L’intelligenza artificiale sta rapidamente ridefinendo il modo in cui le aziende gestiscono i processi di innovazione. Non si tratta soltanto di adottare nuove tecnologie, ma di ripensare ruoli organizzativi, competenze e modelli decisionali. Questo è uno dei temi emersi durante un momento di confronto tra i Manager che partecipano al programma dell’Osservatorio Startup Thinking del Politecnico di Milano.
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L’Intelligenza Artificiale al servizio dei processi di innovazione
L’interesse delle aziende nei confronti dell’intelligenza artificiale applicata all’innovazione è ampio e diffuso, ma il livello di adozione è ancora molto eterogeneo. Circa due aziende su dieci hanno già definito procedure e linee guida strutturate per l’utilizzo dell’AI nei processi di innovazione. Accanto a queste realtà più mature, emerge una quota consistente di organizzazioni ancora in fase di sperimentazione o valutazione.
Tra le imprese che non hanno ancora avviato progetti concreti la principale barriera indicata riguarda la mancanza di competenze. Un tema che accompagna da sempre i processi di trasformazione digitale, ma che nel caso dell’intelligenza artificiale assume una rilevanza ancora maggiore, sia per la complessità tecnologica sia per le implicazioni etiche e di sicurezza. Proprio sull’adozione dell’AI in azienda la Direzione Innovazione è chiamata a svolgere un ruolo sempre più strategico all’interno delle imprese: non solo come promotrice di progetti sperimentali, ma anche come centro di competenza capace di diffondere conoscenza e favorire l’apprendimento organizzativo.
La sfida ulteriore è unire le competenze tecnologiche con la conoscenza di dominio, come evidenziato da Federica Dominoni, Innovation Manager di Unipol: «per favorire una piena trasformazione digitale, le competenze tecniche sono una condizione necessaria ma non sufficiente. Ad esempio, la capacità soft di utilizzare l’intelligenza artificiale con cognizione di causa, gestendo con attenzione la compliance e la protezione dei dati, è importante al pari della capacità hard di distillare uno Small Language Model da un Large Language Model. La profonda esperienza del dominio assicurativo completa lo skill mix con cui condividiamo e gestiamo tecnologia e dati all’interno dell’azienda, per garantire una innovazione consapevole e sicura».
Le tecnologie digitali come strumento di creazione di valore
Un fattore fondamentale, come evidenziato da Francesco Di Carli, Project Generation Unit Head di Chiesi Group, è far sì che lo sviluppo tecnologico, guidato dall’AI in primis, sia finalizzato alla creazione di valore per i clienti finali. “Per Chiesi l’innovazione in ambito farmaceutico nasce quando la scienza si mette al servizio dei pazienti. Nel concreto, questo significa adottare tecnologie che accelerino lo sviluppo dei farmaci e ne migliorino sicurezza ed efficacia, ma soprattutto rispondere ai bisogni clinici ancora insoddisfatti delle persone. La vera sfida non è solo individuare soluzioni esterne, ma integrarle con le competenze interne affinché questa innovazione – nata dall’incontro tra scienza e paziente – possa essere adottata, amplificata e trasformata in valore reale».
Questo elemento di valore è stato enfatizzato anche da Maddalena Spreafico, Innovation Manager di SEA Milan Airports: «In SEA l’innovazione deve essere concretamente ancorata alle necessità quotidiane dei viaggiatori e degli operatori degli aeroporti: per questo i progetti pilota che sviluppiamo devono trasformarsi velocemente in soluzioni reali che impattino direttamente e positivamente la vita dei passeggeri e la sicurezza delle aerostazioni. La centralizzazione dell’innovazione all’interno della Direzione Procurement ha dato a SEA la possibilità di essere più veloci e incisivi nel lanciare sperimentazioni e nel selezionare i fornitori giusti».
La trasformazione dei modelli organizzativi dell’innovazione
Accanto all’evoluzione tecnologica, il confronto ha evidenziato come stiano cambiando anche le strutture organizzative dedicate all’innovazione. La Direzione Innovazione rimane oggi il modello più diffuso nelle grandi imprese, ma il suo ruolo si sta progressivamente trasformando al fine di abilitare un approccio all’innovazione maggiormente diffuso e partecipato.
Come sottolineato da Valeria de Flaviis, Head of Innovation Lab & Digital Transformation di CDP, oggi fare innovazione in modo efficace non è una solamente una sfida tecnologica, ma anche organizzativa. «Noi Innovation Manager ci sentiamo a volte come cruciali nell’organizzazione. Non solo per la nostra capacità di affrontare le sfide tecnologiche di frontiera, ma anche per il nostro impegno a trasformare la cultura aziendale in modo pervasivo superando ostacoli culturali, economici e di procedure operative. L’innovazione deve essere pervasiva, strutturale e guidata da leadership riconosciute e non può più essere appannaggio di pochi: deve coinvolgere tutti i livelli aziendali».
Questa dimensione culturale emerge anche nelle esperienze di aziende che hanno introdotto modelli diffusi di innovazione. È il caso di Banca Finint, dove la creazione di una rete di ambassador ha contribuito a integrare l’innovazione nella cultura aziendale. «In Banca Finint, l’innovazione è nel nostro DNA, supportata dalla curiosità, uno dei nostri valori fondamentali. L’approccio Lean, già diffuso in azienda, ha agevolato l’integrazione dell’innovazione nella cultura aziendale, diffondendola anche attraverso una community di innovation ambassador. Ma creare una comunità di innovation ambassador non basta: dobbiamo portare l’innovazione al tavolo della strategia, integrandola nei processi decisionali del vertice aziendale», ha spiegato Maria Francesca Fabris, Group Transformation & Digital Innovation Executive Director.
Le sfide future dell’innovazione nelle imprese
Dalla discussione emerge quindi un quadro in forte evoluzione. Da un lato, Direzione Innovazione e ruolo di Innovation Manager rimangono modelli consolidati nelle grandi imprese. Dall’altro, la crescente complessità tecnologica e organizzativa sta favorendo la nascita di nuovi ruoli e modelli operativi.
L’intelligenza artificiale rappresenta uno dei principali fattori di trasformazione, non solo per il suo impatto sui processi di innovazione, ma anche per le implicazioni che introduce in termini di competenze, governance e organizzazione del lavoro.
In questo scenario, una delle sfide principali per le aziende riguarda proprio lo sviluppo e la diffusione delle competenze necessarie per sfruttare appieno il potenziale dell’AI. Un percorso che richiede investimenti, sperimentazione e una leadership capace di accompagnare il cambiamento.
