativa, la Modalità 2 trasforma l’efficienza in opportunità di crescita esponenziale. È qui che la tecnologia permette di guadagnare in agilità, velocità e innovazione. Il personale, le risorse economiche e la capacità liberati con l’ottimizzazione della Modalità 1 si trasformano nel carburante per l’innovazione della Modalità 2.
Questo approccio parallelo consente di lanciare nuovi progetti, espandersi sul territorio, sviluppare prodotti e creare nuove linee di servizio. La Modalità 2 è guidata dalla visione strategica e si evolve insieme alle tecnologie di intelligenza artificiale e alle capacità che ne derivano. La modalità 1 consente di ottenere guadagni lineari attraverso miglioramenti delle prestazioni e risparmi sui costi. La modalità 2 abilita un output incrementale.
È importante notare che un miglioramento esponenziale è possibile senza un aumento parallelo nelle dimensioni. Un’azienda AI-first dà priorità all’introduzione di nuove offerte sul mercato e alla crescita significativa dei ricavi senza necessariamente aumentare il numero di dipendenti. Un recente rapporto McKinsey sulle micro, piccole e medie imprese (MPMI) evidenzia che alcune MPMI nate negli anni 2000 “rappresentavano nel 2023 il 17% delle società quotate in borsa con un valore pari o superiore a 10 miliardi di dollari”. Quasi il 25% delle grandi aziende tecnologiche sono state MPMI negli ultimi 25 anni. Le organizzazioni agili che accelerano i cicli di innovazione sono quindi in grado di amplificare le opportunità di trasformazione.
La rivoluzione dell’intelligenza, delle persone e per le persone
Queste due strategie non hanno successo in maniera isolata. Ciò che si desidera ottenere, potenzialmente utilizzando la strategia in Modalità 2, influenza la progettazione e l’implementazione della strategia in Modalità 1. È importante avere un piano su come utilizzare l’efficienza guadagnata e dare priorità alla costruzione di una base organizzativa che promuova l’innovazione, in modo da poter mettere in atto la Modalità 2 mentre si esegue la Modalità 1.
Le aziende devono riallocare strategicamente il tempo liberato dall’intelligenza artificiale piuttosto che vederlo semplicemente come un’opportunità per ridurre i costi. Le efficienze generate dall’intelligenza artificiale hanno il potenziale per reinventare un’organizzazione attraverso il miglioramento delle competenze, la mappatura delle competenze e iniziative di innovazione che preparano le aziende al futuro guidato dall’intelligenza artificiale. È il momento di promuovere ambienti in cui i dipendenti si sentano autorizzati a esplorare le applicazioni dell’intelligenza artificiale, ad assumersi rischi calcolati e a imparare sia dai successi sia dai fallimenti.
Ci troviamo nel mezzo di una rivoluzione dell’intelligenza, che permette di abbracciare contemporaneamente sia l’ottimizzazione sia l’innovazione. La strategia AI non riguarda l’intelligenza artificiale, ma riguarda il modo in cui questa aiuta a ottenere prestazioni esponenziali, rilevanza e leadership di mercato. Le organizzazioni che padroneggiano questo duplice approccio definiranno la prossima generazione di business.
di Dave Wright, Chief Innovation Officer, ServiceNow
