AI in azienda: dall’adozione alla trasformazione, il percorso per rendere scalabile il valore

Secondo CIO.com, che riporta una ricerca IDC per Lenovo, su 33 PoC (Proof of Concept) avviati solo 4 arrivano in produzione. La stessa analisi indica che l’88% dei PoC non raggiunge il deployment su larga scala. Il quadro diventa ancora più netto se si guarda alla GenAI. Il report “The GenAI Divide, State of AI in Business 2025”, collegato al progetto MIT NANDA, segnala che molte organizzazioni faticano a ottenere impatti misurabili su conto economico. Il blocco viene ricondotto soprattutto a integrazione nei processi e capacità organizzativa, più che alla qualità dei modelli.

La conclusione è operativa, non accademica. La scalabilità non si governa con più strumenti o più sperimentazioni. Si governa con un approccio programmatico che renda ripetibile la creazione di valore, tenendo insieme processi, governance, persone, dati, rischio e accountability.

Dalla sperimentazione all’industrializzazione: la vera sfida dell’AI

L’Intelligenza Artificiale è entrata nei piani industriali e nei budget. Non è ancora entrata, in modo stabile, nei processi. Dopo una fase di sperimentazione diffusa, alimentata dall’accessibilità dei modelli generativi e dalla pressione competitiva, la sfida si è spostata. Il punto non è più “fare una sperimentazione”. È trasformare un’idea validata in una capability operativa affidabile, con livelli di servizio, ownership, controlli, manutenzione e misurazione del valore.

I dati confermano un pattern coerente: il problema non è partire, è arrivare. Arrivare significa passare da prototipi isolati a capability gestite come prodotto, con criteri di rilascio e responsabilità esplicite. Il punto comune dei fallimenti è l’assenza di un sistema di industrializzazione, con ownership chiara, gate di avanzamento e componenti riusabili.

Oltre la tecnologia: l’ostacolo culturale e la paura della “scatola nera”

Il passaggio a produzione fallisce raramente per un singolo motivo. Quasi sempre è un fallimento di sistema, dove tecnologia, processi e persone non sono stati progettati insieme. In questo sistema, la barriera culturale pesa più di quanto molti piani progettuali ammettano.

Tre freni ricorrenti bloccano l’adozione reale.

1. La paura della sostituzione. Se la narrativa interna riduce l’AI a una leva di taglio costi, il risultato è difensivo: collaborazione più bassa, feedback peggiori, uso non dichiarato degli strumenti. L’adozione riparte quando l’obiettivo viene ridefinito in termini di qualità del lavoro. I KPI devono essere coerenti con quell’obiettivo, non con la riduzione dell’headcount.
2. La percezione di opacità. La “scatola nera” non è solo explainability. È responsabilità quotidiana. Se chi opera un processo non capisce quando fidarsi dell’output e quando fermarsi, si generano rifiuto totale o fiducia cieca. Entrambi sabotano il valore.
3. La paura di sbagliare su cose che contano. Nei processi ad alta responsabilità, credito, compliance, diagnostica, pricing, l’adozione si ferma anche quando il prototipo funziona, se non esistono regole esplicite su chi valida cosa, con quali evidenze e con quali escalation. Lo stesso vale anche in processi meno regolati, quando l’output incide su clienti, reputazione o qualità del servizio.

Queste tre barriere non si superano “convincendo le persone”. Si superano progettando il processo in modo che fiducia e responsabilità siano parte dell’architettura.

Progettare l’adozione: Human-in-the-Loop e governance contro la Shadow AI

La fiducia non si ottiene con una presentazione. Si costruisce nel design del processo. L’approccio Human-in-the-Loop serve a definire dove l’umano deve validare, correggere, approvare. In quali passaggi invece può delegare con ragionevole sicurezza.

In pratica, Human-in-the-Loop significa decidere tre cose prima ancora di scegliere il modello:

1. Chi è l’owner dell’output e si prende la responsabilità operativa su ciò che esce dal processo.
2. Quali decisioni possono essere automatizzate e quali richiedono conferma umana, con quale soglia di evidenza.
3. Quali informazioni devono essere tracciate, per audit, apprendimento e gestione incidenti.

Queste scelte riducono l’ambiguità. Chi usa lo strumento sa cosa ci si aspetta, sa quando può fidarsi e sa cosa fare quando qualcosa non torna.

In parallelo, va governato un fenomeno che cresce in proporzione diretta alla lentezza dell’adozione ufficiale: la Shadow AI. È l’uso non autorizzato o non supervisionato di strumenti AI al di fuori di policy e controlli aziendali. I rischi sono concreti: data leakage verso servizi esterni non governati, esposizione di proprietà intellettuale, vulnerabilità di sicurezza non mappate. La Shadow AI aumenta il rischio di sicurezza e compliance, soprattutto quando dati e prompt finiscono in strumenti non governati.

La risposta efficace non è il divieto generalizzato, che nella pratica sposta il problema sottotraccia. È un perimetro praticabile: strumenti approvati, classificazione dei dati conferibili, logging, formazione obbligatoria e un canale rapido per le eccezioni. Se le policy sono impraticabili, la Shadow AI non diminuisce. Aumenta.

Dalla sperimentazione frammentata all’AI Factory: il percorso per l’industrializzazione

Per uscire dalla trappola del “PoC infinito”, serve un cambio di modello operativo. L’AI va trattata come capacità industriale, non come una collezione di soluzioni una tantum costruite artigianalmente. Il concetto utile qui è AI Factory: una struttura organizzativa e un insieme di componenti riusabili che riducono il costo marginale di ogni nuovo use case.

In concreto, una AI Factory poggia su fondamenta centralizzate e riutilizzabili: dati e integrazioni standard, pipeline condivise, guardrail di sicurezza, librerie di pattern validati e processi di rilascio codificati.

Il vantaggio non è solo tecnico. È economico e organizzativo. Ogni use case successivo parte da una base consolidata, non da zero. Il time-to-value si accorcia, il rischio si riduce, la qualità diventa più prevedibile.

Il punto decisivo è la disciplina di progressione, con criteri di uscita chiari tra una fase e l’altra:

1.  Proof of Value: il caso d’uso dimostra impatto su metriche concordate, in ambiente controllato.
2. Pilota: test con utenti reali, su workflow reali, con feedback strutturato.
3. Produzione: deployment con livelli di servizio, monitoraggio continuo, owner operativo.
4. Scala: riuso dei componenti, riduzione dei tempi di delivery per i casi successivi.

Senza questi gate, si accumulano demo, si celebrano prototipi, e si perde il controllo su rischio e aspettative.

Il caso specifico dell’AI agentica

Questa disciplina diventa ancora più critica con sistemi più autonomi. Secondo una previsione Gartner del 2025, oltre il 40% dei progetti di agentic AI potrebbe essere cancellato entro fine 2027, spesso per difficoltà nel dimostrare valore, gestione dei costi e controlli di rischio inadeguati.

Il dato non è un freno all’innovazione. È un promemoria di sequenza. Se governance, integrazione nei processi e misurazione del valore non sono solide per un copilot, non lo saranno a maggior ragione per sistemi che agiscono con supervisione ridotta. Chi costruisce oggi le fondamenta giuste, con l’approccio AI Factory, sarà nella posizione migliore per governare anche questa transizione, senza dover ricominciare da capo.

Rompere i silos: team cross-funzionali e modelli Hub & Spoke

Una AI Factory non funziona se resta confinata nell’IT, e non produce valore se il business resta spettatore. Il rischio tipico dei silos è noto: soluzioni tecnicamente corrette, ma non adottate. La scalabilità richiede co-progettazione del processo, non solo sviluppo del modello.

Due assetti organizzativi stanno emergendo come più efficaci nei contesti enterprise.

Il primo è il team cross-funzionale stabile per dominio. Un gruppo permanente, con competenze di processo, dato, sicurezza, operations e change management, che lavora su un’area di business specifica. L’obiettivo è avere, nello stesso tavolo operativo, chi decide e chi implementa.

Il secondo è il modello Hub & Spoke. Un hub centrale costruisce capability comuni: piattaforme, standard, governance, strumenti condivisi. Gli spoke di dominio applicano queste capability ai processi specifici, con responsabilità diretta su adozione e risultati di business.

I due modelli non sono alternativi. Nelle organizzazioni più mature, coesistono: l’Hub & Spoke definisce l’architettura complessiva, i team cross-funzionali operano dentro gli spoke con la velocità necessaria.

Per rendere robusto questo assetto, serve una regola non negoziabile: ogni use case in produzione deve avere un owner di business, un owner tecnico e una responsabilità esplicita su rischio e compliance. Se manca uno di questi tre, il progetto non entra in produzione.

Il fattore umano al centro: come colmare lo skill gap con reskilling e upskilling

La scarsità di competenze AI non è solo un problema di recruiting. È un problema di distribuzione della competenza dentro l’organizzazione. Se l’AI resta in mano a poche figure specialistiche, si creano due effetti collaterali: dipendenza operativa da un collo di bottiglia umano, e impossibilità strutturale di scalare il numero di iniziative.

Un programma efficace lavora su tre livelli simultaneamente.

1. Alfabetizzazione diffusa. Rendere l’intera popolazione aziendale capace di usare gli strumenti approvati, comprenderne i limiti e riconoscere i rischi. Serve che tutti sappiano quando l’output è affidabile, quando va verificato e quando va scartato.
2. Competenze avanzate per ruoli chiave. Chi progetta processi AI-assisted, chi definisce i controlli, chi monitora le performance ha bisogno di competenze specifiche su valutazione dei modelli, gestione del rischio e design dei processi Human-in-the-Loop.
3. Ruoli di abilitazione. Champion, referenti di funzione, ambassador; indipendentemente dall’etichetta organizzativa, servono figure che traducano capability tecniche e policy aziendali in adozione concreta dentro i team. Sono il ponte tra l’hub e il lavoro quotidiano.

La leva più sottovalutata è il legame tra formazione e cambiamento del processo. Formare le persone senza modificare il workflow produce entusiasmo di breve durata. Cambiare il workflow senza formare chi lo opera produce rigetto o uso improprio. Le due leve vanno attivate insieme, oppure il rischio è che nessuna delle due produca risultati stabili.

Misurare ciò che conta: selezionare le iniziative AI a reale valore aggiunto

Quando l’offerta tecnologica cresce più velocemente della capacità organizzativa di assorbirla, la selezione diventa più importante della sperimentazione. Scalare non significa fare di più. Significa fare meglio, meno cose, con criteri espliciti. In una parola: significa dire più no che sì.

Un framework robusto di selezione valuta ogni caso d’uso su sei dimensioni: valore di business atteso e misurabile, time-to-impact realistico, fattibilità tecnica e disponibilità dei dati, complessità di integrazione nel processo esistente, profilo di rischio e requisiti di compliance, ownership e readiness organizzativa.

Ma prima del framework, la scelta fondamentale è definire la “valuta del valore“, cioè cosa si intende per successo in quel contesto specifico. Valore economico su P&L, operativo su tempi e qualità, sulle persone in termini di produttività, strategico su posizionamento competitivo. Questa scelta determina i KPI, la baseline di partenza e i criteri di go/no-go. È qui che si elimina l’ambiguità che uccide molti PoC: quando il successo non è definito in modo misurabile, la decisione di passare in produzione diventa una negoziazione politica infinita.

La logica delle wave

Un approccio che si sta dimostrando efficace nelle organizzazioni più strutturate è la progressione per wave.

1. Prima wave (0-90 giorni). Use case con dati già disponibili, integrazione semplice, impatto dimostrabile a breve. L’obiettivo è duplice: generare valore e costruire credibilità organizzativa. Dimostrare che il sistema funziona, che la governance regge, che il ritorno è misurabile.
2. Seconda wave (90-180 giorni). Iniziative con dipendenze dati più complesse, integrazioni di processo più profonde, valore potenziale più elevato. Qui entrano i casi che toccano il cliente finale, i processi decisionali critici, le aree regolamentate. La prima wave ha costruito le fondamenta che rendono questa fase possibile senza ricominciare da zero.
3. Terza wave (oltre 180 giorni).  Casi trasformativi: nuovi modelli di servizio, processi end-to-end, applicazioni di AI agentica. Massimo potenziale, massimo rischio. Senza la disciplina delle wave precedenti, partire da qui è il modo più rapido per accumulare costi, ritardi e disillusione.

8. L’AI è un programma di cambiamento, non un progetto tecnologico

L’AI che scala non è la somma di progetti riusciti. È un programma di cambiamento che modifica processi, ruoli, responsabilità e, inevitabilmente, cultura. La tecnologia è una condizione necessaria, ma non è mai stata sufficiente da sola.

Le organizzazioni che ottengono risultati tendono a fare tre cose in modo consistente.

1. Definiscono un portafoglio limitato di use case, ciascuno con un owner, KPI concordati e criteri di uscita espliciti per ogni fase, dall’idea alla produzione. Non inseguono tutte le opportunità. Scelgono quelle che possono portare a termine.
2. Costruiscono capability riusabili in logica AI Factory: governance, sicurezza, logging, monitoraggio, pipeline condivise. Ogni progetto completato rende più veloce e meno rischioso il successivo. È l’effetto composto che trasforma un costo in un investimento.
3. Investono sulle persone e sull’adozione con un piano strutturato e misurabile: competenze distribuite, champion nei team, policy praticabili, responsabilità esplicite. Non trattano il change management come un’appendice del progetto tecnico, ma come la sua condizione di successo.

La domanda utile, oggi, è una sola. Quanti use case in produzione generano valore misurabile, con un owner che ne risponde. Chi non sa rispondere non ha un problema di tecnologia. Ha un problema di programma.