Intervista con Valeria de Flaviis (CDP): “L’AI è uno dei migliori alleati per chi fa innovazione. Ecco perché”

«Un’organizzazione usa davvero l’intelligenza artificiale, e in particolare quella generativa, quando non si chiede solo quale attività può automatizzare, ma quale processo può ripensare meglio. È lì che l’intelligenza artificiale smette di essere un software in più e diventa una leva di innovazione».

Per Valeria de Flaviis, Head of Innovation Lab & Digital Transformation di CDP Cassa Depositi e Prestiti, l’AI è un potente acceleratore di innovazione non solo per le sue qualità tecnologiche, ma perché sta creando all’interno delle organizzazioni una forte spinta a fare cose nuove, al cambiamento, anche nel modo di fare innovazione. 

L’impatto è ampio: dalla riconfigurazione dei processi al coinvolgimento delle persone, fino al rapporto tra innovazione, compliance e sicurezza. Al centro c’è una domanda decisiva per ogni impresa: come trasformare l’adozione dell’AI in una vera trasformazione organizzativa. La differenza tra chi sperimenta l’AI e chi la rende un vantaggio competitivo si gioca soprattutto nell’organizzazione, nella cultura aziendale e nella capacità di ripensare il lavoro.

Ne parliamo in questa conversazione con Valeria de Flaviis, che è una degli innovation leader che fanno parte del Think Tank InnoverAI, promosso da Nextwork360 ed EconomyUp. 

Nel dibattito pubblico sull’intelligenza artificiale si parla spesso molto di modelli, chip e piattaforme. Ma sta emergendo chiaramente che la vera sfida è quella organizzativa. Perché?

L’IA, per essere usata nel modo corretto, richiede un approccio e una forma mentis diversi. Da un lato ci mette di fronte alla paura di non essere più utili, dall’altro ci richiede nuove competenze e una maggiore capacità di pensiero laterale. Ma soprattutto obbliga le organizzazioni a ripensare il modo in cui il lavoro viene svolto. Spesso l’innovazione tecnologica viene associata all’automazione, cioè alla capacità di eseguire un’attività più velocemente. Ma per estrarre il massimo valore dall’IA, non basta automatizzare attività esistenti, occorre riprogettare processi e responsabilità, attivando quella che il Premio Nobel Daron Acemoglu definisce “task reconfiguration”, cioè la capacità di ripensare un processo mettendo in discussione il modo in cui le attività vengono svolte e da chi vengono svolte.

La questione non è quindi decidere quali lavori saranno sostituiti dall’IA, ma come riprogettare il lavoro affinché persone e sistemi intelligenti collaborino nel modo più efficace possibile. La vera sfida non è tecnologica, ma organizzativa e culturale. L’IA ci obbliga a ripensare il modo in cui viene creato valore all’interno delle organizzazioni, ed è questa, a mio avviso, la trasformazione più profonda che ci sta chiedendo di affrontare.

Molte aziende stanno adottando strumenti di AI generativa. Ma cosa distingue un’organizzazione che usa davvero l’AI da una che si limita ad aggiungere un nuovo software?

Molte aziende finora di sono limitate a sviluppare POC su use case specifici, automatizzando task ripetitivi. Questo però porta un valore limitato nel tempo, efficienta senza trasformare. Come dicevo prima la vera trasformazione risiede nella riconfigurazione, che però richiede una chiara visione, strategia e pianificazione. Un’organizzazione usa davvero l’AI quando non si chiede solo “quale attività posso automatizzare?”, ma “quale processo posso ripensare meglio?”. È lì che l’AI smette di essere uno strumento in più e diventa una leva di cambiamento.

Nel percorso InnoverAI è emerso spesso che la tecnologia da sola non basta. Quanto pesa oggi la cultura aziendale rispetto alla qualità degli strumenti disponibili?

La cultura aziendale è la chiave del successo o dell’insuccesso di una trasformazione digitale come quella che stiamo assistendo oggi con l’AI. È solo attraverso un cambio culturale profondo che si può operare una vera trasformazione. Un’azienda può anche offrire ai propri dipendenti la Ferrari dei software, ma se non insegna loro a usarlo correttamente e ad apprezzarne le caratteristiche, è un investimento abbastanza inutile. Serve creare fiducia, accompagnare le persone e far capire che l’AI non è qualcosa che arriva “dall’alto”, ma uno strumento che può migliorare concretamente il lavoro quotidiano.

Tu parli spesso di innovazione come processo diffuso. Significa che oggi le idee migliori non arrivano necessariamente dai reparti di innovazione?

I reparti di innovazione possono suggerire e sostenere, ma solo chi lavora tutti i giorni su uno specifico processo può conoscerne i colli di bottiglia e le aree di miglioramento. Senza questa partnership fra i due mondi, innovare è impossibile. Il ruolo dell’innovazione è quindi sempre più quello di abilitare, facilitare e aiutare le idee migliori a diventare progetti concreti. Ma l’innesco spesso nasce da chi vive il problema ogni giorno.

Che cosa cambia oggi nel lavoro di un manager, e in particolare di un manager dell’innovazione, con l’arrivo dell’intelligenza artificiale?

L’IA è forse uno dei migliori alleati per chi fa il mio mestiere. Da un lato ha contribuito ad accendere un faro sull’innovazione, perché la tecnologia è così veloce che se non innoviamo, rischiamo di rimanere indietro. Dall’altro ci offre più strumenti per supportare il nostro cliente interno, dando risposte più puntuali e più precise in un tempo ristretto. Questo ci consente di dedicare meno tempo ad attività operative e più tempo all’ascolto dei bisogni delle persone, all’individuazione delle opportunità e alla progettazione di nuove soluzioni. In altre parole, l’IA non sostituisce il lavoro di chi si occupa di innovazione, ma ne amplifica la capacità di generare valore per l’organizzazione.

Nell’aprile del 2024 CDP ha lanciato il programma DICO (Data & Intelligence Company) con l’obiettivo di trasformare il Gruppo in un’organizzazione data e AI-driven. Per identificare le esigenze delle diverse aree, avete lanciato una Call4Ideas aperta a tutta la popolazione aziendale che ha raccolto oltre 120 esigenze. Qual è stata la sorpresa più grande emersa da quel processo?

Il programma DICO (Data & Intelligence Company) non è stato un’iniziativa isolata ma l’avvio di un percorso di trasformazione più ampio, che ha l’obiettivo di accompagnare CDP verso un modello sempre più data e AI-driven. Dopo una prima fase dedicata alla costruzione delle basi organizzative, tecnologiche e culturali, il programma è tuttora attivo e continua ad evolvere attraverso nuovi casi d’uso, iniziative di adozione e attività di diffusione delle competenze.

In questo contesto, sempre nella primavera 2024, abbiamo lanciato una Call4Ideas aperta a tutta la popolazione aziendale per raccogliere esigenze e opportunità di applicazione dell’IA nei diversi ambiti operativi. La sorpresa più grande è stata l’enorme partecipazione. La call è rimasta aperta due settimane, nelle quali abbiamo raccolto più di 190 use case. Questi sono stati analizzati e valutati e siamo arrivati a circa 120 iniziative prioritarie. Questo è stato un segnale molto forte che le persone erano pronte per il cambiamento e desiderose di partecipare a questa trasformazione.

Avete sviluppato numerosi casi d’uso. Quali sono quelli che hanno prodotto il maggiore impatto concreto sul lavoro quotidiano?

Ne abbiamo sviluppati diversi, ma quelli che hanno prodotto i risultati più concreti sono stati soprattutto i casi d’uso applicati ad attività caratterizzate da elevati volumi documentali e da verifiche ripetitive. Un esempio è l’utilizzo dell’IA a supporto delle istruttorie per i finanziamenti alla Pubblica Amministrazione, che ha consentito di ridurre il carico di lavoro sui controlli, diminuire i rischi operativi e velocizzare i tempi di lavorazione delle pratiche. Oggi stiamo estendendo questo approccio anche ad altri ambiti, come la gestione dei documenti legali o la ricerca e sintesi delle informazioni aziendali.

Come misurate il successo di un programma di trasformazione come DICO? Con KPI tecnologici oppure culturali?

Per il momento ci stiamo concentrando principalmente su KPI di efficientamento, perché sono quelli più facilmente misurabili e ci consentono di valutare l’impatto concreto dei casi d’uso. Parallelamente stiamo riflettendo anche su indicatori di natura culturale, legati ad esempio a competenze, coinvolgimento e adozione, che sono più complessi da misurare ma altrettanto importanti per valutare una trasformazione di lungo periodo.

L’IA ha portato nuovi vincoli di compliance e la necessità di definire una governance dedicata. Compliance e governance rischiano di diventare un freno per l’innovazione? Come si può evitare questa deriva? Quale dovrebbe essere il rapporto tra innovazione, compliance e sicurezza? Oggi dialogano abbastanza oppure lavorano ancora troppo spesso in parallelo?

Innovazione, compliance e sicurezza dovrebbero lavorare a braccetto, perché l’una non esclude l’altra. Anzi, è dalla collaborazione che si trae il massimo valore. In CDP cerchiamo sempre di accogliere i diversi punti di vista e di trovare il punto di incontro per generare il massimo valore. L’intelligenza artificiale rende questa collaborazione ancora più importante. La velocità con cui evolvono le tecnologie richiede infatti di trovare un equilibrio tra sperimentazione, gestione del rischio e tutela degli stakeholder. Per questo credo che innovazione, compliance e sicurezza non debbano procedere in parallelo, ma come parti di uno stesso percorso, con l’obiettivo comune di rendere possibile un’adozione dell’IA responsabile, sostenibile e in grado di generare valore nel tempo.

L’IA viene spesso raccontata come una tecnologia che sostituirà alcune attività. Tu preferisci parlare di collaborazione tra persone e algoritmi. Cosa cambia questo nel modo di progettare e fare l’innovazione?

Tra le persone e l’IA ci deve essere un’alleanza, che abbia come obiettivo l’aumento delle capacità umane, non la sostituzione dell’uomo. L’IA genera il massimo valore quando aiuta ad analizzare informazioni, ad esplorare alternative e a strutturare il ragionamento. Ma il giudizio, la capacità di attribuire significato, la gestione dell’incertezza e la responsabilità delle decisioni devono restare umane. Questo cambia anche il modo di fare innovazione. Non si tratta più di introdurre una nuova tecnologia all’interno di un processo esistente, ma di capire come persone e sistemi intelligenti possano lavorare insieme valorizzando ciò che ciascuno sa fare meglio. Il futuro che vedo non è fatto di persone contro macchine, ma di persone e sistemi che collaborano per ottenere risultati che nessuno dei due potrebbe raggiungere da solo.