In tutto il clamore che circonda l'IA, c'è un argomento fondamentale che manca alla discussione, ovvero il divario nella trasformazione dell'IA.
Le organizzazioni di ogni dimensione hanno ormai familiarità con la promessa dell'IA di rivoluzionare l'efficienza, la produttività e i ricavi delle aziende. Più di tre quarti degli intervistati nell'ultimo McKinsey Global Survey on AI affermano che le loro organizzazioni utilizzano l'IA in almeno una funzione aziendale.
Eppure, pochi progetti stanno effettivamente mantenendo le promesse dell'IA (per la precisione, solo il 5% secondo un recente studio del MIT, State of AI in Business 2025). Il 95% dei progetti pilota dell'IA generativa sta fallendo e questa è l'opzione più semplice dell'implementazione dell'IA.
L'IA agentica, definita come applicazioni di IA che eseguono attività in modo autonomo, può essere molto più trasformativa rispetto all'IA generativa. Tuttavia, è anche più complessa, tanto che Gartner® prevede che "entro il 2027, oltre il 40% dei progetti di IA agentica sarà annullato a causa dell'aumento dei costi, del valore aziendale poco chiaro o dei controlli del rischio inadeguati". (Gartner, "Emerging Tech: Avoid Agentic AI Failure: Build Success Using Right Use Cases", 15 maggio 2025).
Le organizzazioni devono quindi gettare la spugna e accettare che la trasformazione dell'IA è troppo complessa da implementare in modo efficace?
Assolutamente no. I dati riportati da McKinsey & Company suggeriscono che le aziende con competenze digitali e di IA all'avanguardia ottengono risultati da due a sei volte superiori rispetto alle aziende più indietro in termini di rendimento totale per gli azionisti.
Il ROI è troppo allettante per lasciarselo sfuggire. Tuttavia, per ottenere questi ritorni sull'investimento, ovvero per colmare il divario tra le promesse dell'IA e il suo valore effettivo, le organizzazioni devono capire dove le iniziative di IA stanno fallendo.
Qui arrivano le buone notizie: la trasformazione dell'IA può sì essere complessa, ma ci sono dei semplici passaggi che puoi intraprendere oggi stesso per preparare la tua azienda all'IA agentica.
Cos'è la trasformazione dell'IA?
La trasformazione dell'IA è un processo completo e strategico in cui un'organizzazione integra l'intelligenza artificiale (IA) in tutti gli aspetti delle operazioni e dei prodotti e servizi. La maggior parte delle aziende prevede di utilizzare l'IA per automatizzare le attività, accelerare il processo decisionale, migliorare l'esperienza dei clienti e creare prodotti o servizi.
La trasformazione dell'IA va oltre la semplice adozione di alcuni strumenti di IA, poiché rappresenta un cambiamento fondamentale nella strategia aziendale, nei processi operativi e nella cultura organizzativa. Ed è proprio per questo che è così difficile. Per adattare e modificare alcuni aspetti dell'azienda, devi comprenderli adeguatamente, ma la maggior parte delle aziende non lo fa.
Vorrei approfondire.
Quali sono le sfide più importanti nella trasformazione dell'IA?
Le sfide più grandi nella trasformazione dell'IA riguardano l'integrazione dell'IA nei flussi di lavoro quotidiani delle persone che devono utilizzarla.
Per capire meglio questa sfida, possiamo ricorrere a un'analogia della logistica: il problema dell'ultimo chilometro.
Il problema dell'ultimo chilometro si riferisce alle difficoltà e ai costi sproporzionati dell'ultimo tratto di una spedizione, ovvero fare arrivare il prodotto nelle mani dell'utente. Ad esempio, nel settore dei beni di consumo, non importa quanto sia efficiente il processo di distribuzione o di imballaggio del magazzino se il cliente non riceve il suo pacco (o se lo riceve in ritardo o danneggiato).
Nella trasformazione dell'IA, l'ultimo chilometro è il passaggio fondamentale, ma spesso trascurato, dell'integrazione dell'IA nei flussi di lavoro reali. Numerose organizzazioni costruiscono potenti modelli di IA o addestrano algoritmi su enormi set di dati, ma faticano a collegare questi modelli agli esseri umani che li utilizzano. Non importa quanto sia potente l'IA se non viene integrata in modo efficace nelle operazioni aziendali.
Il che mi porta al punto successivo: non si può integrare in modo efficace l'IA nelle operazioni aziendali se queste operazioni non sono documentate in modo chiaro.
Gli agenti IA sono destinati a interagire con vari sistemi e processi aziendali e richiedono un contesto significativo per funzionare in modo efficace. Forrester afferma: "Gli agenti IA necessitano di istruzioni dettagliate su come eseguire le varie attività. Per la maggior parte delle aziende moderne, questo know-how risiede in flussi di lavoro frammentati, dati non documentati e processi non ufficiali". (Blog di Forrester, "Autonomy Is The Future, But AI Agents Still Deliver Value Today", luglio 2025).
L'indagine più recente di Lucid conferma la mancanza di documentazione aziendale:
- Il 49% dei knowledge worker afferma che gli attuali flussi di lavoro operativi della propria organizzazione sono alquanto o poco ben documentati.
- Il 60% afferma che metà o più dei flussi di lavoro del proprio team si basa su conoscenze informali o dipendenti dalla persona.
- L'80% si affida alle conoscenze tribali o istituzionali per completare il lavoro.
In conclusione: l'adozione dell'IA, in particolare l'IA agentica, non raggiungerà mai il suo pieno potenziale fino a quando gli attuali processi aziendali, flussi di lavoro, architetture, flussi di dati e pratiche di collaborazione non saranno compresi e documentati.
Come portare la trasformazione dell'IA fino all'ultimo chilometro
Sappiamo che l'ostacolo più grande all'adozione dell'IA agentica è causato dalla mancanza di documentazione, il che significa che il primo passo per portare l'IA fino alla fine è apparentemente semplice: creare la documentazione.
Trovo utile pensare all'ultimo chilometro della trasformazione dell'IA in tre fasi: preparazione, strategia ed esecuzione. Ogni fase richiede una documentazione diversa per integrare efficacemente l'IA nei flussi di lavoro.
