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In collaborazione con Uniphore
L’IA aziendale non è più solo un’ambizione per il futuro. È ormai pienamente operativa. Le capacità dei modelli stanno avanzando più rapidamente di quanto la maggior parte delle organizzazioni riesca ad assimilare, mentre il costo delle prestazioni continua a diminuire. A livello globale, gli investimenti nell’IA sono destinati a raggiungere i 2,5 trilioni di dollari nel 2026, con un aumento del 44% rispetto all’anno precedente.
Per molte aziende, questo investimento ha portato a una frammentazione. Le informazioni possono accumularsi in silos, cosicché, ad esempio, gli agenti di vendita non siano a conoscenza dei ticket di assistenza aperti, oppure i sistemi di marketing personalizzino i contenuti senza avere visibilità su ciò che il reparto finanziario già sa di un cliente. Ogni funzione può funzionare bene isolatamente, ma l’azienda nel suo complesso apprende poco e dispone di meno informazioni su cui basare le proprie azioni.
SCARICA IL RAPPORTOIl passaggio dall’IA come strumento all’IA come modello operativo — ciò che in questo rapporto chiamiamo «cambiamento agentico» — richiede qualcosa di più fondamentale rispetto a modelli migliori o infrastrutture più veloci. Richiede di collegare persone, processi e dati in tempo reale, insieme alla governance e al controllo necessari per agire su tali informazioni in modo affidabile.
Ciò significa ripensare contemporaneamente sia l’architettura che i modelli operativi. In primo luogo, ricostruire l’infrastruttura dei dati puntando sull’accessibilità piuttosto che sul volume. In secondo luogo, sostituire gli stack tecnologici fissi con architetture componibili in grado di evolversi al mutare dei modelli e degli strumenti.
Infine, risolvere le questioni relative alla sovranità dell’IA, tra cui dove viene eseguita l’intelligenza, chi la controlla e come opera oltre i confini organizzativi e giurisdizionali.
Tra i risultati chiave figurano i seguenti:
Il problema di scalabilità dell’IA aziendale è strutturale. Le aziende che privilegiano i processi stanno guadagnando terreno. La spesa globale per l’IA sta aumentando rapidamente e le capacità dei modelli stanno progredendo più velocemente di quanto la maggior parte delle organizzazioni riesca a integrarle. Eppure la maggioranza delle imprese non sta ancora aumentando i ricavi grazie all’IA né ripensando radicalmente il proprio modo di operare.
Le aziende che generano rendimenti sostenuti condividono una disciplina comune. Considerano la riprogettazione dei processi come il lavoro che precede la selezione dei modelli, preparandosi all’evoluzione della tecnologia anziché adattare a posteriori ruoli e flussi di lavoro dopo l’implementazione. Per loro, il cambiamento verso un approccio agente inizia dal modello operativo.
È la prontezza dei dati, non la loro abbondanza, a rendere l’IA scalabile. La maggior parte delle imprese scopre troppo tardi che disporre di dati e disporre di dati pronti per l’IA sono cose molto diverse. Una base sovrana e componibile — in grado di interrogare e preparare i dati là dove risiedono, senza migrazione né centralizzazione — può convertire i patrimoni di dati grezzi in informazioni su cui gli agenti di IA possono agire.
