L’AI non basta: il valore si misura nei risultati concreti

L’adozione dell’intelligenza artificiale non è più solo una questione di tecnologia, ma di capacità di trasformare l’innovazione in risultati concreti. In un contesto in cui l’AI agentica promette di coordinare attività e processi, il focus si sposta dal numero di strumenti introdotti al valore reale che si ottiene. In Italia, il divario tra ambizione e capacità di adozione resta significativo, con il Paese che si colloca all’ultimo posto tra i Paesi considerati in uno studio. Solo il 12% dei leader italiani ritiene che la propria azienda stia sviluppando le competenze necessarie per affrontare il futuro, mentre appena il 25% prevede l’arrivo di agenti intelligenti nei flussi di lavoro entro i prossimi 12 mesi, contro il 45% globale.

Da strumenti a risultati: il valore dell’AI

La vera sfida per le organizzazioni non è più capire se adottare l’AI, ma come trasformarla in un motore di competitività e produttività. “Il valore emerge quando migliorano i risultati dei diversi processi”, spiega Andrea Sinopoli, Country Leader Italy di Oracle. L’obiettivo non è solo ridurre errori o velocizzare attività, ma migliorare in modo misurabile l’efficienza aziendale. Ridurre gli errori nelle buste paga, velocizzare la programmazione dei turni, diminuire i costi nella selezione dei fornitori o accelerare il recupero dei crediti sono esempi di obiettivi concreti che l’AI può raggiungere.

Un’applicazione agentica non è solo un singolo strumento, ma una squadra di agenti specializzati che collaborano per raggiungere un obiettivo comune. “Il valore sta nella coordinazione, non nei componenti”, sottolinea Sinopoli. Un buon esempio è il processo di assunzione: un agente può occuparsi della selezione dei candidati, un altro dell’onboarding, un altro della verifica del budget e un altro delle approvazioni. Singolarmente possono avere un impatto limitato; insieme, però, possono contribuire a portare avanti un processo completo.

Collaborazione e contesto: chiavi per l’efficacia

Il contesto è un elemento chiave per l’efficacia dell’AI. Anche il modello più avanzato non può conoscere automaticamente le regole, i fornitori, le deleghe, gli obblighi contrattuali o le procedure di una specifica azienda. “La differenza si fa grazie al contesto”, sottolinea Sinopoli. Dati affidabili, policy, processi di approvazione, storico delle transazioni e informazioni sui processi in corso diventano elementi essenziali affinché l’AI possa operare in modo efficace. Per questo l’integrazione con i sistemi aziendali non è soltanto una questione tecnologica, ma un passaggio fondamentale per garantire che gli agenti agiscano all’interno dei limiti stabiliti dall’organizzazione. L’obiettivo è permettere agli agenti di operare con un certo grado di autonomia senza creare percorsi al di fuori dei controlli aziendali.

La sicurezza diventa una componente del valore stesso: più un agente può agire, più è importante sapere cosa può fare, su quali dati può intervenire e perché ha compiuto una determinata azione. L’adozione dell’AI agentica non è più solo una questione di tecnologia, ma di capacità di trasformare l’innovazione in risultati concreti. La sfida non è semplicemente adottare nuove tecnologie, ma trasformarle in un motore concreto di competitività, produttività e crescita sostenibile per il Paese.