AI, chi inizia è già a metà dell’opera

L’idea che occorrano dati perfettamente strutturati per avviare progetti di Intelligenza Artificiale (AI) è un alibi già superato. Le aziende che stanno sperimentando l’uso dell’AI dimostrano, infatti, che il valore sviluppato da questa tecnologia è nel processo stesso del suo utilizzo. Peccato però che l’AI è ancora poco diffusa, almeno a livello corporate, visto che per potenziare la produttività individuale è molto utilizzata. Di questi aspetti se n’è parlato nel tradizionale workshop promosso a Milano da EIM Italia dal titolo “Dal dato alla decisione – AI come leva per CEO e CFO”, che ha riunito manager e imprenditori per confrontarsi sulle applicazioni concrete dell’AI, in particolare nei processi che riguardano l’area Finance.

In questa funzione, infatti, l’AI rappresenta un banco di prova privilegiato: qui le metriche sono misurabili, la cultura del numero è consolidata e l’impatto sui processi è dunque immediatamente verificabile. Nonostante ciò, come ha ricordato Maurizio Pèrcopo, Partner di EIM Italia e moderatore dell’incontro, l’adozione resta ancora limitata persino in questa funzione, anche perché molti Chief Financial Officer (CFO) non dispongono di un budget specifico per l’AI, come emerso dalla survey promossa dalla stessa EIM Italia, i cui risultati hanno guidato i temi del confronto.

Inoltre, i racconti delle aziende presenti al workshop hanno evidenziato che spesso le iniziative di AI riguardano soprattutto l’automazione dei processi piuttosto che la creazione di nuovi modelli di business. Ma forse, quest’ultimo aspetto deve essere considerato come una fase successiva a quella in corso, che già affronta le sue difficoltà. Di certo, il messaggio condiviso nell’incontro è che l’AI non può più essere considerata solo come un progetto IT, ma deve essere una leva di trasformazione gestionale che riguarda il business.

Il Finance come laboratorio di sperimentazione

L’AI, quindi, pare trovare terreno fertile proprio dove i numeri sono il linguaggio comune. A questo proposito, Tiziana Bonacina, Group CFO, IT & HR Officer di Value Group, realtà che offre servizi di gestione e supporto operativo per il travel e la mobilità, ha raccontato come l’integrazione dell’AI nei processi operativi stia consentendo di liberare risorse e di migliorare l’efficienza in situazioni nelle quali la rapidità è un fattore differenziante, anche in assenza di dataset perfettamente omogenei. L’obiettivo è ridurre la variabilità operativa, rendendo replicabili attività che prima erano gestite in modo artigianale: il riferimento è la ricerca, per esempio, delle disponibilità di camere negli hotel e la scansione di tutti i messaggi inviati per gestire uno specifico servizio al fine di generare una proposta di fatturazione.

Un approccio nella direzione dell’automazione è stato condiviso da Paolo Ferrari, Co-Founder e VP Sales & Business Development di Kapto AI, società nata con l’ambizione di limitare la ripetitività del lavoro amministrativo. La piattaforma di nuova generazione, ha spiegato Ferrari, permette di automatizzare fino al 90% dei processi standard senza comprometterli, introducendo una nuova fluidità tra dati, decisioni e performance. L’AI, in questo senso, più che sostituire le persone (anche se la proposta di Kapto AI è il “Digital worker” e i competitor sono le Agenzie per il lavoro piuttosto che le società di tecnologia), ne amplifica il contributo là dove l’analisi è complessa o le attività sono ripetitive. Dal suo osservatorio, arriva la conferma di come sia proprio il CFO a essere più sensibile all’AI, perché è nel Finance che ci si interroga su come comprimere i (tanti) costi indiretti.

Restando in tema di CFO e dei progetti di AI, Sabrina Di Bartolomeo, Group CFO di Bolton, multinazionale con oltre 50 brand nei settori largo consumo, alimentare, cura della casa, bellezza e adesivi, ha spiegato come l’introduzione della tecnologia nei processi di cash flow e di procurement diretto abbia reso più omogenei dati e flussi decisionali in un gruppo altamente diversificato. Anche la manager ha ricordato come l’AI non sia un progetto IT, ma un’iniziativa che deve essere guidata dai leader di funzione: solo così si può trasformare in un vantaggio competitivo e non restare un mero esercizio tecnico.

Dall’automazione alla generazione di nuove soluzioni

Altri casi, però, dimostrano che la vera sfida non è automatizzare, ma innovare. Secondo Salvatore Guddemi, CFO di Vidoser, piattaforma attiva nell’influencer marketing, è innegabile che l’AI liberi tempo e risorse, ma offre anche nuove possibilità di creare valore. Nel suo settore, per esempio, l’AI serve a valutare i creator non solo in base ai follower, quanto piuttosto rispetto alla coerenza e all’impatto reale sulle campagne. È un cambio di paradigma per l’AI: l’algoritmo diventa strumento di creatività, non solo di efficienza, come spesso si continua a raccontare.

Complesso il percorso intrapreso per integrare l’AI da parte di Andrea Guidi, General Manager di Dalter Food Group, azienda di produzione di formaggi (su tutti il Parmigiano Reggiano) e di ingredienti caseari per il canale industriale e food service. In questo caso, il progetto è iniziato dal vertice che ha osservato alcuni giovani che in azienda erano soliti usare l’AI per alcuni ‘pezzi’ dei processi per svolgere le attività più velocemente.

Dalla riflessione è nata una roadmap in tre step, con la costruzione di una base di conoscenze condivise, l’introduzione progressiva di strumenti di AI e la definizione di policy strutturali, fino ad arrivare all’introduzione strutturale della tecnologia nell’ecosistema informativo (quest’ultimo passaggio è l’obiettivo da raggiungere). Dopo aver lavorato sull’organizzazione affinché fosse pronta per la sperimentazione dell’AI in modo controllato e stabile, ancora una volta la funzione Finance ha accolto il progetto pilota da cui è nato un framework replicabile anche per altre aree (come il Sales & Customer service e il Quality management).

Governance e persone: l’AI non è (solo) tecnologia

Un punto critico sottolineato nel workshop riguarda la limitata partecipazione della funzione HR ai progetti di AI. In molti casi, la Direzione Risorse Umane sembra restare ai margini delle attività, forse perché manca una adeguata consapevolezza delle potenzialità di questi strumenti, per esempio, nella gestione dei talenti, nella formazione e nella definizione delle competenze digitali. Eppure dovrebbe essere proprio l’HR a poter abilitare la diffusione di una cultura del dato e delle competenze necessarie per utilizzare l’AI in modo efficace.

Dal confronto promosso da EIM Italia è emerso anche che la chiave di successo risiede nella capacità di sviluppare modelli di governance chiari e di aggiornare le competenze (non per forza solo quelle tecniche(. Ma soprattutto che non serve avere tutto ‘in ordine’ per partire: i dati non strutturati non sono più un ostacolo, ma possono rappresentare il punto di partenza per costruire nuovi algoritmi e nuove forme di intelligenza organizzativa.

L’AI dunque è già una leva concreta di competitività: non uno strumento da osservare a distanza, ma un alleato per migliorare produttività e qualità delle decisioni. Serve però un cambio di passo culturale per passare dalle sperimentazioni isolate a un approccio strutturato e interfunzionale, in cui la tecnologia non sostituisce le persone – come spesso emerge dai racconti aziendali – ma ne amplifica visione e impatto. Le aziende pronte a fare questo salto sono già partite nonostante… i dati ‘imperfetti’.