Da dove partire? Dalla cultura aziendale.
L’IA non è solo un progetto IT ma un profondo cambiamento culturale e organizzativo. L’IA introduce, modella e trasforma i processi cognitivi, decisionali, organizzativi e produttivi. L’impatto è dirompente: le competenze esistenti vengono messe in discussione, alcuni ruoli operativi diventano obsoleti, mentre altri richiedono un’evoluzione rapida e continua.
Il capitale umano: abilitazione e coinvolgimento
Da un lato si rende necessario un lavoro di facilitazione e abilitazione formativa sui dipendenti. Non si tratta di introdurre tecnologie, ma di investire in percorsi di reskilling e upskilling, in grado di accompagnarli nello sviluppo di nuove competenze digitali, analitiche e decisionali.
La formazione deve essere continua e strutturata, integrando:
- Competenze tecniche, per capire e utilizzare le IA;
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Competenze trasversali, come il pensiero critico, la gestione del cambiamento, l’etica nell’uso dei dati e la collaborazione uomo-macchina.
La sfida principale è favorire un graduale cambio di mentalità, con una visione responsabile dei rischi (es. bias algoritmici, protezione dei dati personali…) e consapevolezza dei benefici (efficienza operativa, personalizzazione dei servizi, supporto nelle decisioni).
Leadership: visione e mobilitazione strategica
Sul fronte manageriale e della leadership aziendale, il primo passo è una fase di mobilitazione culturale e strategica. La governance deve comprendere il valore trasformativo dell’IA sul mercato di riferimento e sulla competitività aziendale.
Come?
- Abbracciando una vision chiara sull’uso dell’IA, collegata agli obiettivi di business;
- Guidando un processo di change management di tutta l’organizzazione;
- Sostenendo una cultura della sperimentazione, basata su cicli rapidi di test, validazione e scalabilità.
L’adozione dell’IA richiede responsabilità etica e attenzione agli impatti sociali, su clienti, collaboratori e stakeholder, attraverso un modello di AIGovernance.
Validazione tecnica: dai prototipi alle soluzioni scalabili
È essenziale avviare una validazione tecnica delle soluzioni IA, in ambito operativo e strategico.
Ciò significa:
• Individuare casi d’uso concreti che portino valore immediato e siano scalabili;
• Lavorare in logiche di co-design e prototipazione rapida con team interdisciplinari;
• Valutare soluzioni tecnologiche allineate agli obiettivi di business, alle priorità aziendali e alla maturità digitale dell’organizzazione.
La Data Strategy è un elemento cruciale: l’IA si nutre di dati di qualità e produce nuovi Asset Generativi.
Serve una gestione dei dati governata da principi di sicurezza, privacy e integrità.
Solo dopo che l’IA è entrata nel capitale culturale dell’azienda, può essere efficacemente applicata al Customer Journey.