TECONOLOGIE E AI PER IL MANAGEMENT

Cos’è l’Intelligenza Artificiale?

L'Intelligenza Artificiale è la branca dell'informatica focalizzata sullo studio e la creazione di agenti intelligenti, ovvero dispositivi che agiscono per massimizzare le probabilità di raggiungere obiettivi specifici.

Origini Storiche:

• Alan Turing (Anni '50): Ideatore del Test di Turing (o Imitation Test).

• John McCarthy (1956): Coniò formalmente il termine "Intelligenza Artificiale".

Quali sono gli stadi evolutivi dell’AI?

Si distinguono 3 tipi attuali di IA: 

1. IA Limitata (Narrow AI): Opera in ambiti molto specifici, basandosi su algoritmi matematici. 

• È l'unica forma di AI esistente. 

• È specializzata in compiti specifici e delimitati (es. ChatGPT). 

• Non possiede coscienza, intenzionalità o capacità di generalizzare l'apprendimento. 

2. IA Generale (General AI): AI ipotetica che emula l'intelligenza umana, permettendo al sistema di eseguire compiti complessi come il problem solving e il ragionamento. 

3. IA Artificiale (Superintelligence): AI ipotetica e futura con abilità superiori a quelle umane: creatività, decision-making strategico. 

Tipologie di organizzazioni in base all’AI?

Le grandi organizzazioni si differenziano per il loro livello di adozione dell'IA: 

• Avanguardiste (11%): Hanno raggiunto la piena maturità tecnologica, organizzativa e gestionale nell'adozione dell'IA. 

• Apprendiste (23%): Tendono a utilizzare l'IA ricorrendo principalmente a soluzioni standard. 

• In cammino (29%): Possiedono gli elementi abilitanti ma hanno ancora pochi progetti concreti. 

Quali fattori hanno garantito l’accelerazione tecnologica?

L'attuale accelerazione tecnologica è dovuta a due fattori principali: 

1. Enorme Quantità di Dati: Enorme quantità di dati disponibili e formalizzati, supportata da tecnologie accessibili e a basso costo. 

2. Aumento di Capacità Computazionale: Incremento delle capacità di elaborazione in termini di quantità e velocità (fast data). 

3. Avanzamenti negli Algoritmi: hanno aumentato le capacità dell’AI. 

Triplice requisito: Economia, Management, Governance dell’AI 

L’AI rivoluziona le dinamiche, modifica le modalità relazionali e di interazione tra gli attori, e rigenera nuovi equilibri. L'adozione pervasiva dell'AI richiede una gestione basata su:

1. Economia: Per valutare il valore generato e i profitti.

2. Governance: Per gestire l'etica, i rischi e la regolamentazione.

3. Management: Per l'implementazione strategica e l'integrazione nei processi aziendali.

Cambiamenti nella Funzione Manageriale con l’AI

• Organizzazioni meno piramidali e più fluide. 

• Contesti organizzativi più aperti, magmatici, multidisciplinari e dinamici. 

• Forte enfasi sulla Cultura dell'innovazione (capacità di proporre nuove sfide). 

• L'IA è fondamentale per individuare elementi "non visibili" che sfuggono all'analisi aziendale tradizionale. 

Il Valore e i Rischi dell'IA 

L'IA ha un impatto significativo se utilizzata per gestire le complessità e affiancare l'uomo, non imitarlo. La sua efficacia è legata all'adozione graduale e modulare che coinvolga tutti i soggetti, garantendo al contempo la sostenibilità sociale, economica ed ecologica. 

Valore: l'AI crea valore attraverso: automazione, prestazioni superiori e generazione di contenuti complessi (es. virtual influencer). 

Rischi e Esternalità Negative: 

1. Aumento della sperequazione (mancanza di un equo criterio distributivo). 

2. Aumento di forme di capitalismo di controllo e sorveglianza. 

3. Diffusione di discriminazione artificiale, che rende scientifici i pregiudizi. 

Perché accade?  

• I sistemi di AI riflettono i dati con cui sono addestrati. Se i dataset sono parziali o sbilanciati, i risultati saranno distorti.  

• Questo si traduce in una maggiore probabilità di falsi positivi per alcune categorie di persone 

Esempi di Bias Algoritmico (Distorsione dei Giudizi): 

• Settore Sanitario: decisioni su donazioni di organi o liste d'attesa. 

• Settore Finanziario: valutazione dell'affidabilità del debitore. 

• Ambito Giudiziario: decisioni su libertà vigilata e rischio di recidiva. 

Quali sono le 4 componenti chiave di un sistema AI?

Qualsiasi sistema di Intelligenza Artificiale si basa su quattro componenti interconnesse: 

1. Dati:  Rappresentano le informazioni grezze che devono essere identificate, analizzate e trattate in modo adeguato. La pertinenza e l'alta qualità dei dati sono cruciali per l'efficacia dell'AI. 

2. Algoritmo: Sono le istruzioni che l'AI segue per apprendere dai dati e creare il modello. Si tratta di un insieme di regole matematiche e statistiche che consentono al computer di identificare pattern nei dati e formulare previsioni. 

3. Modello: È l'output dell'algoritmo, la rappresentazione interna che l'AI ha imparato dai dati. Questo risultato del processo di apprendimento viene utilizzato per prendere decisioni e fare previsioni su nuovi dati. 

4. Infrastruttura: È la struttura tecnica, composta da software e hardware (come i chip grafici o GPU), che supporta l'architettura completa del sistema AI, necessaria per elaborare i dati e far funzionare algoritmi e modelli. 

Cos è l’AI Factory?

L'IA Factory è una piattaforma per lo sviluppo e l'addestramento su larga scala di soluzioni IA, pensata per facilitare e velocizzare l'utilizzo dell'IA nelle organizzazioni. Si tratta di un insieme di strumenti, infrastrutture e risorse.

Scopo = supportare e, in alcuni casi, automatizzare completamente le decisioni manageriali (facile e veloce). 

Abilita il modello operativo digitale delle aziende. Genera un circolo virtuoso tra utenti, dati, designer, algoritmi e previsione, mirando al miglioramento continuo. 

Elementi Essenziali dell'IA Factory

1. Data Pipeline: Processo sistematico di raccolta, integrazione ed elaborazione dei dati. Richiede un controllo rigoroso per risolvere inesattezze (es. anomalie di inserimento, cancellazione, aggiornamento). 

2. Sviluppo dell'Algoritmo: L'algoritmo è l'insieme di regole che la macchina segue. L'obiettivo è apprendere dai dati storici per sviluppare previsioni accurate, perseguito tramite gli approcci di Machine Learning. 

3. Piattaforme di Sperimentazione: Ambienti in cui le ipotesi relative a nuovi algoritmi vengono testate per verificarne l'effetto. La prima fase è la formalizzazione delle ipotesi. Ciascuna ipotesi viene quindi testata con uno studio di controllo randomizzato noto come A/B test, che serve per dimostrare un effetto causale. 

4. Software Infrastructure: Strutture che rendono i dati disponibili tramite interfacce, consentendo la rapida integrazione delle applicazioni. 

Approcci del Machine Learning

• Apprendimento Supervisionato: Mappa insiemi di input/output (es. regressione, reti neurali), eccellente per la classificazione. 

• Apprendimento Non Supervisionato: Raggruppa elementi in categorie simili (clusterizzazione), la macchina cerca somiglianze per imparare le differenze. 

• Apprendimento per Rinforzo: Un agente apprende a prendere decisioni ottimali interagendo con un ambiente. 

• Apprendimento Semi-Supervisionato: Sfrutta sia dati etichettati che non etichettati per superare le prestazioni degli altri approcci. 

 

A/B Testing (Esperimenti Controllati Randomizzati)

L'A/B testing o split test è la metodologia chiave per condurre la sperimentazione. È uno studio di controllo randomizzato, utilizzato per dimostrare un effetto causale. 

Si seleziona un campione casuale di potenziali utenti. 

Il campione viene diviso in due gruppi: 

• Gruppo di controllo: A cui non viene mostrata alcuna modifica (l'esperienza esistente). 

• Gruppo di trattamento: A cui viene mostrata una versione modificata (es. il nuovo algoritmo). 

I dati vengono analizzati per determinare se la modifica ha avuto un impatto statisticamente significativo su una metrica chiave (come il tasso di conversione o il tempo di permanenza). 

Per avere successo, la sperimentazione richiede un profondo cambiamento culturale all'interno dell'organizzazione.

Processo di Produzione dell'IA

1. Abilitazione (Enablement): Fase antecedente alla produzione, creazione di infrastrutture di supporto (hardware e strumenti computazionali) per la raccolta e l'accumulo dei dati. Obiettivo: Fornire la potenza di calcolo e l'ambiente tecnico per la successiva fase di Produzione. 

2. Produzione: Creazione delle applicazioni IA basate sugli elementi abilitanti (algoritmi, strumenti di visualizzazione, piattaforme/linguaggi di programmazione). 

3. Consumo: Uso e diffusione, implementazione dei casi d'uso. L'IA viene combinata con applicazioni specifiche per la personalizzazione e le offerte commerciali. 

 

Ruolo del Machine Learning: L'utilizzo (consumo) dell'AI da parte degli utenti genera dati in tempo reale. Il Machine Learning in questa fase permette di avviare un circolo virtuoso continuo: 

• Il consumo genera dati. 

• I dati vengono reimmessi nel sistema (autoapprendimento). 

• L'algoritmo viene calibrato e migliorato per aumentarne l'accuratezza. 

Per cui la Produzione e il Consumo non sono fasi isolate, ma sono strettamente collegate attraverso il feedback loop del machine learning e spesso gestite dagli stessi attori (gli AI Giants) che producono l'AI e ne sono i principali consumatori interni ed esterni. 

Tipologie di Aziende in Base all'IA

AI Giants	Producono e consumano IA per uso interno ed esterno, gestendo enablement e produzione. Strategie di consolidamento: sviluppo, collaborazione, acquisizione.
AI Creator	Producono IA prevalentemente per uso esterno. Migliorano e personalizzano soluzioni per i clienti.
AI Powered Operator	Sfruttano l'IA nelle operazioni quotidiane, ricorrendo a servizi esterni (Giants) e capacità interne per funzioni critiche.
AI Trader	Vendono servizi per la produzione di IA destinati al consumo dei clienti.
AI Taker	Acquirenti di soluzioni IA per abilitare funzioni aziendali critiche; non possono svilupparla internamente.

IA e Processo Decisionale 

Risponde a esigenze di carattere:

• Esogeno (esterno): Volatilità e mutevolezza dell'ambiente competitivo, ampliamento del mercato globale, tecnologie disruptive, contesto geopolitico in evoluzione.

• Endogeno (interno): Trasformare la crescente disponibilità di dati in nuova conoscenza.

Obiettivo: Ridurre le incertezze e ottimizzare il rapporto costi-benefici.

4 Aree di Applicazione dell'IA per Supportare il Processo Decisionale:

1. Sviluppo di idee: Gli algoritmi supportano gli umani superando i vincoli di elaborazione delle informazioni.

2. Idee generate: L'IA evidenzia pattern ricorrenti in una grande mole di dati.

3. Apprendere la conoscenza esistente: Identificare e sviluppare idee ricorrendo alla progettazione generativa.

4. Generare o riconoscere idee: Tramite l'apprendimento per rinforzo o meta rinforzo.

Come si può innovare l'IA?

Per raggiungere le esigenze esogene ed endogene, è necessario che anche l'innovazione dell'AI stessa (sviluppo e miglioramento) sia supportata. Alcuni studi adottano il modello della tripla e della quadrupla elica per immaginare scenari evolutivi dell’ AI: 

• Triple Helix: Modello in cui governo, istituzioni e imprese interagiscono per l'innovazione. L’innovazione non avviene in modo lineare, ma in uno spazio ibrido dove i tre attori collaborano e si influenzano a vicenda, assumendo talvolta ruoli reciproci (es. le università diventano "imprenditoriali"). 

• Quadruple Helix: Questo modello aggiunge un quarto elemento alle componenti della Tripla Elica: la Società Civile. Obiettivo: Creare un modello di innovazione più democratico e orientato al bene comune. L'aggiunta della società civile è cruciale per colmare il gap tra l'innovazione tecnologica e il suo impatto sociale. 

Cos è l’Intelligenze Aumentate?

L'Intelligenza Aumentata è considerata il successivo sviluppo della ricerca sull'IA. Non sostituisce, ma espande le capacità umane di elaborazione delle informazioni. 

Ciclo di 5 Fasi: 

1. Understanding (Comprendere): I sistemi vengono alimentati con dati da cui traggono significato. 

2. Interpretation (Interpretazione): Il sistema riflette su dati vecchi per interpretare quelli nuovi. 

3. Reasoning (Ragionamento): Il sistema genera output o risultati per il nuovo set di dati. 

4. Learn (Apprendimento): Gli esseri umani forniscono feedback sull'output e il sistema si adatta. 

5. Assure (Garanzia): La sicurezza e la conformità delle soluzioni sono garantite tramite blockchain o IA. 

Aspetti Organizzativi per l’implementazione l’AI

1. Individui con competenze trasversali, sia nel settore specifico che nella tecnologia. 

2. Regole, Processi e Responsabilità chiara. 

3. Gestione graduale del cambiamento. 

4. Tecnologie e processi richiedono un input umano continuo. 

5. Necessità di algoritmi white box per spiegare eventuali malfunzionamenti. 

Cos'è un Chatbot?

I Chatbot sono software progettato per simulare una conversazione umana tramite elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

• Interagisce con gli utenti (testo o voce) fornendo informazioni o assistenza.

• Utilizzato in servizio clienti, marketing, assistenza virtuale e automazione di processi.

• Può essere basato su regole predefinite o utilizzare l'IA per risposte più complesse e personalizzate.

• Origini: Il primo chatbot fu Eliza (Joseph Weizenbaum, MIT, 1966), che impersonava una psicoterapeuta.b

La maggior parte dell'AI in uso oggi, inclusi i sistemi più avanzati come ChatGPT, rientra nella categoria di AI Stretta. Caratteristiche Principali: specializzazione in un dominio ristretto, assenza di coscienza, dipendenza dai dati, limitazioni: non è in grado di trasferire le conoscenze acquisite a contesti diversi per cui non è stata addestrata. Esempio: Chatbot 

Rule-based chatbots vs AI chatbots

Aspetto	Chatbot Rule-based	Chatbot con AI
Tecnologia	Basato su regole fisse, alberi decisionali, keyword predefinite.	Usa NLP, machine learning e modelli linguistici.
Flessibilità	Limitata: risponde solo a regole previste. Richiede input rigidi.	Alta: comprende il linguaggio naturale, sinonimi e frasi complesse.
Apprendimento	Non impara: le regole vanno programmate manualmente.	Può migliorare grazie a nuovi dati e addestramento.
Esempi	FAQ semplici, supporto con menù numerati.	Assistenti virtuali, customer service evoluti (es. ChatGPT, Alexa).

Rete Neurale e Deep Learning

I chatbot più avanzati nascono dalla combinazione di un modello potente (l'LLM) con un sistema che lo alimenta con le informazioni giuste (es. RAG). Componenti Chiave: 

• Machine learning + Deep learning + Apprendimento non supervisionato. 

Generative AI (GAI): Una sotto-categoria del deep learning focalizzata sulla creazione di contenuti nuovi (testi, immagini, audio, codice) a partire da un prompt o dati di input. 

La sezione sulla struttura del neurone e degli strati di una rete neurale spiega il meccanismo interno che consente agli LLM di funzionare:  

Neurone (Elemento Base): 

• Combinazione Input: Combina gli input ricevuti, moltiplicandoli per i pesi (che indicano l'importanza dell'input). 

• Funzione di Attivazione: Passa il risultato attraverso una funzione per "accendere" il neurone, permettendo alla rete di imparare relazioni complesse. 

Strati: 

• Primo Strato (Input): Riceve i dati grezzi (es. i pixel di un'immagine). 

• Ultimo Strato (Output): Produce il risultato finale (es. una previsione, come il prezzo di una casa, o una classificazione, come cane/gatto). 

Large Language Models (LLM)

L'LLM è l'esempio più avanzato di machine learning applicato al NLP, addestrato su enormi quantità di testi (miliardi di parametri). 

Aspetto	Descrizione LLM
Funzione Principale	Comprendere e generare linguaggio naturale.
Esempi	GPT di OpenAI (generative, pre-trained, transformer), LLaMA, Claude, Gemini.
Punti di Forza	Versatilità, capacità di generare testi coerenti e naturali.
Limiti	Possibili errori (hallucinations), potenziale mancanza di conoscenza aggiornata in tempo reale.

Evoluzione ai Modelli Multimodali 

L'evoluzione attuale è verso modelli Generative AI che integrano testo + immagini + suoni + video (es. GPT-4o, Gemini, Claude 3.5), combinando la logica degli LLM con altri modelli specializzati per una comprensione più ricca della realtà. 

La Relazione tra AI e Imprenditorialità

L'interesse per questa relazione è cresciuto significativamente con l'avvento dell'Industry 4.0 ("the second machine age").

Un'efficiente innovazione aziendale richiede la combinazione di competenze imprenditoriali e tecnico-digitali come vantaggio competitivo.

Linee Guida per un Processo di Digitalizzazione/Innovazione Efficiente (Istruzioni)

1. Rarità e Inimitabilità: La risorsa (digitale/tecnologica) non deve essere facilmente rinvenibile sul mercato.

2. Preziosità e Non Sostituibilità: La risorsa deve aumentare il vantaggio competitivo ridimensionando le debolezze aziendali.

Modello di Sarasvathy (2021): Imprenditorialità, Predizione e Controllo

Il modello teorico di Sarasvathy (2021) struttura quattro categorie di imprenditori basandosi su due dimensioni fondamentali nel contesto dell'incertezza: 

1. Previsione (Prediction): Quanto è possibile prevedere l'impatto o il risultato di una soluzione o un progetto (basato su dati storici o modelli noti). 

2. Controllo (Control): La capacità dell'imprenditore di influenzare il futuro attraverso le proprie azioni, disponendo delle risorse, competenze e dati necessari per guidare lo sviluppo dell'AI. 

Individua 4 categorie di imprenditori: Casual, Adaptive, Visionary, Effectual. (Le prime due legate a fattori esterni). 

L'AI, grazie alla sua capacità di prevedere trend, mira a ridurre l'incertezza, ma l'imprenditore deve decidere come bilanciare la dipendenza dalla previsione algoritmica con la propria capacità di controllo. 

Un Vantaggio Competitivo per le imprese deriva dalla combinazione di competenze imprenditoriali e competenze tecniche-digitali. Un processo di digitalizzazione efficiente deve possedere le caratteristiche di: Rarità, inimitabilità, preziosità e non sostituibilità. 

Pregiudizi e Resistenze all'AI in Azienda

L’argomento dell’implementazione dell’AI in azienda è ancora delicato e spesso incontra scetticismo e resistenze. Le slide identificano tre pregiudizi comuni che ostacolano l'adozione: 

• Speciesism: Riluttanza a trattare robot simili agli umani allo stesso modo degli umani stessi. 

• Algorithm Aversion: Preferenza degli umani ad affidarsi a esperti umani piuttosto che ad algoritmi, anche se questi sono più precisi. 

• Uncanny Valley: Fenomeno psicologico di disagio/repulsione scatenato da entità artificiali che assomigliano molto, ma non perfettamente, a un essere umano. 

Teoria della Diffusione delle Innovazioni (Rogers, 1962)

La Curva di Adozione della Tecnologia (basata sulla Teoria della Diffusione delle Innovazioni), classifica gli adottanti in 5 categorie:

• Innovators (2.5%): Entusiasti della tecnologia.

• Early Adopters (13.5%): Visionari, attratti dal potenziale; accettano rischi.

• Early Majority (34%): Pragmatici, richiedono soluzioni affidabili e casi d'uso provati.

• Late Majority (34%): Conservatori.

• Laggards (16%): Scettici.

Il concetto chiave è "The Chasm" (Il Baratro): la discontinuità critica tra gli Early Adopters e l'Early Majority. Molte innovazioni falliscono nel superare questo baratro perché la maggioranza pragmatica rifiuta le soluzioni immature accettate dai visionari.

L'Utilità Percepita (Perceived Usefulness - PU) (quanto la AI migliorerà il lavoro) e la Facilità d'Uso Percepita (Perceived Ease of Use) influenzano l'accettazione.

Imprenditorialità e Metaverso

Il Metaverso è definito come un'infrastruttura digitale immersiva e persistente che ospita più mondi virtuali, supportati da tecnologie abilitanti per creare, condividere e consumare artefatti digitali. È un'innovazione radicale. 

Caratteristiche del Metaverso (Ball): 

1. Scalabilità: Potenziamento delle peculiarità del multiverso. 

2. Persistenza: Perdura nel tempo. 

3. Interoperabilità: Combinazione di ambiti fisici, virtuali e aumentati. 

4. Economia: Predisposizione ad attività di commercio e impresa. 

5. Identità: Attribuzione di una personificazione virtuale tramite avatar. 

6. Dimensione Virtuale: Realtà che si combina o si contrappone a quella fisica. 

7. Partecipazione Collettiva: Coinvolge un numero variegato di persone, superando limiti di spazio e tempo. 
   

Fattori di Crescita del Metaverso: Media, intrattenimento, giochi, e mercati adiacenti (VR, AR, MR), digitalizzazione nei settori artistico, moda e retail. 

I mondi pubblici sono di tre tipi: le Rooms (58%), come Roblox e Spatial, suddivisi in stanze non continue e separate; gli Open World (32%), ambienti unici che si estendono su un’unica mappa; i mondi Hybrid (10%), in grado di offrire un accesso sia in stanze sia attraverso un’unica mappa. 

Classificazione delle Idee Imprenditoriali 

1. Blue Sky Idea (Metaverso): Apporta una trasformazione in un settore, introducendo una novità unica con alto rischio imprenditoriale. 

2. Grounded Idea: Migliora in parte una tecnologia esistente; basso rischio e facile imitabilità. 

3. Space Out Idea: Prodotto/servizio associato a un'idea fantasiosa ma non realizzabile. 
   

Esempio di Evoluzione: L'idea di Elon Musk di rendere i viaggi spaziali commerciali è passata da Space Out a Blue Sky nel tempo, diventando un progetto visionario ma credibile. 

Ruolo Esemplare dell'AI: Il Project Debater di IBM

L'esempio del Project Debater di IBM (versione evoluta di Watson) dimostra il potenziale dell'AI nel campo dell'argomentazione e del decision-making complesso, superando la semplice analisi dei dati. Le sue capacità chiave sono: 

• Scrittura e Presentazione di Discorsi: Analizza corpus enormi di informazioni, seleziona i punti di forza/debolezza di un argomento e compone un discorso logico. 

• Comprensione dell'Ascolto Argomentativo: Non si limita a trascrivere, ma identifica i concetti chiave e le affermazioni principali nel discorso non strutturato dell'avversario. 

• Modellazione dei Dilemmi Umani: Utilizza una rappresentazione della conoscenza unica per mappare il mondo delle controversie umane, suggerendo argomenti basati su principi logici o morali (superando l'approccio puramente basato sui dati). 

• Generazione di Confutazioni: Risponde in modo mirato, confutando le tesi avversarie con dati e logica estratti dalla sua base di conoscenza. 

Limiti Attuali all'Implementazione dell'AI nel Management d’Impresa 

Nonostante il potenziale, l'adozione dell'AI in azienda incontra barriere significative, focalizzate su personale, dati ed etica. 

A. Disponibilità di Personale Specializzato (Carenza di Competenze)  

1. Competenze Tecniche Specifiche: Mancanza di figure in grado di progettare, costruire e addestrare modelli AI complessi. 

2. Competenze Manageriali e Ibride: I manager faticano a comprendere appieno i rischi e il potenziale dell'AI, creando un divario tra obiettivi di business e possibilità tecniche. 

3. Cultura e Resistenza Organizzativa: Mancanza di formazione per il personale esistente, che non è in grado di interagire efficacemente e consapevolmente con i nuovi strumenti AI. 
   

B. Accesso a Dati di Qualità Adeguata (Governance dei Dati)   

1. Qualità e Volume: Se i dati di training sono incompleti, incoerenti o non puliti, l'output dell'AI sarà inesatto, compromettendo le decisioni. 

2. Dati Propri Insufficienti: Molte imprese (soprattutto PMI) non dispongono dei grandi volumi di dati proprietari necessari per alimentare progetti AI avanzati. 
   

C. Aspetto Etico e di Trasparenza  

Questo limite riguarda la Explainable AI (XAI): 

1. Opacità dei Modelli (Black-Box): Il Deep Learning rende il processo decisionale non lineare e difficile da spiegare anche per i creatori (opacità). 

2. Bias Algoritmici: Se i dati di training riflettono pregiudizi storici, l'algoritmo amplificherà involontariamente questi bias (es. decisioni discriminatorie). 

3. Obblighi Normativi: La necessità di rispettare rigorosamente normative come il GDPR e l'AI Act in materia di protezione dei dati e responsabilità. 

Come Superare i Limiti: Cambiamenti Organizzativi

Per superare queste barriere e implementare l'AI in modo scalabile, le organizzazioni devono attuare tre cambiamenti incrementali: 

1. Dagli Organigrammi a Silos ad un Approccio Collaborativo e Interdisciplinare 

• Problema: I reparti (silos) lavorano isolati, impedendo il libero flusso di dati e rendendo impossibile la costruzione di modelli AI efficaci a livello aziendale (es. conflitto tra Finanza e Logistica sull'inventario). 

• Soluzione: Creare team interdisciplinari (esperti di marketing, data scientist, ingegneri) che collaborano. L'AI funge da strumento di integrazione dei dati per trovare l'ottimale a livello complessivo. 

2. Abbandonare il Processo Decisionale Basato sul Leader (Data-Driven) 

• Cambio di Focus: Spostare il fulcro delle decisioni dalle intuizioni o dall'autorità del singolo leader a ciò che dicono i dati e gli algoritmi. 

• Nuovo Ruolo del Leader: Il leader non scompare, ma il suo ruolo si sposta dalla routine decisionale alla strategia e alla supervisione dei suggerimenti dell'AI. 
  

3. Promuovere un’Organizzazione del Lavoro Agile 

• Adottare mentalità e metodi di lavoro flessibili (Agile). 

• Essere più propensi al rischio e all'adattamento, accettando che i primi esperimenti e modelli potrebbero non essere perfetti, ma devono essere rapidamente ottimizzati grazie ai learning loop. 

Benefici dell'AI nel Management Integrato

1. Funzione Distributrice e Democratizzante dell’Innovazione: L'innovazione non è più centralizzata, ma è accessibile a tutti i livelli e reparti, rompendo i silos (es. un tecnico propone un miglioramento validato dall'AI in poche ore). 

2. Aumento di Cross-Funzionalità e Diversità: I team interdisciplinari creano soluzioni più creative e robuste (es. il team Logistica è affiancato da Data Scientist e Marketing). 

3. Affina le Capacità di Cogliere Opportunità Future e Coltivare Punti di Forza: L'analisi predittiva basata sui dati integrati permette di identificare i trend e focalizzare gli investimenti sulle competenze chiave dell'azienda. 

4. Stimola l’Apprendimento Continuo e Personalizzato: I learning loop rapidi permettono all'organizzazione di imparare da ogni operazione e adattare l'apprendimento agli obiettivi strategici. 

Applicazioni Attuali dell’AI in Azienda

Nella pratica, la maggior parte delle imprese sta utilizzando l'AI in modo cauto e limitato: 

1. Focalizzazione sulle Operazioni Incrementali 

Salvo rare eccezioni, l'AI viene utilizzata principalmente per operazioni incrementali: 

• Viene impiegata per migliorare e ottimizzare i processi esistenti, non per rivoluzionare il modello di business o creare innovazioni radicali. 

• I manager utilizzano l'AI per gestire compiti considerati troppo difficili o monotoni da eseguire manualmente (es. elaborazione di grandi quantità di dati, catalogazione). 

2. Livello di Maturità Sperimentale 

Al momento, la maggior parte delle organizzazioni si trova a un livello di maturità delle integrazioni definito sperimentale: 

• L'AI viene applicata tramite progetti pilota o in singoli processi produttivi. 

• Obiettivo Futuro: Se le imprese vogliono sfruttare appieno le potenzialità dell'AI, dovranno presto raggiungere un livello di implementazione superiore, definito "integrato". 
  

Esempi Attuali di Applicazioni AI nel Management: Job Hiring (Screening CV, Ricerca di Candidati, Produzione di Testi, Svolgere Interviste, Assistere nell’Onboarding); Loan Management (AI in Credit Scoring, Loan Approval, Fraud Detection, Collection Management) 

La Società Intelligente (Smart Society) 

Un management che va oltre i confini della singola impresa per integrarsi in un Ecosistema Innovativo e, infine, evolvere verso la Smart Society. 

Ecosistema Innovativo = Le imprese non sono isolate, ma integrate in un ecosistema in cui si verifica competizione e cooperazione tra diverse aziende e singoli individui. Il successo è legato alle relazioni e all'interdipendenza tra gli attori. 

 

Smart Society = Quando le tecnologie innovative si trasferiscono in ambito economico, politico e sociale, si crea la Società Intelligente. 

Fase più Evoluta: L'innovazione è focalizzata sul benessere collettivo e sulla sostenibilità (Human-Centric). 

Caratteristiche: 

• Fondata su un'economia della conoscenza abilitata da infrastrutture digitali. 

• L'AI valuta i bisogni umani e applica i migliori processi automatizzati. 

• I processi automatici si migliorano attraverso l'osservazione di casi reali e la raccolta di dati senza intromissione umana. 

• I sistemi sono autodidatti intelligenti e gestiscono i processi in modo autonomo. 

Cos'è un Modello di Business?

Un modello di business è una rappresentazione logica di come un'azienda crea, acquisisce e distribuisce valore. È l'insieme delle soluzioni organizzative e strategiche adottate per generare entrate, coprire i costi operativi e realizzare profitti nel lungo termine. 

Il Business Model Canvas (BMC)

È lo strumento strategico visuale più noto (sviluppato da Alex Osterwalder nel 2005) per definire e organizzare il modello di business, composto da 9 blocchi che coprono 4 aree principali: 

Area	Blocchi Chiave	Esempio IKEA (Proposta di Valore)
1. Proposta di Valore	Proposta di valore (1)	Design svedese accessibile, mobili facili da trasportare (flat-pack).
2. Creazione di Valore	Risorse chiave (2), Attività chiave (3), Partnership chiave (4)	Risorse: Design e brevetti. Attività: Logistica efficiente. Partner: Rete di fornitori.
3. Distribuzione del Valore	Segmenti di clientela (5), Canali di distribuzione (6), Relazioni con i clienti (7)	Segmenti: Clienti fai-da-te sensibili al prezzo. Canali: Negozi self-service periferici.
4. Acquisizione del Valore	Struttura dei costi (8), Fonti di ricavi (9)	Costi: Efficienza e logistica. Ricavi: Vendite a basso margine ma alto volume.

L’Innovazione del Modello di Business (BMI) 

L'Innovazione del Modello di Business (BMI) è diventata una tematica di grande attenzione. Essa si riferisce all'adattamento dei meccanismi aziendali in risposta all'introduzione e al diffondersi di nuove tecnologie, come l'AI. L'innovazione può riguardare sia una specifica azienda che un settore intero. 

L'innovazione del modello di business può riguardare uno o più aspetti individuali del Business Model: 

Ambito di Innovazione	Descrizione e Esempio
Rapporto con i Clienti	Introduzione di Subscription plan, personalizzazione e Customer Experience (CX) migliorate tramite algoritmi avanzati, o processi di customer co-creation.
Partner	Sviluppo di modelli di co-branding (es. Nike + iPod Sport Kit) o di Open Innovation (collaborazione con Università e centri di ricerca).
Fornitori	Implementazione di una Supply Chain Collaborativa, spesso abilitata da tecnologie come la blockchain per la tracciabilità e la sicurezza (es. Walmart per tracciare i prodotti freschi).
Distribuzione	Passaggio a strategie di Multicanalità e Omnicanalità per raggiungere il cliente attraverso punti di contatto fisici e digitali integrati.

Il Ruolo dell'AI nell'Innovazione dei Modelli di Business 

L'AI, in quanto tecnologia pervasiva e dirompente, ha il maggior potenziale per determinare l’innovazione degli esistenti modelli di business. Tuttavia, l'esistenza di una nuova tecnologia NON determina automaticamente il suo impiego né l'innovazione del modello di business. Quest'ultima è influenzata da: 

• Fattori Esterni: Regolamentazione (competitività, privacy, AI Act, mercato del lavoro). 

• Fattori Interni: Cultura aziendale, disponibilità di risorse, capitale umano e l'atteggiamento di manager e dipendenti. 
  

Tassonomia di Weber e Colleghi (2022) 

Weber et al. (2022) hanno sistematizzato l'integrazione dell'AI nei 4 Pilastri del modello di business, identificando variabili specifiche (es. Funzione AI, Tipologia di Dati, Fornitura di Hardware, Addebito al Cliente). 

Tassonomia di Weber e Colleghi (2022) 

Weber et al. (2022) hanno sistematizzato l'integrazione dell'AI nei 4 Pilastri del modello di business, identificando variabili specifiche (es. Funzione AI, Tipologia di Dati, Fornitura di Hardware, Addebito al Cliente). 

4 Macro Tipologie di Business Model basate sull'AI 

Questa classificazione riflette i livelli di progressiva maturità nell'uso dell'AI in azienda: 

Tipologia	Integrazione AI	Vantaggio Competitivo	Descrizione Chiave
1. BM Facilitato dall’AI	Uso nei processi operativi per l'automazione (efficienza).	Riduzione dei costi.	Migliora i processi esistenti, ma non è una trasformazione del modello.
2. BM Mediato dall’AI	Uso nella distribuzione del valore (relazioni con gli stakeholder).	Riduzione costi + Creazione di valore aggiunto e fidelizzazione.	Migliora le interazioni (segmentazione clientela) e attenua le distinzioni tra attori.
3. BM Portatore di AI	Uso nella proposta di valore (AI integrata in prodotti/servizi).	Valore unico per il cliente.	L'AI è parte integrante dell'offerta principale (es. Netflix).
4. BM Pienamente AI	Integrata in tutti i pilastri (strutturali, produttivi, relazionali, offerta).	Costi + Offerta (vantaggio totale).	Tipico dei settori altamente informatizzati (es. logistica di Amazon).

I 4 Modelli di Business AI-Centrici (Weber et al., 2022)

A partire da tale tassonomia, hanno identificato 4 modelli di business particolarmente rappresentativi in cui l’AI gioca un ruolo centrale nell’offerta/proposta di valore: 

Modello	Livello Tecnologico / Funzione	Esempio
1. AI-Charged Product/Service Provider	Prodotti e servizi altamente specializzati e preconfezionati per specifiche attività in settori delimitati.	Aziende di computer vision per l'analisi di immagini a raggi X negli aeroporti.
2. AI Development Facilitator	Offerta di servizi generici (sottoscrizione) per l'efficienza operativa e l'interazione con gli stakeholder, con possibilità di personalizzazione.	Servizi integrati per l'assistenza al cliente (chatbot, automazione processi).
3. Data Analytics Provider	Servizi avanzati per l'analisi dei dati (ML) con finalità di monitoraggio e predizione.	Aziende che usano dati sensoristici da macchinari industriali per predire malfunzionamenti.
4. Deep Tech Researcher	Sviluppo di soluzioni d'avanguardia, iper-specializzate e spesso con componenti hardware (es. robotica, guida autonoma, medicina).	Software per monitorare l'attività cerebrale dei pazienti in terapia intensiva.

6 Ambiti Prioritari per l'Adozione 

Il limitato impatto dell'AI sulle performance aziendali è ricondotto all'incompleta o semplicistica integrazione e alle difficoltà nell'innovare contestualmente il modello di business. 

Per una piena adozione trasformativa, le imprese devono agire in questi 6 ambiti: 

1. Strategia: Integrare l'AI nella visione complessiva del business, bilanciando obiettivi a breve e lungo termine. 

2. Infrastruttura tecnologica: Integrazione di sistemi digitali e meccanici per l'interazione uomo-macchina. 

3. Piano per i dati: Sistematica raccolta e aggregazione dei dati (IoT), strettamente legata all'infrastruttura. 

4. Organizzazione e governance: Sviluppo di progetti pilota, assegnazione di fondi e istituzionalizzazione della tecnologia. 

5. Risorse umane: Sviluppo di competenze e, soprattutto, fiducia verso la tecnologia. 

6. Cultura: Abbracciare l'esigenza di sperimentare e rinnovare quotidianamente. 

5 Fasi di Adozione dell'AI 

L'avanzamento nell'adozione procede con un progressivo accrescersi della scala delle ambizioni e della profondità dell’integrazione: 

1. Esplorazione (Fase Iniziale): Individuazione di possibili casi d'uso. 

2. Sperimentazione: Avvio dei primi progetti pilota per testare l'uso dell'AI e identificare fattori abilitanti/ostruenti. 

3. Formalizzazione: Definizione di piani di adozione e metriche di performance per progetti definiti (fase critica che richiede investimenti). 

4. Ottimizzazione: Le soluzioni AI vengono integrate definitivamente e scalate, diventando una risorsa produttiva per l'efficienza. 

5. Trasformazione Continua (Fase Finale): L'AI diviene il motore dell'innovazione aziendale (prodotti, servizi, processi e modello di business). Richiede innovazione dell'organizzazione e della cultura. 

Affinché la trasformazione abbia successo, due elementi nel rapporto tra umani e intelligenza artificiale sono fondamentali: 

• La ripartizione dei ruoli (ruoli chiari e complementari). 

• I meccanismi di reciproco apprendimento tra AI e umani (Loop di apprendimento che migliora le prestazioni di entrambi). 

Management Lineare

L'attuale sistema socio-economico si basa prevalentemente sull'economia e Management Lineare, focalizzato su produzione e commercializzazione, che utilizza materie prime "vergini" e genera un'enorme quantità di rifiuti a carico degli utilizzatori. 

Il ML presenta tre limiti strutturali:

1. Inefficienza Informativa: I dati sono isolati nei silos aziendali. Le imprese non riescono a prevedere con accuratezza domanda e scarti (es. milioni di capi fast fashion invenduti e bruciati). 

2. Esternalità Nascoste: L'azienda misura solo ciò che entra nel conto economico, ignorando i costi ambientali e sociali (es. costo ambientale dello sfruttamento di miniere di cobalto). 

3. Disallineamento Temporale: Si ottimizza il breve termine, mentre la sostenibilità richiede una visione intergenerazionale (es. sfruttamento insostenibile di suolo e acqua). 

Economia Circolare (CE) 

L'Economia Circolare è l'alternativa basata su tre principi fondamentali: 

1. Preservare e valorizzare il capitale naturale: I prodotti di oggi diventano le risorse di domani (End-of-life come risorsa). 

2. Ottimizzare i rendimenti delle risorse: Favorire la durabilità, la riparazione e il riutilizzo dei prodotti.

3. Favorire l'efficacia del sistema produttivo: Adottare pratiche rigenerative e non degradanti (es. uso di energie rinnovabili, eliminazione sostanze tossiche). 

Il Management Circolare implementa pratiche virtuose come l'eliminazione degli sprechi, l'uso di energie rinnovabili e lo spostamento verso un' Economia dei Servizi (es. l'azienda vende i chilometri percorsi, restando proprietaria del pneumatico).

Il Ruolo dell'AI nel Management Circolare 

L'AI è un fattore cruciale per l'implementazione della CE, in particolare per l'ottimizzazione dei processi produttivi (analisi Big Data, Ecodesign, ciclo di vita) e la creazione di nuovi modelli. 

Ruolo dell'AI/Big Data	Management Lineare	Management Circolare (Supporto AI)
Analisi Ciclo Vita	Dati sugli scarti raccolti manualmente.	L'AI analizza in tempo reale i dati dei sensori per identificare le cause esatte dello spreco e ridurre immediatamente i consumi energetici.
Creazione Nuovi Prodotti	Progettazione basata su test e intuizioni.	L'AI incrocia i dati sul materiale residuo con i costi di rigenerazione, suggerendo materiali alternativi e design modulari (Ecodesign).
Modelli di Consumo Sostenibili	Mancanza di informazioni su quando il cliente butterà il prodotto.	L'AI (tramite IoT) analizza i dati di utilizzo dei prodotti a noleggio per prevedere il momento ottimale per la manutenzione o il ritiro (manutenzione predittiva).

Le 4 Aree di Applicazione dell'AI a Supporto della CE 

1. Introdurre la Circolarità in Business Esistenti: L'AI ottimizza i processi già in atto in risposta a pressioni di mercato e normative, con investimenti moderati e tempi brevi. 
   Esempi: (l'AI riduce gli sprechi suggerendo miglioramenti nella produzione, l'AI prevede la domanda con estrema accuratezza). 

2. Nascita di Nuovi Business Circolari: L'AI è l'elemento abilitante per nuove imprese che nascono da zero. Richiede maggiori investimenti iniziali. 

   Esempi: (l'azienda vende l'utilizzo e gestisce la manutenzione/riciclo, l'AI connette aziende che producono scarti con aziende che li utilizzano come materie prime). 

3. Estensione dei Business legati all'Eco-innovazione: L'AI permette alle aziende esistenti di evolvere il proprio business verso soluzioni più innovative. 

   Esempio: (l'AI regola automaticamente i consumi). 

4. Includere Prospettive Sociali più Ambie: L'AI non solo migliora l'efficienza ambientale, ma promuove l'Innovazione Responsabile e la democraticizzazione del processo decisionale (condivisione di dati tra attori sociali). 

   Esempio: (l'AI ottimizza il matching e la micro-logistica per garantire l'inclusione sociale). 

Limiti della CE e AI Etica

La CE, se applicata nel Modello Classico (Pro-Crescita), ha due principali limiti in una prospettiva di Sviluppo Sostenibile: 

• Limiti Ambientali: Legge termodinamica, Effetto Rimbalzo (i benefici di efficienza sono annullati dall'aumento dei consumi). 

• Limiti Socio-economici: Il focus della CE è sui flussi di materiali, non sulle persone. Non ha legami diretti con molti dei 17 obiettivi di Sviluppo Sostenibile dedicati alla sfera sociale (povertà, uguaglianza, giustizia), che richiedono politiche mirate. 

Modello di CE Post-Crescita: riconosce l'impossibilità di costruire un'economia circolare preservando la crescita continua, orientando gli obiettivi verso un ridimensionamento della produzione e dei consumi volto al benessere collettivo. 

AI a Supporto dei Modelli Circolari Sociali: 

L'AI deve evolversi seguendo tre principi essenziali per integrare gli aspetti sociali: 

1. AI Antropocentrica: Garantire i diritti fondamentali (accesso ai beni essenziali) e la giustizia umana. 

2. AI per la protezione dei gruppi più vulnerabili: Evitare l'esclusione e garantire la privacy. 

3. L'AI riconosce i propri limiti: Essere consapevoli delle potenziali conseguenze negative e mantenere alta l'attenzione sugli aspetti critici. 

Per garantire finalità etiche, l'AI deve seguire criteri operativi: Team multidisciplinari (esperti di diversi settori), Etica nel rilascio dei prodotti (Prodotti che seguano scelte etiche e non solo finalizzati alla massimizzazione del profitto), Coinvolgimento dei clienti (co-design), Analisi del ciclo di vita (dall'hardware al consumo energetico), Trasparenza e Collaborazioni con legislatori ed esperti. 

Business Model Canvas alternativi in ottica Circolare 

1. Environmental Life Cycle Business Canvas: Valuta i benefici e gli svantaggi ambientali generati dall'organizzazione. 

2. Social Stakeholder Business Canvas: Analizza gli impatti sociali derivanti dai legami con i diversi stakeholder. L'AI può qui predire gli effetti sulle comunità locali (1) e ottimizzare le mansioni lavorative dei dipendenti (2). 

3. Business Model Canvas Etico: Esamina quali tipi di persone/gruppi potrebbero essere parti direttamente interessate di una tecnologia (1), valuta le conseguenze etiche di un business (2) su parti direttamente e non direttamente interessate (3), proponendo suggerimenti per superare gli effetti negativi (4). Filtra i 9 blocchi del BMC attraverso obiettivi di sostenibilità.
   Il Business Model Canvas Etico adotta i 9 blocchi del modello standard, ma li filtra attraverso l'obiettivo della sostenibilità e dell'impatto sociale/ambientale.

4. Business Model Canvas Circolare: Integra il BMC classico inserendo attori che gestiscono i flussi di materia (es. aziende di riciclo) e la logistica inversa. C’è un passaggio da una prospettiva micro a una macro-visione. 

Artificial Intelligence Marketing (AIM) 

L'Intelligenza Artificiale (Artificial Intelligence - AI) sta rivoluzionando il marketing, spostando il suo ruolo da semplice supporto a motore strategico. Storicamente, l'AI era impiegata per ottimizzare i metodi tradizionali, accelerare singole attività e gestire compiti operativi di routine. Oggi, grazie agli algoritmi di machine learning, l'AI permette alle aziende di sviluppare modelli predittivi sul comportamento dei consumatori, consentendo decisioni di business più informate e strategiche. 

L'Artificial Intelligence Marketing (AIM) è il ramo del marketing che sfrutta strumenti basati sull'AI per  

• Analizzare Dati,  

• Creare Contenuti,  

• Automatizzare Processi e prendere Decisioni.  

Questa integrazione è il culmine di un'evoluzione tecnologica iniziata con i primi computer negli anni '40-'50 e culminata negli anni 2020 con la diffusione di Big Data, Internet of Things (IoT) e AI nelle organizzazioni. 

L'AI e la Trasformazione dello Zero Moment of Truth (ZMOT) 

Lo Zero Moment of Truth (ZMOT) — il momento critico in cui il consumatore effettua una ricerca online prima dell'acquisto — è fondamentale: oltre l'85% dei percorsi d'acquisto inizia online. In questo scenario, dove i consumatori cercano attivamente informazioni, recensioni e video , lo ZMOT è diventato il luogo dove i brand devono creare valore per distinguersi. L'AI potenzia lo ZMOT in modo esponenziale: 

• Personalizzazione Profonda: L'AI analizza i dati comportamentali per offrire raccomandazioni di prodotto sorprendentemente precise. Questa precisione è cruciale, dato che l'80% dei consumatori preferisce acquistare da brand che offrono esperienze personalizzate. 

• Digital Humans e Supporto Istantaneo: Figure virtuali (digital humans) guidate dall'AI forniscono risposte immediate e multicanale alle domande dei clienti, migliorando notevolmente l'assistenza e riducendo i tempi di attesa. 

• Esperienze Immersive e Generative: L'AI generativa crea contenuti dinamici come video interattivi o esperienze di Realtà Aumentata (AR) , che possono aumentare il tasso di conversione fino al 40%. Un esempio è IKEA Place, che permette ai clienti di posizionare virtualmente i mobili in 3D nella propria casa prima dell'acquisto, riducendo il rischio di resi. 

• Previsioni Basate sui Dati: L'analisi predittiva consente all'AI di anticipare le esigenze dei consumatori e di proporre prodotti o servizi ancor prima che il cliente ne avverta la necessità. 

Vantaggi Strategici nell’applicazione dell'AI nel Marketing

1. Facilità di Raccolta e Analisi: L'AI automatizza l'acquisizione di dati sia strutturati (es. numero di clic) che non strutturati (es. commenti sui social). Li cataloga e li classifica (es. "interesse per promozioni") in un database organizzato, rendendoli immediatamente utilizzabili per campagne mirate. 

2. Maggiore Rendimento delle Campagne: L'AI esegue l'Analisi Avanzata delle Prestazioni in tempo reale. Può ottimizzare dinamicamente le inserzioni online, spostando automaticamente il budget pubblicitario verso le varianti o i canali che stanno performando meglio, aumentando il ritorno sull'investimento (ROI). 

3. Precisione nella Segmentazione del Target: L'AI va oltre i dati demografici di base. Integra dati comportamentali e testuali per rilevare pattern nascosti, individuando micro-segmenti di clientela molto precisi. Questo riduce la dispersione del budget e rende la comunicazione estremamente pertinente. 

4. Capacità di Prevedere Trend Emergenti: L'AI analizza in tempo reale un vasto set di fonti (conversazioni social, ricerche online, dati di vendita globali) per rilevare e prevedere trend emergenti (es. aumento della domanda per l'eco-performance wear), permettendo alle aziende di anticipare la concorrenza con prodotti e servizi adeguati. 

5. Migliore Gestione delle Relazioni con i Clienti (CRM): L'AI analizza lo storico delle interazioni e i pattern comportamentali per riconoscere il momento ideale per interagire con il cliente. Ciò include l'invio di messaggi personalizzati (es. offerte su destinazioni o promemoria) e l'identificazione di clienti che potrebbero abbandonare il brand (modelli predittivi di abbandono). 

6. Miglioramento dell'Esperienza Utente (UX): Grazie all'AI, l'interazione diventa più fluida e personalizzata. L'integrazione di strumenti come i chatbot avanzati e le raccomandazioni iper-personalizzate migliora la soddisfazione generale dell'utente lungo tutto il percorso d'acquisto (customer journey).

Fasi di Implementazione e Applicazioni Chiave

L'integrazione dell'AI nelle strategie di marketing non è istantanea, ma segue un ciclo sequenziale e logico che trasforma i dati in azioni ottimizzate. Si articola in 3 fasi:  

Fase	Focus Principale	Ruolo dell'AI
1. Fase Analitica	Raccolta e interpretazione dei Big Data.	L'AI raccoglie, cataloga e interpreta in modo massivo e automatico dati strutturati e non strutturati (es. Sentiment Analysis, Visual Listening). Questa fase, sebbene spesso implicita, è il fondamento di tutte le decisioni successive.
2. Fase Decisionale	Scelta e strategia basata sull'evidenza.	Sfruttando gli algoritmi di Machine Learning, l'AI analizza i dati elaborati (analytics) e le condizioni di mercato per prendere o supportare scelte strategiche (es. definire il pricing ottimale, selezionare i target più redditizi o sviluppare modelli predittivi sui risultati delle campagne).
3. Fase Realizzativa	Esecuzione, automazione e ottimizzazione.	Si traduce la strategia in azioni pratiche. L'AI implementa le attività, automatizza i processi operativi (es. invio di e-mail personalizzate, gestione chatbot) e ottimizza in tempo reale le prestazioni delle campagne, spostando automaticamente le risorse per massimizzare il rendimento.

Alcune applicazioni di AI che le aziende stanno sfruttando sempre di più nel marketing 

L'Intelligenza Artificiale è impiegata in modo crescente dalle aziende per ottimizzare e innovare diversi aspetti della strategia di marketing. 

1. CRM e Lead Generation 

L'AI ottimizza la gestione delle relazioni con i clienti (CRM) analizzando i pattern comportamentali. Questo permette di identificare i consumatori che mostrano la maggiore propensione a rispondere positivamente a una specifica offerta. Al contempo, sviluppa modelli predittivi di abbandono che aiutano le aziende a riconoscere quei clienti che potrebbero passare a un competitor, consentendo interventi proattivi per la loro fidelizzazione. 

2. E-mail Marketing Automatization 

L'AI gestisce l'automatizzazione avanzata dell’e-mail marketing. L'AI utilizza i dati comportamentali e le analisi predittive per determinare il timing ideale per l'invio, la personalizzazione dinamica del contenuto e la frequenza ottimale, massimizzando l'efficacia di ogni comunicazione e riducendo il rischio di saturazione. 

3. Social Listening 

Consiste nel monitoraggio e nell'analisi delle conversazioni online, in particolare sui social media. L'obiettivo è comprendere in tempo reale il sentiment, le opinioni e le tendenze emergenti riguardanti il brand, il settore di riferimento o i concorrenti. 

4. Visual Listening 

Questa applicazione sfrutta l'AI e la Computer Vision per estendere il monitoraggio oltre il testo. Permette di analizzare le immagini sui social media che contengono riferimenti visivi ai brand (come loghi o prodotti), anche se non vi sono riferimenti testuali espliciti. 

5. Avatar, Robot, Addetti all’Accoglienza abilitati dall’AI 

Utilizzo di sistemi robotici per il servizio clienti e l'accoglienza, sia online che in-store. Questi strumenti, alimentati dall'AI, sono in grado di fornire risposte immediate (omnichannel e multimodali) alle domande dei clienti, migliorando l'assistenza e riducendo drasticamente i tempi di attesa. In sostanza, sono l'evoluzione dei chatbot in forma fisica o avatarizzata, capaci di interagire in modo più naturale e immersivo. 

6. Chatbot Personalizzati Alimentati da AI 

L'evoluzione dei chatbot ha portato a sistemi capaci di comprendere il contesto, le sfumature e il sentiment del linguaggio. Non sono più limitati a script predefiniti, ma sono in grado di portare avanti conversazioni complete, migliorando significativamente il servizio di assistenza clienti. 

7. Creazione di Contenuti 

L'AI, in particolare attraverso il Natural Language Processing (NLP), è un supporto essenziale per la redazione di contenuti destinati a blog, e-mail e social media. Aiuta i marketer a scrivere testi ottimizzati per la SEO (Search Engine Optimization), a creare claim efficaci e a suggerire argomenti pertinenti. 

8. Contenuti Personalizzati 

Attraverso l'analisi dei dati raccolti sui comportamenti e sulle preferenze degli utenti, l'AI è in grado di fornire contenuti e prodotti iper-personalizzati che risultano più interessanti e pertinenti per il singolo consumatore. 

9. Analisi Predittiva 

Gli algoritmi di Machine Learning analizzano ampi set di dati storici per scoprire pattern nascosti e prevedere in modo proattivo quali prodotti, servizi o contenuti saranno richiesti dai consumatori nel prossimo futuro, permettendo all'azienda di anticipare la domanda. 

10. Sentiment Analysis 

Questa tecnica si basa sull'uso di Natural Language Processing (NLP) e Machine Learning (ML) per determinare il tono emotivo (polarità: positivo, negativo, neutro) espresso in un testo, fornendo un punteggio o una classificazione della polarità. 

11. Realtà Virtuale (VR) e Realtà Aumentata (AR) 

Queste tecnologie creano esperienze immersive. L'AI gioca un ruolo chiave nella Realtà Aumentata, utilizzando la Computer Vision per l'identificazione degli oggetti nell'ambiente (superando l'uso dei marker) e permettendo la sovrapposizione stabile di contenuti virtuali nel mondo fisico. 

FOCUS: 10. Sentiment Analysis

Questa tecnica si basa sull'uso di Natural Language Processing (NLP) e Machine Learning (ML) per determinare il tono emotivo (polarità: positivo, negativo, neutro) espresso in un testo, fornendo un punteggio o una classificazione della polarità. 

• L'Importanza: L'analisi del sentimento è cruciale perché fornisce informazioni oggettive sui dati non strutturati (evitando bias umani), è in grado di analizzare grandi volumi di dati su larga scala e in tempo reale, e supporta lo sviluppo di prodotti e servizi migliori (ad esempio, individuando la correlazione tra un'emozione negativa come "deluso" e un difetto specifico del prodotto). 

• SA vs. Textual Analysis: È importante distinguere la Sentiment Analysis, che si concentra sul come le persone si sentono (emozioni e polarità), dalla Textual Analysis, che si focalizza sul cosa viene detto (argomenti, temi e struttura del linguaggio). 

• Casi d'Uso: Viene ampiamente applicata per l'analisi del servizio clienti (consentendo la personalizzazione delle risposte) e per il monitoraggio delle performance emotive delle campagne pubblicitarie. 

FOCUS: 11. Realtà Virtuale (VR) e Realtà Aumentata (AR) 

Queste tecnologie creano esperienze immersive. L'AI gioca un ruolo chiave nella Realtà Aumentata, utilizzando la Computer Vision per l'identificazione degli oggetti nell'ambiente (superando l'uso dei marker) e permettendo la sovrapposizione stabile di contenuti virtuali nel mondo fisico. 

Realtà Virtuale (VR) 

La VR offre esperienze completamente simulate che isolano l'utente dal mondo fisico. Il materiale le distingue in base alla resa e alla portabilità: 

• VR PC: Sistemi che offrono le massime performance e il maggiore realismo (es. Valve Index). 

• VR Mobili: Sistemi che offrono il grande vantaggio della portabilità a fronte di una minore resa grafica (es. Oculus Quest 2, che è ibrido). 

Realtà Aumentata (AR) 

La Realtà Aumentata (AR) aumenta le informazioni dell'ambiente circostante, sovrapponendo oggetti virtuali al mondo reale. 

Funzionamento della Realtà Aumentata: 

1. Acquisizione: La fotocamera e i sensori (GPS, giroscopio) catturano il mondo fisico e la posizione dell'utente in tempo reale. 

2. Riconoscimento Ambientale (Computer Vision): Il software AR (tramite AI) analizza l'immagine per identificare superfici, oggetti o punti di riferimento (marker). 

3. Tracciamento: Il sistema traccia i movimenti del dispositivo per mantenere l'oggetto virtuale agganciato al mondo reale in modo stabile (es. un tavolo virtuale rimane al suo posto anche se l'utente si muove). 

4. Rendering e Proiezione: Il software crea il contenuto digitale (modello 3D) e lo sovrappone al feed video della fotocamera con la prospettiva corretta. 

5. Visualizzazione: L'utente vede la fusione tra mondo reale e oggetto virtuale sul display (smartphone, tablet o occhiali AR). 
   

Metodi di Riconoscimento AR (il ruolo dell'AI): 

• Tramite Marker/QR Code: L'esperienza viene innescata da un codice o un'immagine specifica. 

• Tramite Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (es. occhiali): Questa tecnica di riconoscimento non necessita di marker, ma è in grado, grazie agli algoritmi di AI, di identificare gli oggetti che l’utente sta inquadrando e di aumentarne le informazioni. Sebbene non sia ancora precisa come i marker, con il miglioramento continuo dei suoi algoritmi, si prevede che sostituirà completamente l’utilizzo dei marcatori in pochi anni. 

La Comunicazione Aziendale

La comunicazione è considerata la "linfa vitale di tutte le organizzazioni" in quanto connette ogni livello aziendale. Una comunicazione inefficace rischia di far fallire anche le strategie più brillanti. 

I suoi ruoli chiave includono: 

• Mantenere in circolo le informazioni (1) e allineare obiettivi e priorità (2). 

• Rafforzare la fiducia (3), favorire la collaborazione (4) e risolvere problemi (5). 

Lo studio della comunicazione in azienda, che include le attività orali, scritte e di orchestrazione verso i pubblici, ha portato a indagare le nuove tecnologie come veri e propri attori sociali nell'interazione uomo-computer.

I Fondamenti Teorici: Richness e Presence 

L'analisi della comunicazione mediata si basa su due concetti principali: 

1. Media Richness Theory (Teoria della Ricchezza del Media) 

Questa teoria classifica i mezzi di comunicazione in base alla loro capacità di trasmettere informazioni complesse. 

• I media "ricchi" (come il face-to-face) trasmettono un maggior numero di segnali (linguaggio non verbale, espressioni, tono di voce) e sono più efficaci per messaggi ambigui. 

• I media "meno ricchi" (come i documenti non indirizzati) sono ideali per comunicazioni semplici e dirette. 

2. «Social Presence» (Presenza Sociale) 
Descrive quanto una persona percepisce l'interlocutore come reale e presente durante l'interazione mediata. I media che offrono più cue (segnali visivi, vocali o comportamentali) aumentano la sensazione di vicinanza e connessione. Questa dimensione è cruciale anche nell'interazione con l'AI (es. chatbot e assistenti virtuali). 

L'AI-Mediated Communication (AI-MC) 

L'evoluzione degli studi è passata dalla Comunicazione Mediata dal Computer (CMC) e dalla Interazione Uomo-Computer (HCI) all'AI-Mediated Communication (AI-MC). 

L'AI-MC è una comunicazione interpersonale dove un agente intelligente agisce per conto di un comunicatore (umano?) con l'obiettivo di raggiungere scopi comunicativi, attraverso la generazione, la modifica o il potenziamento dei messaggi. 

L'AI non è più un mero canale di mediazione, ma un vero e proprio comunicatore.

Questa nuova natura solleva questioni di analisi su tre dimensioni fondamentali: 

1. Dimensione Funzionale: Il senso che gli esseri umani attribuiscono all'AI come interlocutore. 

2. Dimensione Relazionale: Le dinamiche con cui le persone si relazionano con l'AI e, di conseguenza, con se stesse e gli altri. 

3. Dimensione Metafisica: L'offuscamento dei confini tra ciò che è umano, ciò che è macchina e ciò che è comunicazione. 

Il Ruolo dell'AI negli Ambiti Aziendali

Il ruolo dell'AI si manifesta come un'interazione duale: L'AI assiste gli umani e Gli umani assistono l'AI (attraverso l'apprendimento automatico e altre tecnologie cognitive). 

1. Comunicazione Aziendale Esterna 

L'AI supporta la personalizzazione della comunicazione online e garantisce l'interazione istantanea con i clienti, aumentando efficacia ed efficienza.

2. Comunicazione Aziendale Interna 

L'AI ridefinisce il lavoro e le relazioni tra dipendenti e macchine. Le attività dei dipendenti vengono orientate verso compiti a maggior valore che richiedono soft skills avanzate

1. Comunicazione Aziendale Esterna 

L'AI supporta la personalizzazione della comunicazione online e garantisce l'interazione istantanea con i clienti, aumentando efficacia ed efficienza. Questo include la migliore definizione dei contenuti di marketing e il maggior coinvolgimento del consumatore tramite l'uso di agenti intelligenti. 

Ma... Dibattito aperto sulla possibilità che l’AI possa replicare e sostituire la creatività umana e l’intelligenza emotiva. La creatività computazionale è una delle aree di ricerca dove c’è più fermento (es. algoritmi per comporre musica o poemi). 
 
Esempio:  

Ambito Giornalistico ->  L'AI è impiegata in tre aree principali: 

• Raccolta di Notizie: Ad esempio, aggregando articoli per topic in modo automatico. 

• Produzione di Notizie: Creando riassunti accurati di migliaia di articoli al giorno (>95% di accuratezza). 

• Distribuzione di Notizie. 

2. Comunicazione Aziendale Interna 

L'AI ridefinisce il lavoro e le relazioni tra dipendenti e macchine. Le attività dei dipendenti vengono orientate verso compiti a maggior valore che richiedono soft skills avanzate (es. problem solving, pensiero critico, intuizione emotiva). Questo richiede una formazione specifica e continua e una chiara definizione di ruoli e obiettivi. 

Strumenti di AI per la Collaborazione e la Produttività 

L'AI è ampiamente utilizzata per ottimizzare la comunicazione e la collaborazione interna, in particolare: 

1. Supporto alla Riunione del Team 

2. Strumenti per la Comunicazione Asincrona e il Decision Making 

3. Strumenti di Scrittura e Analisi del Testo 

4. Valutazione della Comunicazione Orale 

5. Assistenza della Comunicazione Automatizzata 

1. Supporto alla Riunione del Team 

L'AI automatizza le attività post-riunione, rendendole più efficienti: 

• Trascrizione e Riassunti Intelligenti: Genera la trascrizione automatica del parlato e produce riassunti intelligenti del contenuto della riunione. 

• Rilevazione Automatica di Compiti: Identifica e assegna automaticamente action item e decisioni chiave. 

• Analisi Comportamentale: Identifica il sentiment e il coinvolgimento dei partecipanti (es. chi ha parlato di più). 

• Traduzione in Tempo Reale: Supporta la collaborazione per team globali. 

2. Strumenti per la Comunicazione Asincrona e il Decision Making 

• Sintesi Intelligente di Conversazioni: Genera sintesi intelligenti di thread o chat aziendali (es. Slack, Teams), riassumendo le discussioni per chi non ha partecipato e segnalando i punti chiave. 

• Chatbot Interni: Integrati nei sistemi aziendali, fungono da help desk interno, rispondendo a domande frequenti su policy aziendali, ferie e procedure HR, liberando tempo ai colleghi. 

• Supporto alla Creatività e al Decision Making: L'AI assiste nel brainstorming, generando idee, proposte o alternative a partire dagli input del team. 

3. Strumenti di Scrittura e Analisi del Testo 

Scrittura Aumentata (Augmented Writing) 

L'AI supporta la creazione di contenuti testuali in tre modi: 

• Miglioramento Stilistico e Correzione: Corregge errori grammaticali, di sintassi e punteggiatura e suggerisce un tono più appropriato (formale, conciso). 

• Aumento della Produttività: Produce bozze complete, titoli o riassunti a partire da poche parole. 

• Inclusione e Accessibilità: Aiuta a rendere i testi più inclusivi, segnalando espressioni potenzialmente discriminatorie o poco sensibili (es. negli annunci di lavoro). 
  

Sintesi del Testo (Text Summarization) 

• Riassunto Automatico di Documenti: Analizza testi lunghi e produce riassunti chiari e coerenti. 

• Sintesi Personalizzate: Adatta il livello di dettaglio del riassunto in base al profilo del lettore (tecnico, commerciale, dirigenza). 

• Supporto al Knowledge Management: Genera abstract automatici per ogni documento negli archivi aziendali, facilitando la ricerca e l’indicizzazione. 

4. Valutazione della Comunicazione Orale 

L'AI analizza la performance comunicativa e supporta la formazione: 

• Analisi della Performance e Feedback: Valuta parametri oggettivi (tono di voce, velocità, ritmo, lessico e linguaggio del corpo) fornendo feedback in tempo reale. 

• Valutazione delle Soft Skills: Analizza il linguaggio verbale e paraverbale per identificare empatia, sicurezza, capacità di persuasione o leadership comunicativa in contesti come colloqui simulati. 

• Formazione Continua: Permette l'esercitazione con interlocutori virtuali che reagiscono alle risposte dell’utente. 

5. Assistenza della Comunicazione Automatizzata 

L'AI automatizza i flussi comunicativi esterni e interni: 

• Assistenza Clienti e Risposte Automatiche: Chatbot e assistenti virtuali gestiscono reclami, domande frequenti e richieste operative 24 ore su 24. 

• Supporto alla Comunicazione Interna: I sistemi AI rispondono ai dubbi dei dipendenti su policy aziendali e documentazione interna. 

• Automazione dei Flussi: L'AI integra email, messaggistica e CRM per inviare comunicazioni mirate in base ai comportamenti o agli eventi specifici del cliente. 

Knowledge Management (KM) 

Il Knowledge Management (KM), o gestione della conoscenza, è un concetto chiave per la strategia aziendale. La sua storia moderna inizia nel 1986 quando Karl Wiig ne coniò il termine in una conferenza delle Nazioni Unite. Successivamente, la disciplina fu promossa dalla Price Waterhouse (1989) e legittimata dalla pubblicazione dell'articolo di Nonaka e Takeuchi sull'Harvard Business Review (1991). 

Secondo la definizione di Karl Wiig (1993), il KM è un «processo sistematico, esplicito e deliberato di costruzione, rinnovamento e applicazione della conoscenza». L'obiettivo primario è rendere utilizzabile la conoscenza tacita e implicita maturata dai dipendenti (il cosiddetto capitale intellettuale) per assicurare all'impresa un vantaggio competitivo di lungo termine. 

I Pilastri del KM: Persone, Processi e Tecnologia 

Il KM è una pratica gestionale integrata volta a costruire un sapere diffuso in azienda, che poggia su tre variabili interdipendenti: 

1. Persone: Sono i motori della conoscenza. Le persone generano nuove conoscenze attraverso l'esperienza, trasformano i dati in insight decisionali, e condividono il sapere, rafforzando così una cultura collaborativa. 

2. Processi: La conoscenza non è "neutra", ma legata al contesto in cui è stata generata (un reparto, un progetto specifico). Il management deve perciò bilanciare la necessità di rendere la conoscenza disponibile e condivisibile con l'esigenza di preservarne il senso e il contesto originario. 

3. Tecnologia: È il supporto fondamentale per l'archiviazione e l'accesso al sapere. La tecnologia raccoglie le informazioni in modo ordinato, collega contenuti e persone in modo coerente e riduce il rischio di perdita del sapere attraverso sistemi di archiviazione affidabili. 

Barriere e Ciclo della Conoscenza 

Le Barriere alla Gestione della Conoscenza 

L'AI può contribuire a superare le tipologie di ostacoli al trasferimento del sapere: 

• Barriere Cognitive: Riguardano la difficoltà ad assimilare nuove informazioni, la resistenza al cambiamento e il sovraccarico cognitivo (eccesso di informazioni). 

• Barriere Culturali: Nascono da differenze linguistiche in contesti globali e da percezioni divergenti sulla collaborazione e la condivisione della conoscenza. 

• Barriere Comportamentali: Sono legate alla riluttanza dei dipendenti a condividere il proprio sapere per timore di perdere vantaggi personali o per la mancanza di incentivi e tecnologie adeguate. 
  

I Quattro Processi del KM 

Per un controllo efficace, un'azienda deve eseguire quattro processi principali: 

1. Cattura e Creazione: Generare nuova conoscenza attraverso innovazione, ricerca e la condivisione di esperienze e competenze. 

2. Immagazzinamento e Recupero: Archiviare in modo sistematico in sistemi digitali, organizzare con tassonomie e metadati e permettere il recupero rapido tramite strumenti di ricerca avanzati. 

3. Trasferimento e Distribuzione: Condividere e diffondere la conoscenza tra individui e team tramite piattaforme e strategie di comunicazione. 

4. Uso e Applicazione: Utilizzare la conoscenza acquisita e condivisa per raggiungere gli obiettivi aziendali. 

I Vantaggi Competitivi del KM

Trattare il KM come un punto centrale della strategia organizzativa porta a benefici cruciali: 

• Innovazione: Maggiore capacità di sviluppare soluzioni condivise. 

• Efficienza Operativa: Maggiore produttività e riduzione degli sprechi tramite la condivisione delle migliori pratiche. 

• Miglioramento Decisionale: Decisioni più informate e certe, basate su dati concreti. 

• Maggior Competitività: Migliore capacità di adattarsi e anticipare i cambiamenti del mercato. 

• Maggior Collaborazione: Condivisione di informazioni e competenze che migliora il teamwork. 
  

Il KM segna un cambio di paradigma rispetto al modello «vecchio stampo» incentrato sulla «materialità ed esclusività delle risorse». Oggi, il capitale intangibile (competenze e conoscenze distintive) gioca un ruolo crescente, poiché le risorse tangibili creano vantaggio competitivo solo se gestite efficacemente da tale capitale. 

KM, AI e il Dibattito Manageriale 

Il Ruolo dell'Intelligenza Artificiale (AI) 

Il legame tra KM e tecnologie digitali è duplice. L'AI per il KM ha una funzione strumentale e una funzione creatrice. Secondo gli autori, l'AI offre una nuova prospettiva sul rapporto tra creatività e razionalità nei processi di gestione della conoscenza. 

Questioni Centrali nel Dibattito 

1. La Classificazione della Conoscenza (Modello SECI)

2. L'Innovazione Continua e l'Equilibrio Interno/Esterno

3. Rischi e Opportunità delle Tecnologie Digitali

1. La Classificazione della Conoscenza (Modello SECI):

La Classificazione della Conoscenza (Modello SECI):

Il modello più riconosciuto è il SECI (Socializzazione, Esternalizzazione, Combinazione, Internalizzazione) di Nonaka e Takeuchi (2019).

Questo schema spiega come la conoscenza tacita (esperienze, competenze personali) e la conoscenza esplicita (documenti, dati) si convertano a vicenda per generare conoscenza organizzativa: 

1. Socialization: (Tacita → Tacita, es. apprendistato per imitazione). 

2. Externalization: (Tacita → Esplicita, es. documentando e discutendo). 

3. Combination: (Esplicita → Esplicita, es. scambiando documenti). 

4. Internalization: (Esplicita → Tacita, es. applicando le informazioni ricevute sul campo). 

2. L'Innovazione Continua e l'Equilibrio Interno/Esterno

L'Innovazione Continua e l'Equilibrio Interno/Esterno:

L'innovazione si ottiene attraverso processi cumulativi di scambi di conoscenze interne ed esterne, considerate complementari.

Questo concetto si allinea con l'Open Innovation, che riconosce che gran parte della conoscenza necessaria per lanciare nuovi prodotti proviene dall'esterno, rendendo cruciale la collaborazione con attori esterni.

I vantaggi includono: un vasto background di conoscenze, riduzione dei costi R&S, time-to-market più rapido e maggiore coinvolgimento dei clienti. 

3. Rischi e Opportunità delle Tecnologie Digitali

Rischi e Opportunità delle Tecnologie Digitali:

Già nel 1996 (Nonaka, Umemoto e Senoo) si sottolineava che la tecnologia dell'informazione è un fattore abilitante per l'«impresa che crea conoscenza».

Questa visione è rappresentata anche dal Paradigma DIKW (Data-Information-Knowledge-Wisdom) di Wallace, in cui l'integrazione progressiva di dati e informazioni porta alla creazione di conoscenza e saggezza.

La Risposta è una RoadMap AI

Il successo di aziende come Ant Financial, che hanno costruito i propri modelli operativi interamente intorno all'AI, dimostra la capacità della tecnologia di superare i limiti delle strutture aziendali tradizionali, ottenendo efficienza e scala impensabili. 

Tuttavia, come sottolineato da Iansiti e Lakhani, il vero punto critico non è osservare queste realtà iper-tecnologiche (Silicon Valley o Cina), ma comprendere in che modo questi modelli AI-centrici possano essere adattati a contesti aziendali più tradizionali, che non hanno la stessa cultura e struttura delle AI-native companies. 

Questa sfida solleva interrogativi fondamentali per le aziende "normali": 

• Necessità vs. Clamore: L'AI è davvero necessaria, al di là del buzz mediatico? 

• Efficacia e Strategia: Come utilizzarla in modo efficace e dove intervenire per evitare sprechi di risorse o fallimenti strategici? 

• Struttura: Come uscire dalla trappola della sperimentazione continua e frammentata? 

La risposta a questi quesiti è la definizione di una Roadmap AI rigorosa. 

Costruire la Roadmap AI per l'Impresa 

L'applicazione dell'AI nelle organizzazioni segue due logiche principali (Soluzioni AI e Analisi e insight), che si esplicano in due macro-aree di business: 

1. 💡 AI orientata a Prodotti e Servizi 

Si concentra sulla creazione di valore per il cliente e sul miglioramento dell'offerta. 

Area di Applicazione	Esempi Specifici
Ottimizzazione e Miglioramento Prodotto	Testing virtuale, miglioramento delle funzionalità esistenti.
Personalizzazione	Sistemi di raccomandazione, offerte mirate.
Nuovi Prodotti e Funzionalità	Dispositivi smart speaker come Amazon Alexa, assistenti virtuali.
Consumer Business Avanzato	Sistemi di riconoscimento facciale (smartphone), esperienze senza cassa come Amazon Go e Just Walk Out Technology (Amazon Fresh).

2. 🏭 AI orientata ai Processi 

Si concentra sull'efficienza operativa e sul supporto decisionale interno, con l'obiettivo di: Ottimizzare l’efficienza, Ridurre i costi, Migliorare la qualità operativa e Supportare decisioni più informate. 

Area di Applicazione	Esempi Specifici
Automazione	RPA, gestione documenti. Esempio: un chatbot che permette di avviare l’apertura di un conto corrente o di recuperare in autonomia il credito residuo di una SIM.
Ottimizzazione Avanzata	Previsione della domanda, gestione della supply chain, manutenzione predittiva. Esempio: Passaggio dai controlli a campione all'uso di un sistema AI che integra dati da sensori e video lungo la linea produttiva per rilevare in tempo reale le deviazioni dagli standard.
Miglioramento del   Decision Making	Analisi predittiva del rischio, supporto alle decisioni strategiche.

La Formulazione della Roadmap in 5 Fasi 

Il percorso strategico per l'AI si articola in cinque fasi interconnesse: 

1. Fase 1: Analisi e Comprensione del Contesto (Scouting Esplorativo) 

Questa fase è dedicata a capire il contesto interno ed esterno per informare le decisioni strategiche. Si basa sullo Scouting Esplorativo, un processo continuo per monitorare gli sviluppi dell'AI e le applicazioni nel settore di riferimento. 

Obiettivo dello Scouting Esplorativo (Esterno)	Integrazione con il Contesto (Interno)
Capacità effettive dell’AI: Cosa può fare l'AI oggi e come si concretizza nel contesto settoriale dell'azienda?	Direttrici Strategiche Aziendali: In che modo l'AI può contribuire a perseguire gli obiettivi strategici più rilevanti?
Applicazioni Emergenti: Quali use case si stanno consolidando nell'ambito di riferimento?	Problemi/Bisogni Operativi: Quali pain points o opportunità individuate dalle linee operative possono essere affrontate con soluzioni AI?
Analisi della Concorrenza: Esistono casi di successo nell’uso dell’AI da parte dei concorrenti diretti o nuovi attori che innovano la creazione di valore?	Perimetro di Intervento: Definire un perimetro d’azione adeguato per garantire focus, fattibilità e impatto, evitando la dispersione di sforzi.

L'obiettivo è integrare la mappatura di "Ciò che l'AI sa fare" con l'analisi di "Ciò di cui l'azienda ha bisogno". 

2. Fase 2: Definire le Esigenze Aziendali e le Opportunità 

Questa fase collega l'analisi del contesto (Fase 1) alle esigenze specifiche delle business unit, identificando le aree di massimo valore: 

• Identificare i punti dolenti (pain points) specifici e le esigenze delle unità operative. 

• Determinare le aree in cui l'AI può generare il maggiore valore (es. aumento dei ricavi o riduzione dei costi). 

• Selezionare le applicazioni emerse nella fase di scouting che risultano interessanti e allineate alla realtà aziendale. 

Perimetro di Intervento: Definire un perimetro d’azione adeguato per garantire focus, fattibilità e impatto. 

 

3. Fase 3: Valutare e Selezionare delle Iniziative 

È la fase di prioritizzazione, cruciale per evitare fallimenti strategici. La valutazione si basa su due dimensioni principali: l'Impatto potenziale e la Fattibilità tecnica/organizzativa. 

Impatto Potenziale (Valore Atteso)  4 variabili centrali da considerare:	Fattibilità dell’Iniziativa (Realizzabilità)  7 variabili centrali da considerare:
1. Priorità di Business: Allineamento con le traiettorie strategiche e le opportunità.	1. Maturità Tecnica: Grado di maturità delle tecnologie richieste.
2. Impatto Economico: Misura il potenziale beneficio economico (crescita ricavi o contenimento costi).	2. Disponibilità di Dati: Presenza, quantità, qualità e frequenza di aggiornamento dei dati.
3. Impatto Organizzativo: Valuta le modifiche attese su processi e assetti interni.	3. Coerenza Infrastrutturale: Esistenza di condizioni di contesto (interne/esterne) che rendano l'iniziativa attuabile.
4. Impatto sul Cliente: Effetti previsti sull'esperienza dell'utente finale.	4. Regolamentazione: Quadro normativo (es. EU AI Act) in cui l'iniziativa deve operare.
	5. Disponibilità di Competenze: Capacità di accedere a risorse interne o di gestire competenze esterne.
	6. Compatibilità Finanziaria: Valutazione delle risorse disponibili e degli investimenti aggiuntivi necessari.
	7. Implicazioni Etiche e di Trasparenza: Analisi preliminare dei rischi e definizione di azioni di mitigazione.

4. Fase 4: Definire l’Approccio di Implementazione 

Si traduce la selezione (Fase 3) in un piano operativo, scegliendo la modalità di realizzazione più adatta (Custom, Hybrid o Packaged AI). 

5. Fase 5: Garantire il Supporto Organizzativo 

Si assicura che l'AI sia sostenibile nel tempo, garantendo le risorse umane, le competenze, la cultura aziendale e le strutture di governance necessarie. 

Come rappresentare e sintetizzare le iniziative AI? La Matrice di Valutazione delle Iniziative AI 

La Matrice di Valutazione delle Iniziative AI è la rappresentazione grafica che sintetizza l'Impatto (Valore) e la Fattibilità. 

• Attenzione: Non bisogna limitarsi a selezionare solo l’iniziativa apparentemente più promettente. 

Portafoglio bilanciato: per identificare iniziative interconnesse e definire aree di intervento complementari si possono considerare 3 variabili: 

1. Interdipendenza di Business: Descrive il grado di collegamento funzionale tra le diverse iniziative. 

2. Similarità Tecniche: Evitare ridondanze valorizzando il riuso di soluzioni e asset tecnologici. 

3. Bilanciamento delle Risorse: Includere sia Quick Wins (risultati tangibili nel breve periodo, rafforzando la credibilità) sia Big Bets (progetti più complessi, ad alto impatto e orizzonti temporali estesi). 

Ciclo di Vita di un Progetto di AI 

Il ciclo di vita di un'iniziativa AI trasforma un'opportunità di business in una soluzione operativa. Sebbene il processo sia idealmente sequenziale, l’evoluzione delle tecnologie rende oggi possibile semplificare o eliminare alcune fasi a seconda della complessità dell'applicazione (es. con soluzioni Packaged AI). Il modello descritto è quello completo per lo sviluppo di una soluzione Custom o Hybrid. 

Fase	Attività Principali
1. Definizione degli Obiettivi di Business e Individuazione dei Requisiti	Esplorazione del problema da risolvere.   Definizione preliminare degli obiettivi di business e delle performance tecniche.   Valutazione dei vincoli tecnici (trasparenza, dati, verificabilità) e di contesto (regolamentazione).  Quantificazione delle misurazioni (KPI) per il successo tecnico e aziendale.
2. Identificazione e Preparazione dei Dati	Esplorazione delle fonti disponibili (interne ed esterne).   Creazione/Acquisizione di nuovi dati.   Acquisizione dei dati in una fonte univoca.   Analisi esplorativa per valutarne l'utilità.   Pulizia e controllo di qualità.   Feature Engineering (trasformazione in feature rilevanti).   Etichettatura dei dati (se necessaria).
3. Preparazione del Modello (Modellizzazione)	Selezione delle opzioni algoritmiche adatte.   Training del modello con il dataset predisposto.   Test e Comparazione delle prestazioni su dati di prova.   Selezione finale del modello da mettere in produzione, basata su valutazioni tecniche e di business.
4. Deployment in Produzione	Traduzione del modello AI in un sistema ("prodotto AI") effettivamente fruibile.   Integrazione in un ambiente di produzione (infrastrutture e architetture necessarie).   Uso di interfacce e dashboard per facilitare la fruizione da parte degli utenti.
5. Integrazione Business	Coniugazione della soluzione AI all'interno dei processi aziendali esistenti.   Adozione effettiva della soluzione, anche attraverso il ridisegno dei processi impattati.
6. Monitoraggio e Ottimizzazione	Monitoraggio continuo delle prestazioni del modello e degli errori.   Analisi dei dati del sistema in produzione per individuare nuove esigenze o problemi sistematici (drift).   Affinamento (retraining) del modello basato su nuove evidenze.   Manutenzione ordinaria (aggiornamenti software o hardware).

Fasi Rigide o Flessibili?  

È fondamentale notare che, vista la grande varietà di applicazioni AI, non tutte queste fasi sono sempre necessarie o strettamente sequenziali. L’evoluzione delle tecnologie (in particolare le soluzioni packaged o embedded) ha semplificato o eliminato la necessità di fasi complesse come l'Identificazione dei Dati o la Modellizzazione interna, facilitando l’introduzione di soluzioni in azienda. Il ciclo di vita, in molti casi moderni, deve essere interpretato in modo agile e flessibile. 

I Principali Approcci Implementativi per progetti AI 

La scelta dell'approccio risponde alla domanda su come implementare l'AI in modo efficace per un'azienda "normale", tenendo conto del grado di controllo desiderato e della quantità di gestione attiva richiesta. 

Approccio	Modalità	Grado di Controllo	Gestione Attiva Richiesta
Custom AI	Esplorativa, Piattaforma	Molto Alto	Attiva
Hybrid AI	Best-of-breed, Configurabile	Medio	Guidata
Packaged AI	Plug-and-play, Embedded	Basso/Nullo	Nessuna

Ciascuno degli approcci comporta modalità differenti di gestione delle fasi che compongono il ciclo di vita di un’iniziativa AI. Possiamo distinguere 3livelli di presidio/controllo che possono essere applicati alle diverse fasi del ciclo di vita di una soluzione AI: 

1. Gestione Attiva ➝ Si verifica quando una fase del ciclo di vita è affrontata in modo completamente personalizzato dall'azienda, richiedendo tempo, valutazioni approfondite e decisioni di natura tecnica e di business. 

• Pro: Controllo e Personalizzazione 

• Contro: Sono necessari processi manuali, Risorse dedicate, Competenze di alto livello 

2. Gestione Guidata ➝ La fase viene gestita tramite un processo strutturato e supportato da strumenti di mercato adottati dall'azienda. Il fornitore gestisce il nucleo, ma l'azienda interviene per configurare e personalizzare alcuni aspetti. 

• Pro: E’ possibile intervenire per configurare e personalizzare alcuni aspetti del sistema 

• Contro: Perimetro definito, livello di personalizzazione più basso rispetto alla gestione attiva 

3. Nessuna Gestione ➝ Riguarda situazioni in cui la fase è completamente integrata e gestita dallo strumento AI selezionato (solitamente dal fornitore). L'azienda adotta la soluzione così com'è. 

• Pro: Minore o nessun impegno in termini di interventi diretti, risorse dedicate e attività di supervisione. 

• Contro: Non è prevista alcuna possibilità di personalizzazione 

Approccio Custom AI (Gestione Attiva) 

L'approccio Custom AI rappresenta l'opzione che richiede il più alto livello di Gestione Attiva da parte dell'organizzazione.

Questo perché l'azienda non si limita a usare soluzioni preesistenti, ma sviluppa o personalizza il modello AI in profondità, mantenendo il pieno controllo su tutte le fasi del ciclo di vita del progetto. 

• Modalità Esplorativa

• Modalità Piattaforma

Esempio Applicativo:

Lo sviluppo di un sistema interno di Creditscore da parte di un istituto finanziario. Questo modello non usa parametri standard di mercato, ma incorpora variabili proprietarie (es. storico di interazione con la banca, analisi transazionale non convenzionale) per calcolare il rischio di credito con una precisione superiore ai concorrenti

Custom AI: Modalità Esplorativa

La modalità esplorativa consiste nello sviluppo interno di una soluzione AI completamente personalizzata, partendo da zero. 

Esempio di modalità esplorativa:

Una catena di supermercati decide di avviare un progetto pilota per testare se l’AI può migliorare la previsione della domanda. Un piccolo team di data scientist raccoglie dati di vendita di un singolo punto vendita, costruisce un modello sperimentale e ne valuta l’accuratezza. Il progetto serve a “esplorare” la fattibilità e il potenziale dell’AI, ma resta circoscritto: non esiste un’infrastruttura comune, ogni iniziativa è sviluppata ad hoc e difficilmente riutilizzabile. 

Custom AI: Modalità Piattaforma

L'azienda sceglie di sviluppare un modello AI personalizzato, ma lo fa utilizzando strumenti e infrastrutture dedicate fornite da un cloud provider (es. AWS Sagemaker, Google AI Platform, Azure ML), anziché costruire l'intera infrastruttura da zero. 

Esempio di modalità piattaforma:

Una grande azienda farmaceutica realizza una piattaforma interna che integra grandi dataset, strumenti di data preparation, ambienti per il training dei modelli e sistemi di monitoraggio. Su questa base comune vengono sviluppati diversi casi d’uso: un modello di previsione della domanda di farmaci, un sistema di visione artificiale per il controllo qualità delle linee produttive e un assistente intelligente per i ricercatori R&D. Ogni nuovo progetto non parte da zero, ma sfrutta la stessa infrastruttura condivisa, con procedure standard e componenti riutilizzabili. 

Approccio Hybrid AI (Gestione Guidata) 

L'approccio Hybrid AI si riferisce ai casi in cui le organizzazioni impiegano strumenti disponibili sul mercato che offrono supporto e guida lungo diverse fasi del ciclo di vita di un sistema AI. Questo livello di Gestione Guidata sfrutta la struttura e le funzionalità predefinite degli strumenti, ma richiede l'intervento aziendale per la configurazione e la personalizzazione tramite l'utilizzo di dati di addestramento specifici e l'impostazione dei parametri disponibili.  

Include: 

1. Tool Configurabili Generalisti: Si prestano a una varietà di contesti e richiedono una fase di adattamento ai dati aziendali. 

2. Tool Configurabili Specializzati: Soluzioni fornite da player verticali, specializzati per settore o ambito applicativo. 

3. Prodotti Fisici con AI Configurabile Incorporata: Strumenti AI integrati in dispositivi fisici, come videocamere dotate di modelli che possono essere perfezionati con l'aggiunta di nuovi dati etichettati 

• Modalità Integrazione Best-of-breed

• Modalità AI Configurabile

Hybrid AI: Modalità Integrazione Best-of-breed

Consiste nel costruire la soluzione AI combinando strumenti e modelli AI eterogenei (provenienti da fornitori diversi, open-source o sviluppati in-house) e integrandoli in un'unica architettura modulare. Lo sviluppo proprietario è solo complementare, non centrale. 

Vantaggi (Flessibilità e Qualità): 

• Alto Sfruttamento: Attiva un ampio spettro di casi d'uso sfruttando i migliori componenti disponibili sul mercato (best-of-breed). 

• Maggiore Flessibilità e Riduzione del Rischio di Vendor Lock-in (non si dipende da un unico fornitore). 

• Lo sviluppo proprietario è solo complementare, non centrale. 
  

Svantaggi (Complessità): 

• Complessità di Integrazione e Orchestrazione dei vari componenti. 

• Necessità di definire un'architettura comune che assicuri l'interoperabilità tra sistemi eterogenei. 
  
  

Esempio Applicativo:

Un grande gruppo della distribuzione organizza il proprio ecosistema AI integrando: un modello di NLP proprietario per estrarre informazioni dai feedback dei clienti; un tool di machine learning cloud-based per ottimizzare le previsioni della domanda e la gestione degli stock; un sistema interno di raccomandazione sviluppato ad hoc. Tutti questi moduli, pur essendo eterogenei per origine, sono resi interoperabili tramite un'architettura modulare condivisa che ne orchestra il funzionamento. 

Hybrid AI: Modalità AI Configurabile

Questa modalità si basa sull'utilizzo di piattaforme di mercato (commerciali o open-source) che integrano in un'unica architettura sia componenti AI sia non-AI, provenienti dallo stesso fornitore. 

Vantaggi (Accessibilità e Semplicità): 

• Abbassamento delle Barriere di Ingresso: Richiede meno dati iniziali e meno competenze. 

• Semplicità Operativa: Meno complessità di integrazione rispetto al best-of-breed (essendo un'unica piattaforma). 

• Offre strumenti già pronti (modelli pre-addestrati, interfacce guidate). 
  

Svantaggi (Flessibilità Limitata): 

• Minore Flessibilità: Le aziende devono adattarsi ai vincoli e al perimetro della piattaforma scelta. 

• I risultati dipendono comunque dalla qualità dei dati proprietari utilizzati per l'adattamento. 
  

Esempio Applicativo:
Un operatore europeo di telecomunicazioni adotta una piattaforma di mercato per sviluppare un assistente virtuale. La soluzione forniva già moduli integrati per la comprensione del linguaggio naturale, ma l’azienda ha dovuto configurare il sistema con i propri dati (tariffe, contratti e procedure di assistenza) per renderlo utile. Senza questo adattamento, l’assistente non sarebbe stato in grado di rispondere correttamente alle richieste specifiche dei clienti. 

Approccio Packaged AI (Nessuna Gestione)  

L'approccio Packaged AI è l'opzione con il più basso livello di controllo, richiedendo all'azienda Nessuna Gestione Attiva del modello.

Questa scelta è ideale per ottenere risultati rapidi e contenere i costi, in particolare per le aziende con scarse competenze interne di AI, facendo prevalere la standardizzazione e la semplicità di azione.

Pensata per esigenze generiche, con personalizzazione molto limitata. 

• Modalità Plug-and-play AI

• Modalità Embedded AI

Packaged AI: Modalità Plug-and-play AI

La soluzione è un servizio pronto all'uso che si integra rapidamente nei sistemi aziendali, tipicamente tramite API (Application Programming Interface). 

Vantaggi (Semplicità e Velocità): 

• Implementazione Rapidissima (in giorni o settimane). 

• Costi Contenuti e prevedibili (spesso a consumo). 

• Competence richieste molto basse (basta l'integrazione a livello IT, non la modellizzazione). 
  

Svantaggi (Rigidità): 

• Minima Flessibilità: Non è possibile adattare la funzionalità a esigenze particolari al di fuori di quelle previste dal provider. 

• Forte Dipendenza dal Fornitore per l'affidabilità e la manutenzione del modello. 
  

Esempio:
Un'azienda e-commerce integra un servizio di riconoscimento immagini tramite API (es. Google Vision API) per analizzare automaticamente le foto caricate dai venditori. 

Packaged AI: Modalità Embedded AI

L'AI è già integrata nativamente in sistemi o piattaforme software che l'azienda acquista (es. un software ERP, CRM o un tool di comunicazione). Le funzionalità di intelligenza artificiale sono parte integrante del prodotto, non un componente aggiuntivo. 

Vantaggi (Massima Semplicità): 

• Adozione totalmente passiva: L'AI è parte integrante del sistema in uso. 

• Massima Semplicità: Non è necessaria alcuna attività di sviluppo, training o integrazione complessa. 

• Nessun Onere di Gestione attiva del modello. 
  

Svantaggi (Controllo Zero): 

• Personalizzazione nulla della funzionalità AI. 

• Dipendenza totale dal fornitore per l'innovazione e l'aggiornamento dell'AI. 

Esempio:
Un'azienda farmaceutica adotta una piattaforma di gestione dei dati clinici che include, al suo interno, moduli di AI per l’analisi automatica delle immagini tomografiche.