La tentazione di rincorrere l’onda tecnologica a qualunque costo rischia di trasformare l’adozione dell’intelligenza artificiale in una corsa cieca. Per evitarla bisogna fare scelte precise, decidere di fermarsi prima di compiere passi falsi.
È quello che ha fatto Coop Alleanza 3.0, rallentare per darsi una solida architettura per l’ai governance. Lo ha raccontato Francesca Grillo, Responsabile Customer Experience Management, in occasione del convegno degli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano “AI for OCX: le strategie delle aziende italiane”, svoltosi l’8 settembre 2026.
Con oltre 2 milioni di soci e 16.000 dipendenti, la più grande cooperativa di consumatori del Paese ha preferito anteporre la sostenibilità organizzativa alla frenesia dell’adozione indiscriminata, ridefinendo il rapporto tra algoritmi, persone e processi aziendali.
Indice degli argomenti
Come costruire una efficace AI governance nelle grandi organizzazioni
Affrontare l’ingresso dell’automazione avanzata all’interno di una macchina operativa complessa espone le imprese a una frizione immediata tra spinte dal basso ed esigenze di tenuta centrale.
La prima fase vissuta da Coop Alleanza 3.0 ha ricalcato le dinamiche tipiche registrate in molte grandi imprese: una marcata accelerazione tecnologica unita a un entusiasmo diffuso che ha generato proposte frammentate provenienti da molteplici funzioni aziendali. Ciascun dipartimento cercava di rispondere a bisogni specifici attraverso l’adozione di strumenti digitali reperiti sul mercato.
Questa reazione spontanea ha tuttavia fatto emergere criticità strutturali. Grillo ha illustrato con chiarezza la natura del dilemma decisionale: “Abbiamo valutato i rischi di procedere con sperimentazioni estemporanee che avrebbero risposto a esigenze contingenti ma con il rischio di scarsa scalabilità organizzativa e disallineamento rispetto agli obiettivi del piano strategico”.
Di fronte alla prospettiva di un ecosistema dispersivo e privo di una regia unica, la cooperativa ha compreso che una vera AI governance non può limitarsi all’accumulo disordinato di progetti pilota, ma richiede l’allineamento preventivo tra innovazione e traiettoria industriale.
Il superamento dell’approccio rapido per evitare la perdita di fiducia interna
La decisione di frenare l’avanzamento dei singoli test ha rappresentato un cambio di paradigma rispetto alla retorica dominante. Nel mondo aziendale prevale spesso il mantra dell’innovazione aggressiva orientata a fallire rapidamente per correggere il tiro sul campo. Tuttavia, quando la trasformazione interessa organizzazioni fondate su complesse relazioni umane, il prezzo dell’errore tecnologico non ricade solo sui bilanci, ma intacca la credibilità dell’intero percorso strategico.
La scelta di Coop Alleanza 3.0 si è proposta come alternativa alla consuetudine operativa che spinge a forzare i tempi: un approccio troppo disinvolto rischia di produrre conseguenze delicate, poiché il fallimento prematuro può portare l’intera organizzazione a perdere fiducia nel processo di innovazione.
La tutela del patto di fiducia tra vertici aziendali, lavoratori e base sociale ha spinto la cooperativa a considerare la riflessione preliminare non come un ritardo operativo, bensì come una misura di salvaguardia per consolidare il consenso interno prima della messa a terra dei progetti.
I principi cardine per eliminare le soluzioni a scatola nera e garantire trasparenza
Per edificare un modello duraturo, la cooperativa ha ancorato il perimetro d’azione ai propri valori distintivi.
Nelle realtà cooperative, i consumatori rappresentano al contempo i proprietari dell’impresa: tale configurazione impone un vincolo di responsabilità supplementare nell’allocazione delle risorse e nella gestione dei sistemi informativi. Riconoscendo che la conformità normativa costituisce solo la base minima di partenza, l’organizzazione ha scelto l’etica come bussola prioritaria per orientare la progettazione delle soluzioni computazionali.
Francesca Grillo ha rimarcato questo passaggio definendo la portata della trasformazione: “Un percorso di trasformazione a 360° come l’AI ci impone di valutare gli impatti sociali: garantire il rispetto, la dignità e i diritti dei lavoratori, e generare valore per l’organizzazione e per i soci consumatori (proprietari della cooperativa), andando oltre la pura efficienza estrattiva.”
Il rifiuto di una logica unicamente orientata all’estrazione di valore ha condotto alla formulazione di due pilastri irrinunciabili: il rifiuto categorico delle soluzioni a scatola nera (black box) e il mantenimento della sovranità decisionale umana. Rifiutare i sistemi opachi significa pretendere che ogni agente algoritmico operi rendendo esplicita, ispezionabile e comprensibile la logica sottostante all’elaborazione delle risposte e dei dati.
La mappatura dei livelli di rischio per mantenere il presidio rigorosamente umano
La trasparenza del dato si salda con il principio di responsabilità soggettiva. Le macchine possono assistere e velocizzare le attività, ma la decisione finale e la titolarità delle azioni restano in capo alle persone. Per evitare che questa enunciazione rimanesse confinata a una mera dichiarazione d’intenti, l’azienda ha avviato una dettagliata mappatura dei livelli di rischio che attraversano le diverse procedure operative.
Identificare in quali nodi dei flussi di lavoro un output automatizzato potrebbe generare distorsioni o pregiudizi ha consentito di fissare confini insuperabili. Nei processi valutati come critici o particolarmente delicati, la governance prescrive che il presidio sia affidato in via esclusiva all’essere umano. La tecnologia viene relegata a un ruolo di supporto informativo avanzato, impedendo qualunque forma di delega automatizzata su questioni suscettibili di incidere direttamente sulla sfera dei diritti o delle relazioni interpersonali.
Il modello organizzativo tra tavolo interdisciplinare e responsabile etico
La traduzione operativa di questi presupposti teorici ha richiesto la creazione di un presidio strutturato. La cooperativa ha istituito un Tavolo Interdisciplinare e Interfunzionale incaricato di definire la roadmap aziendale legata all’automazione avanzata. L’organismo fa interagire regolarmente professionisti delle infrastrutture tecnologiche, esperti legali, specialisti della compliance normativa, responsabili dell’organizzazione e manager di business.
L’elemento di maggiore discontinuità gestionale risiede nell’integrazione permanente del Responsabile Etico internoall’interno del comitato di coordinamento. L’inserimento di questa figura rompe la prassi comune che relega l’esame dei risvolti morali e sociali a una verifica successiva allo sviluppo dei sistemi. Attraverso la partecipazione preventiva alle sedute del tavolo, il Responsabile Etico esamina le implicazioni e le criticità etiche prima dell’avvio della progettazione tecnica, garantendo che ciascuna iniziativa rispetti i principi cooperativi fin dalla fase ideativa.
La formalizzazione di regolamenti interni contro l’uso non autorizzato dei tool
Tra le prime azioni concrete condotte dal tavolo interfunzionale figura l’intervento contro il fenomeno del cosiddetto Shadow IT. La proliferazione spontanea di software generativi ad accesso libero rischia infatti di esporre il patrimonio informativo aziendale a vulnerabilità legali, violazioni della riservatezza e dispersioni qualitative non controllate.
Il tavolo ha proceduto alla formalizzazione di rigorosi regolamenti e policy operative interne. Tali disposizioni vietano espressamente l’utilizzo autonomo e non certificato di strumenti di intelligenza artificiale da parte delle singole funzioni aziendali. Ciascuna applicazione deve superare un vaglio preventivo prima di poter essere integrata nelle routine d’ufficio, assicurando che l’intero parco tecnologico risponda agli standard di affidabilità, sicurezza dei dati e coerenza metodologica definiti a livello centrale.
Il percorso di formazione continua dal consiglio di amministrazione a tutta la struttura
Le regole formali non risultano efficaci se prive di un diffuso radicamento culturale. La cooperativa ha impostato un vasto piano formativo partendo dall’alto della gerarchia aziendale. Il programma ha coinvolto in prima istanza i membri del Board e il gruppo dirigente, concentrandosi sull’analisi delle opportunità di business, sulla sostenibilità degli investimenti e sui profili di sicurezza informatica legati ai nuovi strumenti computazionali.
Completato il ciclo rivolto alla leadership, il programma si è esteso all’intera compagine organizzativa attraverso un piano di alfabetizzazione diffusa. L’obiettivo didattico non è formare programmatori, bensì dotare i lavoratori delle competenze cognitive necessarie per comprendere i limiti strutturali delle macchine. Il personale viene addestrato a riconoscere gli ambiti operativi che possono essere delegati all’assistenza algoritmica, distinguendoli con rigore dalle attività che devono restare saldamente vincolate al controllo e al discernimento dell’individuo.
I casi applicativi di AI governance nello sviluppo degli agenti aziendali
Il perimetro metodologico definito dal comitato interno ha costituito la matrice su cui sono state ingegnerizzate le prime soluzioni proprietarie. L’adozione di regole stringenti non ha compresso la capacità realizzativa dell’azienda, ma ne ha indirizzato lo sviluppo verso casi d’uso ad alto valore aggiunto, caratterizzati da funzionalità specializzate e controllate.
Coop Alleanza 3.0 ha così concretizzato i propri principi di trasparenza e sicurezza attraverso il rilascio di due specifici agenti intelligenti: Elide, dedicato alla gestione della relazione con la clientela, e Vera, concepito come strumento di consultazione e supporto informativo a beneficio della popolazione aziendale.
L’agente di ascolto per analizzare i feedback di oltre un milione di consumatori
Il primo agente operativo, denominato Elide, è stato sviluppato a supporto del team Voice of Customer per sostenere l’obiettivo strategico 2026 mirato a incrementare il livello di soddisfazione dei soci. La complessità gestionale della cooperativa richiede l’elaborazione di un flusso imponente di informazioni: il sistema è configurato per esaminare le rilevazioni delle abitudini di spesa relative a una platea di oltre 1 milione di soci consumatori, gestendo invii informativi quotidiani ed elaborazioni analitiche mensili.
Elide non è stato concepito per sostituire l’attività degli specialisti della relazione, ma per potenziarne le capacità di sintesi. L’agente setaccia e cataloga migliaia di commenti a testo libero rilasciati dai clienti, incrociandoli con la reportistica di dettaglio proveniente dai singoli punti vendita sul territorio. In virtù di questo supporto, gli analisti umani possono instaurare un dialogo diretto con i dati, conservando la piena supervisione dell’intero ciclo di elaborazione e curando l’addestramento continuo dell’algoritmo per affinarne le prestazioni nel tempo.
L’assistente interno con blocchi preventivi su dati sensibili e gestione del personale
Il secondo progetto applicativo ha condotto alla nascita di Vera, un agente trasversale configurato come assistente bibliotecario evoluto per l’intera organizzazione. Il sistema permette ai collaboratori di interrogare la documentazione aziendale e ottenere risposte tempestive formulate nel rispetto del codice etico interno e secondo i canoni di un linguaggio inclusivo.
L’elemento distintivo di Vera risiede nei vincoli algoritmici introdotti in fase di progettazione. L’assistente presenta meccanismi di inibizione automatica programmati per bloccarne l’operatività di fronte a contesti ad alto rischio. Il software rifiuta programmaticamente di fornire elaborazioni o intervenire in attività legate alla selezione o alla gestione del personale dipendente, così come si arresta automaticamente dinanzi al trattamento di informazioni e dati sensibili, evitando qualunque potenziale interferenza su snodi relazionali protetti.
Il valore strategico di rallentare per trasformare le regole in vantaggio competitivo
Il modello delineato da Coop Alleanza 3.0 propone una revisione profonda delle priorità d’impresa nell’epoca della transizione computazionale.
Interpellata circa la possibilità di esportare questo schema organizzativo e l’opportunità di raccomandare la presenza di un presidio etico permanente ad altri brand, la risposta di Grillo non ha lasciato spazio a esitazioni: “Rispondo con una provocazione: sarebbe assolutamente opportuno. Crediamo che faccia la differenza nel lungo periodo per garantire coerenza, rispetto delle normative, tutela dei lavoratori e capacità di innovare senza generare blocchi interni. In questo modo non si disperdono risorse e si persegue una strategia solida al di là dell’opportunità del momento”.
Delineare confini definiti non equivale a frenare il progresso tecnologico. La strutturazione di una governance solida, la scelta consapevole di non accelerare su esperimenti frammentati e la nomina di un presidio etico a monte della filiera progettuale offrono alle organizzazioni la protezione necessaria contro gli sprechi di capitale e le resistenze interne.
Chi costruisce percorsi di adozione stabili e trasparenti evita le secche delle crisi di fiducia organizzative, trasformando il rispetto dei diritti e la chiarezza dei processi in un fattore concreto di competitività aziendale duratura.
FAQ: Intelligenza Artificiale
Che cos’è l’Intelligenza Artificiale?
L’Intelligenza Artificiale è la disciplina che studia come realizzare sistemi informatici in grado di simulare il pensiero umano. Secondo la Treccani, si tratta della disciplina che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che permettono di progettare sistemi hardware e software capaci di fornire prestazioni che sembrerebbero appartenere esclusivamente all’intelligenza umana. Rifacendosi alle teorie di Alan Turing, l’AI può essere definita come “la scienza di far fare ai computer cose che richiedono intelligenza quando vengono fatte dagli esseri umani”. Oggi l’intelligenza artificiale è diventata parte della vita quotidiana, consentendo alle macchine di eseguire vari compiti che un tempo erano prerogativa degli umani.
Quali sono le origini dell’Intelligenza Artificiale?
Le origini dell’Intelligenza Artificiale risalgono al XVII secolo quando filosofi come Leibniz, Thomas Hobbes e René Descartes esplorarono la possibilità che il pensiero razionale potesse essere sistematizzato come l’algebra o la geometria. Tuttavia, il “padre” del concetto nell’età moderna è considerato Alan Turing, che nel 1950 pubblicò “Computing Machinery and Intelligence” introducendo il “test di Turing”. Il termine “Artificial Intelligence” venne coniato ufficialmente il 31 agosto 1955 come titolo di un workshop organizzato da John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon. Questo seminario, tenutosi nel 1956, è considerato la data di nascita ufficiale di questo campo di studio e sperimentazione.
Quali sono le principali tecnologie di Intelligenza Artificiale?
L’Intelligenza Artificiale comprende diverse tecnologie chiave: il Natural Language Processing (NLP) che permette alle macchine di comprendere e generare linguaggio umano; il Speech Recognition per la trascrizione e trasformazione del parlato; i Virtual Agents come chatbot e assistenti virtuali; le piattaforme di Machine Learning che permettono ai computer di apprendere dai dati; l’AI-optimized Hardware specificamente progettato per calcoli AI; i sistemi di Decision Management che inseriscono regole logiche nei sistemi AI; le Deep Learning Platform basate su reti neurali artificiali; la Biometrica per interazioni naturali uomo-macchina; la Robotic Process Automation per automatizzare azioni umane; e il Text Analytics per comprendere strutture e significati dei testi.
Che differenza c’è tra Intelligenza Artificiale Generale (AGI) e Intelligenza Artificiale specializzata?
L’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) e l’intelligenza artificiale specializzata (o “debole”) sono concetti distinti. Mentre l’AGI è un sistema dotato di capacità cognitive universali, che consentono di apprendere, comprendere e operare in una vasta gamma di domini e contesti, l’intelligenza artificiale specializzata è progettata per eseguire compiti specifici e ben definiti, come il riconoscimento di immagini, la traduzione linguistica o il gioco degli scacchi. L’IA specializzata eccelle nell’ottimizzazione di compiti particolari, ma non può andare oltre i limiti del suo ambito predefinito ed è già ampiamente utilizzata, guidando l’innovazione in molteplici industrie e applicazioni pratiche.
Quali sono le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nei diversi settori?
L’Intelligenza Artificiale trova applicazione in numerosi settori. Nell’industria, l’AI ottimizza la produzione, riduce gli sprechi e migliora la progettazione dei prodotti. Nel settore sanitario, gli algoritmi di deep learning analizzano immagini diagnostiche, predicono l’evoluzione delle patologie e suggeriscono trattamenti personalizzati. In agricoltura, AI, droni e sensori intelligenti monitorano la salute delle colture e ottimizzano irrigazione e fertilizzazione. Nel settore finanziario, l’AI analizza grandi volumi di dati per identificare frodi e valutare rischi. Nell’istruzione, permette percorsi didattici personalizzati. Nelle smart city, l’AI gestisce traffico, trasporti pubblici e rifiuti per città più sostenibili. Nella logistica, ottimizza ogni fase della catena di approvvigionamento, dalla previsione della domanda alla consegna.
Come funziona l’Intelligenza Artificiale prescrittiva?
L’Intelligenza Artificiale prescrittiva è una branca avanzata dell’AI che non si limita a prevedere eventi futuri (come fa quella predittiva), ma fornisce raccomandazioni operative su cosa fare per ottenere il miglior risultato possibile. Utilizza algoritmi di ottimizzazione, simulazione e modelli matematici per analizzare una vasta gamma di variabili, vincoli e obiettivi, generando scenari decisionali ottimali. È in grado di valutare milioni di possibili soluzioni e selezionare quella più efficiente, tenendo conto delle condizioni reali del contesto aziendale. È particolarmente utile in ambiti complessi come la supply chain, la logistica, la produzione e la pianificazione strategica, dove le decisioni devono essere rapide, data-driven e ad alto impatto.
Quali sono le sfide etiche legate all’Intelligenza Artificiale?
L’adozione dell’intelligenza artificiale nei processi di innovazione apre scenari straordinari, ma anche nuove complessità da governare. Le principali criticità etiche includono la gestione dei bias nei modelli generativi, i rischi di allucinazione nei sistemi di GenAI e la mancanza di framework di governance adeguati a monitorare la qualità e l’affidabilità dei risultati prodotti. Si aggiungono problemi legati alla protezione dei dati sensibili, alla proprietà intellettuale delle soluzioni co-create con l’AI e alla readiness culturale delle organizzazioni. La sfida non è più se adottare l’AI, ma come farlo in modo etico, controllato e sostenibile, bilanciando la potenza predittiva degli algoritmi con la necessaria supervisione umana.
Cos’è l’Explainable AI (XAI) e perché è importante?
L’Explainable AI (XAI), o intelligenza artificiale spiegabile, è un ramo dell’AI che sviluppa metodi e tecniche per fornire spiegazioni chiare e interpretabili rispetto alle decisioni prese dai modelli di machine learning e deep learning. Grazie a queste spiegazioni, gli utenti possono comprendere il “perché” e il “come” si è arrivati ai risultati proposti dagli algoritmi. L’XAI è fondamentale per aumentare la fiducia nelle soluzioni AI, garantire la conformità alle normative (come l’AI Act europeo), ottimizzare i processi decisionali identificando errori o bias, e migliorare la relazione con clienti e utenti. In settori come la sanità, dove le decisioni hanno impatto diretto sulla vita dei pazienti, l’XAI è cruciale per permettere ai medici di comprendere e validare le predizioni dei modelli AI.
Quali sono le startup italiane che utilizzano l’Intelligenza Artificiale?
In Italia esistono diverse startup innovative che utilizzano l’Intelligenza Artificiale per offrire servizi in vari settori. Tra queste troviamo Eyra (Horus), che ha sviluppato un dispositivo indossabile che osserva la realtà e la descrive alle persone non vedenti; The Energy Audit (TEA), che si occupa di efficienza e diagnosi energetica; Unfraud, specializzata nell’individuazione di frodi nelle transazioni; Expert System, che sviluppa tecnologie semantiche per la gestione dei big data; Stamplay, una piattaforma che aiuta gli sviluppatori a integrare servizi esistenti; e Indigo, che utilizza chatbot e machine learning per automatizzare la comunicazione con gli utenti in chat, fornendo assistenti virtuali personalizzati.
Perché molti progetti di Intelligenza Artificiale falliscono nelle aziende?
Secondo una ricerca del Massachusetts Institute of Technology, il 95% dei progetti di intelligenza artificiale generativa nelle aziende non produce risultati misurabili. Le cause principali di questo fallimento includono: scarsa integrazione con i sistemi esistenti, strategie AI deboli o assenti, budget mal allocati che privilegiano la tecnologia rispetto all’integrazione, competenze insufficienti per gestire progetti complessi, e aspettative irrealistiche sui tempi di implementazione. Al contrario, le startup mostrano risultati migliori grazie a un approccio AI-first: niente legacy tecnologiche da gestire, agilità organizzativa e focus su problemi specifici. Il messaggio è chiaro: senza integrazione, governance e strategia, i progetti AI falliscono nella grande maggioranza dei casi.
Come sta evolvendo l’automazione grazie all’Intelligenza Artificiale?
L’automazione sta evolvendo significativamente grazie all’Intelligenza Artificiale, che la rende più intelligente, flessibile e capace di rispondere in tempo reale alle complessità del mondo reale. L’RPA (Robotic Process Automation) si sta trasformando grazie all’IA, rendendo i software robotici capaci di prendere decisioni basate su dati contestuali, elaborare linguaggio naturale e apprendere dai feedback. I veicoli autonomi rappresentano una frontiera visibile dell’AI in azione, interpretando l’ambiente circostante e prendendo decisioni in millisecondi. Nell’industria 4.0, l’IA analizza dati in tempo reale per ottimizzare produzione e manutenzione, mentre chatbot e assistenti virtuali ridefiniscono la relazione tra brand e clienti. Secondo PwC, entro il 2030 l’AI potrebbe contribuire fino a 15.700 miliardi di dollari all’economia globale.
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