L’Italia ha accesso alle stesse tecnologie di intelligenza artificiale che usano le aziende americane, eppure la produttività non è la stessa. Infatti secondi i dati, nel nostro paese l’AI viene usata appena nell’1,6% delle ore lavorative, contro il 5,2% degli Stati Uniti. Un divario che non dipende dalla disponibilità degli strumenti, considerato che i grandi modelli generativi sono accessibili allo stesso modo.
Inoltre, secondo un’analisi del MIT, il 95% delle organizzazioni che ha adottato strumenti di AI generativa non registra ritorni economici misurabili. Il che conferma che il problema non è la maturità della tecnologia, ma il modo in cui viene adottata nelle aziende. Nella maggior parte dei casi, infatti, le imprese italiane sottoscrivono licenze di assistenti generalisti e delegano ai singoli dipendenti il compito di capire come sfruttarli. Ma un assistente AI che non conosce il business, non accede ai dati aziendali protetti e non è collegato ai processi interni finisce per essere usato per riassumere email o tradurre testi, senza portare un vantaggio percepibile.
A proporre un’alternativa per colmare il gap con gli USA è AIDAPT, startup marchigiana che ha sviluppato Caity, un’infrastruttura per la creazione di agenti AI integrati nei processi delle aziende medio-grandi e che si adatta alle necessità di ogni business.
“Il 95% dei progetti di AI nelle aziende italiane non produce risultati misurabili perché viene comprata come una licenza e lasciata in mano ai dipendenti. Così l’AI resta un giocattolo per scrivere email o fare domande, mentre il vero lavoro continua a muoversi al ritmo di prima e non si hanno ritorni sull’investimento”, commenta Francesco Alborino, CEO e co-fondatore di AIDAPT.
Tre scelte tecniche che rendono L’AI una soluzione che funziona
Per uscire dal 95% dei progetti che non producono ritorni, la piattaforma Caity viene in parte modificata in base alle esigenze di ogni azienda in modo di integrarsi in tutti i processi. Inoltre, introduce tre differenze rispetto ad usare un tool esterno:
• Fonti e tracciabilità: strumenti come ChatGPT generano contenuti pescando da quello che hanno imparato in fase di addestramento, e quando non sanno tendono a improvvisare. Al contrario gli agenti di Caity sono vincolati a rispondere solo a partire dai documenti aziendali caricati e verificati. Inoltre, ogni risposta è il risultato di una sequenza di passaggi registrati uno per uno. Il manager può ricostruire in qualsiasi momento perché l’AI ha dato proprio quella risposta, in quel momento, con quei dati. I ragionamenti degli agenti sono trasparenti e verificabili.
• Integrazione nei processi: gli strumenti generalisti vivono in una scheda del browser e vengono consultati a parte. Invece Caity entra dentro i processi aziendali esistenti e si integra con i sistemi informativi dell’azienda, in modo che l’automazione non sia uno strumento che il dipendente deve aprire ma un passaggio che avviene direttamente nel flusso di lavoro perché integrato su misura ad esso.
• Privacy del dato: I dati aziendali che passano dalla piattaforma non lasciano mai il territorio europeo e non vengono utilizzati per addestrare i modelli AI sottostanti. Ogni informazione resta sotto il pieno controllo dell’azienda, dettaglio essenziale per chi tratta documenti riservati, dati di clienti o informazioni sensibili legate al business
“L’errore più comune è trattare l’intelligenza artificiale come un esperimento, invece che come un’infrastruttura. Un agente AI non è uno strumento da affiancare ai dipendenti, è un nuovo dipendente che entra nei processi e produce risultati misurabili. Altrimenti le aziende italiane continueranno a spendere in AI senza vedere un ritorno” conclude Alborino.
