L’adozione dell’AI nelle PMI può far perdere tempo, denaro e competitività quando l’azienda non è pronta. È l’avvertimento da cui parte Massimo Chiriatti, Chief Technology Officer di Lenovo, nel suo intervento al convegno L’impresa nell’era dell’AI dell’Osservatorio AI (Dipartimento Data & AI del Consorzio UniEticPmi).
Il suo ragionamento riguarda le condizioni per introdurre la tecnologia nei processi aziendali: dati disponibili, comprensione dei risultati da ottenere, collegamento tra formazione e implementazione. Fino al confine che, nella sua visione, separa il calcolo delle macchine dalla responsabilità delle persone.
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AI nelle PMI: da dove iniziare secondo Chiriatti
L’intelligenza artificiale fa al caso delle aziende sempre e comunque? Chiriatti apre il suo intervento mettendo in discussione questa premessa. La sua posizione nasce da una valutazione favorevole delle opportunità tecnologiche, accompagnata dalla richiesta di verificare i prerequisiti dell’impresa. L’attenzione si sposta così dalla disponibilità di una soluzione alla preparazione dell’organizzazione che dovrebbe utilizzarla.
Il riferimento alle PMI è esplicito. Chiriatti riprende la domanda posta in apertura del convegno: da dove cominciare? La risposta riguarda anzitutto la conoscenza dell’azienda. Prima di procedere con l’adozione, secondo il manager, occorre comprendere se esistano le condizioni per applicare l’AI e quale risultato si voglia ottenere.
Dati e conoscenza dei processi prima della scelta tecnologica
Il primo prerequisito indicato è la disponibilità dei dati. Chiriatti la considera una condizione per fare intelligenza artificiale, collocandola all’inizio del percorso di preparazione aziendale. Il richiamo al patrimonio informativo serve a chiarire da che cosa dipenda la possibilità stessa di avviare un’applicazione: l’impresa deve avere informazioni sulle quali la macchina possa lavorare.
A questo elemento affianca la comprensione dei processi. Nella sua ricostruzione, il funzionamento dell’impresa deve orientare il lavoro di chi propone e implementa la tecnologia. È proprio la mancanza di questa conoscenza che associa al rischio di interrompere il progetto dopo le prime dimostrazioni. La preparazione aziendale comprende quindi sia le informazioni da elaborare sia la comprensione delle attività sulle quali si intende intervenire.
Il ruolo dei responsabili di dominio nel definire il risultato atteso
Chiriatti richiama poi i responsabili di dominio: figure che devono comprendere l’outcome, cioè il risultato dell’applicazione. Il riferimento introduce nel percorso di adozione le persone che conoscono l’ambito aziendale interessato. Nella sequenza proposta dal relatore, dati, processi e risultato atteso appartengono allo stesso ragionamento sulla preparazione dell’impresa.
Il punto sostenuto dal manager precede la scelta degli strumenti: l’obiettivo dell’applicazione deve essere compreso da chi conosce il dominio. L’intervento non si spinge a definire indicatori economici o parametri di misurazione, ma insiste sulla comprensione del risultato. Per questo, il suo discorso sull’AI nelle PMI parte dalle condizioni aziendali e arriva alla tecnologia attraverso ciò che l’impresa intende ottenere.
Fornitori AI: il rischio di partire da una soluzione preconfezionata
Nel rapporto con i fornitori, Chiriatti individua un segnale al quale prestare attenzione: la proposta che comincia dalla tecnologia o da una soluzione già confezionata. Lo considera un approccio scorretto perché lascia irrisolta la comprensione del contesto aziendale. Il suo avvertimento riguarda dunque il modo in cui viene impostato il confronto iniziale con l’impresa.
La posizione è formulata in termini concreti: “Altrimenti, chi fornisce l’AI rischia di far perdere tempo, denaro e competitività all’azienda, se questa non è pronta”. La condizione finale circoscrive l’allarme. Chiriatti collega le possibili conseguenze negative all’impreparazione dell’organizzazione che riceve la proposta, mantenendo al centro la verifica dei prerequisiti.
Perché il progetto può fermarsi alla demo o al proof of concept
La demo e il proof of concept sono i passaggi nei quali, secondo Chiriatti, può arrestarsi un’iniziativa partita dalla soluzione. Il relatore associa questa interruzione alla mancanza di comprensione del contesto e del funzionamento dei processi aziendali. Il problema che descrive riguarda il collegamento tra ciò che viene dimostrato e le attività dell’impresa.
La dimostrazione della tecnologia occupa quindi un posto preciso nella sua critica: è il punto raggiunto dal progetto quando manca il lavoro di comprensione dell’azienda. Il relatore invita a prestare attenzione già all’impostazione della proposta, perché una partenza centrata sul prodotto può lasciare in secondo piano le condizioni della sua applicazione.
Chiriatti presenta questo rischio come criterio di attenzione per chi deve valutare l’adozione. Non confronta prodotti né indica una piattaforma da preferire. Richiama invece il lavoro preliminare che, nella sua lettura, consente di affrontare l’applicazione dell’AI a partire dai processi dell’impresa e dal risultato cercato.
Costi e linguaggio naturale: perché l’AI è diventata più accessibile
La cautela sui prerequisiti convive con un giudizio ottimista sulle possibilità offerte dall’intelligenza artificiale. Per spiegare questa posizione, Chiriatti torna all’inizio della propria esperienza professionale nell’informatica, negli anni Ottanta. Ricorda il costo elevato della raccolta e dell’elaborazione dei dati e le stanze occupate dai grandi computer mainframe.
Il confronto con quel periodo gli serve a descrivere le condizioni tecnologiche attuali. Tra gli elementi citati ci sono la possibilità di raccogliere informazioni, elaborare dati e scaricare codice open source. A questi aggiunge il rapporto tra costi e prestazioni: nella sua valutazione, il costo dell’AI sta diminuendo rispetto alle capacità disponibili. È su questi cambiamenti che fonda il proprio ottimismo.
Un altro cambiamento riguarda l’interazione con i sistemi: “Non occorre più la riga di comando complessa, ma possiamo parlare con la macchina attraverso il linguaggio naturale”. È l’elemento con cui Chiriatti rende concreto il suo giudizio sulla semplicità d’uso. La comunicazione con la macchina viene descritta attraverso una modalità diversa da quella richiamata nel confronto con l’informatica del passato.
L’accessibilità della tecnologia e la preparazione dell’impresa restano, nel suo intervento, due questioni distinte. Il calo dei costi e la possibilità di usare il linguaggio naturale motivano la valutazione favorevole delle opportunità. I richiami a dati, processi e risultati definiscono invece le condizioni aziendali che considera necessarie per procedere con l’adozione.
Formazione e consulenza: collegare le competenze all’implementazione
Quando passa alle competenze, Chiriatti concentra l’attenzione sul rapporto tra preparazione teorica e applicazione pratica. La formazione è una necessità esplicita del suo discorso, ma il problema organizzativo che solleva riguarda anche il coordinamento tra chi insegna e chi segue l’implementazione in azienda.
La raccomandazione è diretta: “Chi fa formazione teorica e chi cura l’implementazione pratica devono parlarsi, altrimenti le aziende rimangono nel mezzo”. La formula descrive la posizione dell’impresa tra interlocutori che, secondo il relatore, devono lavorare in collegamento. Il richiamo alla consulenza e alla formazione riguarda quindi la continuità del percorso con cui l’organizzazione affronta la tecnologia.
Chiriatti indica come obiettivo il miglioramento della competitività aziendale attraverso l’uso ottimale delle macchine. È la finalità alla quale, nella sua visione, dovrebbero essere orientate le attività di accompagnamento all’adozione. Formazione e implementazione vengono richiamate in relazione a questo obiettivo, mantenendo il funzionamento dell’impresa come riferimento del lavoro da svolgere.
Competenze tecniche e umanistiche nel lavoro con le imprese
A questa esigenza di coordinamento affianca una critica alla polarizzazione tra tecnici e umanisti. Chiriatti sostiene che le imprese abbiano bisogno di entrambe le competenze e invita a evitare la divisione tra i due ambiti. Collega la separazione al rischio che le aziende si concentrino su costi e timori senza arrivare a un impatto concreto sui processi.
Il relatore non propone una ripartizione dettagliata dei compiti, né definisce un modello di squadra. La sua raccomandazione riguarda il dialogo tra competenze e attività: comprensione della tecnologia, formazione e implementazione devono mantenere un collegamento con l’impresa. Il tema dei processi, introdotto tra i prerequisiti, torna qui come riferimento del lavoro svolto da consulenti e formatori.
Giudizio, valutazione e responsabilità: cosa Chiriatti considera non delegabile
Nella parte conclusiva del suo intervento, Chiriatti descrive il rapporto tra persone e macchine attraverso tre passaggi: dati in ingresso, esecuzione dei calcoli e output finale. Colloca l’essere umano all’ingresso e all’uscita di questa sequenza, mentre attribuisce alla macchina il calcolo. È lo schema con cui affronta la domanda sui criteri che devono restare in capo alle persone.
La delega dei compiti ripetitivi viene valutata favorevolmente dal relatore, che la collega al progresso della civiltà e ricorre all’esempio della calcolatrice. Nel suo ragionamento, affidare il calcolo alle macchine evita alle persone l’esecuzione di attività che considera delegabili. Da qui passa a individuare le funzioni sulle quali pone un limite alla delega.
Chiriatti respinge inoltre l’attribuzione alle macchine di un’intenzionalità o di una volontà di sottrarre lavoro alle persone. Presenta l’azione come interamente umana e distingue il funzionamento dei sistemi dagli scopi biologici degli esseri umani.
Il confine viene formulato attraverso tre criteri che considera non delegabili: “Il giudizio, la valutazione e soprattutto la responsabilità”.
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