Dopo l’entusiasmo per la tecnologia, l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle grandi aziende si scontra con il fattore umano. E in un settore ad alta intensità di lavoro come il retail, dove la maggior parte dei dipendenti non ha competenze ingegneristiche, la sfida non è solo tecnologica ma culturale, ricorda Francesca Porta, Head of IT di Autogrill Italia, parte del gruppo Avolta.
Avolta è nata nel 2023 dall’integrazione tra Dufry e Autogrill e si colloca tra i maggiori operatori globali del travel retail e della ristorazione. Nel perimetro italiano, il caso riguarda Autogrill e la popolazione della sede centrale. L’azienda ha democratizzato l’accesso all’IA generativa a tutti i dipendenti della sede centrale, ma dopo un’accoglienza entusiastica ha scoperto che solo il 10% la utilizzava in modo costruttivo.
Ne parliamo con Francesca Porta per capire perché la Human Readiness è il vero collo di bottiglia e come si affronta investendo sulle soft skill.
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Autogrill, un gigante del retail con una massa enorme di dati
Solo in Italia, Autogrill conta più di 400 locali, oltre 50 brand e 9.000 persone, di cui la maggior parte baristi e camerieri. Ogni anno serve 100 milioni di caffè e, secondo una stima interna basata sulle stringhe informative degli scontrini, l’ordine di grandezza arriva a circa 45 milioni di chilometri di dati l’anno. Su scala globale, come gruppo Avolta, i numeri crescono esponenzialmente: 80.000 persone in 75 paesi, 5.000 negozi.
“Immaginate se solo l’Italia, che è una goccia dell’oceano, fa tutti questi dati, che mole incredibile di dati abbiamo”, spiega Porta. L’azienda è partita da qui, da un percorso di digitalizzazione avviato oltre 10 anni fa, con la creazione di un account aziendale per tutti i dipendenti, e culminato cinque anni fa nel rifacimento del data warehouse in un nuovo data lake. Oggi Autogrill indica 175 TB di dati destrutturati in knowledge base e 30 TB nel data lake. “Siamo arrivati in questo momento con un data lake nuovo di zecca, con le condizioni perfette per iniziare a lavorare”, aggiunge. Ma il problema è che “il significato vero di queste informazioni è sepolto sotto la quantità”.
Il paradosso dell’adozione: formazione di successo, utilizzo limitato
Per estrarre valore da questa massa di dati, Autogrill ha usato il machine learning su dati strutturati, per esempio replenishment e forecasting, e ha introdotto l’IA generativa per i dipendenti, con un approccio democratico: accesso a tutti nella sede centrale, senza distinzione di ruolo.
I corsi di formazione hanno registrato un successo senza precedenti: “tutto esaurito dopo tre ore, 98% delle persone prenotato, feedback con pollici in su, un entusiasmo incredibile”, racconta Porta. Il paradosso è emerso misurando l’utilizzo reale: “solo il 10% di queste persone la usava in maniera davvero costruttiva. Il resto la usava per fare la bella presentazione con l’immagine generata dall’intelligenza artificiale, ma non per un uso veramente di valore”.
I tre vincoli oltre la tecnologia
Insieme alla direzione del personale, Autogrill ha identificato tre vincoli principali, non tecnologici ma culturali.
Il primo è la resistenza culturale: “l’IA è vista come una black box, non la conosco, mi spaventa, mi porta via il lavoro”. Il secondo è quello che Porta chiama il dilemma del pensiero critico: al contrario, chi la usa non ha filtro, si fida ciecamente del risultato, senza considerare il rischio di allucinazioni. Il terzo è che “l’IA manca di significato”: “ci dà dei risultati, un calcolatore, ma non ci dà le risposte che ci servono per fare davvero un uso strategico di quello che stiamo facendo”.
Francesca Porta richiama anche un benchmark Gartner discusso in quel contesto, che indica un livello di Human Readiness del 25% e suggerisce che circa il 15% dei progetti fallisca per carenze nella preparazione della popolazione business e degli utilizzatori finali, non per limiti degli ingegneri.
AI Arena: allenare le soft skill, non insegnare gli strumenti
La risposta di Autogrill è stata lanciare AI Arena, un programma di 8 mesi per tutta la popolazione della sede centrale, focalizzato non sulla formazione tecnica ma sul coaching delle soft skill.
“L’IA non va insegnata, va allenata. È la mentalità delle persone che deve essere cambiata”, afferma Porta. L’obiettivo è allenare pensiero critico, responsabilità, creatività e problem solving, per creare un ambiente fertile per l’innovazione. Le priorità sono tre: mantenere alta l’attenzione sull’IA, aiutare le persone a capire il cambiamento, eliminare l’ansia e renderle adattabili, e creare una cultura dell’innovazione condivisa.
A metà percorso, Porta segnala un primo miglioramento: quella quota di utenti che usava l’IA in modo avanzato ha iniziato ad ampliarsi, anche se l’azienda non comunica ancora un dato consolidato. La visione è chiara: ”È fondamentale che le persone cambino, perché cambierà il nostro modo di lavorare e come usiamo la tecnologia”
Un ecosistema per la cultura dell’innovazione
AI Arena si inserisce in un ecosistema più ampio di iniziative. Un programma dedicato agli under 30 dell’azienda, con il supporto del Politecnico di Milano, li coinvolge nel creare startup interne che usano l’IA per innovare la customer experience. Una seconda iniziativa di incubazione punta invece a portare dall’esterno startup con soluzioni IA che Autogrill non potrebbe sviluppare internamente. Il comune denominatore, sottolinea Porta, è “avere le persone al centro e investire sullo sviluppo delle persone e delle loro soft skill”.
I grattacapi operativi: ROI, scaling e governance multinazionale
Nonostante il focus sulla cultura, i problemi operativi restano.
Il primo è il ROI e i costi di scalabilità. “Fare il pilota va anche bene, ma poi il costo di scalarlo è troppo importante”, spiega Porta, citando l’esempio di un chatbot che, passando da 10 a 10.000 utenti, può generare costi a consumo non proporzionati al valore.
Il secondo è l’architettura tecnologica:in una multinazionale che fa leva su diverse componenti tecnologiche, capire come orchestrare agenti su piattaforme diverse è fondamentale per assicurare una crescita organica e coordinata dell’uso dell’AI in azienda. I diversi centri di eccellenza IT del gruppo stanno sperimentando diversi approcci, nell’ambito di un’unica strategia globale. La governance è presente in forma di framework e presidi, ma oggi non è la priorità principale rispetto a ROI e architettura.
Prospettive: la job transformation è una questione di mentalità
Il percorso di Autogrill dimostra che, superato l’hype, la vera sfida dell’intelligenza artificiale è la trasformazione culturale. In un settore dove il capitale umano è la risorsa principale, la tecnologia è un abilitatore, ma il successo dell’adozione dipende dalla capacità di cambiare la mentalità delle persone, allenando quelle soft skill che permettono di usare gli strumenti in modo critico, creativo e strategico. La job transformation, più che una rivoluzione tecnologica, è una questione di apprendimento continuo.
