Una sessione con i leader del settore, guidata da Colin Nelson, su come le organizzazioni stanno esplorando e applicando l’intelligenza artificiale in contesti aziendali reali.
Cosa serve effettivamente per trasformare l’intelligenza artificiale da sperimentazione a reale impatto sul business?
In questa sessione di conoscenza, Colin Nelson ha ospitato una discussione con due professionisti che lavorano direttamente su iniziative di intelligenza artificiale in ambienti molto diversi:
Gavin McClafferty Leader del portafoglio AI a Sottomarino7
John Toon Responsabile della tecnologia presso HLB
Attingendo alla loro esperienza di lavoro all’interno di organizzazioni globali complesse, hanno condiviso il modo in cui stanno affrontando l’intelligenza artificiale oltre le aspettative: dall’emersione di casi d’uso e l’esecuzione di esperimenti all’esplorazione della governance, della cultura e al ridimensionamento di ciò che funziona.
Invece di concentrarsi solo sulla teoria, la sessione ha esplorato cosa succede quando le organizzazioni cercano di rendere operativa l’intelligenza artificiale, dove le cose falliscono e cosa serve per iniziare a fornire valore misurabile.
Utilizza questo riepilogo per una lettura veloce o immergiti nella sessione completa per esplorare la discussione, gli esempi del mondo reale e i punti salienti in modo più dettagliato.
Perché le iniziative di intelligenza artificiale si bloccano prima di fornire un reale valore aziendale
Molte organizzazioni hanno già iniziato a esplorare l’intelligenza artificiale. I piloti stanno correndo. Le squadre stanno sperimentando. Gli strumenti vengono testati in diverse funzioni.
Ma passando da quello slancio iniziale a un impatto reale e misurabile è dove le cose iniziano a crollare.
Alcuni modelli vengono visualizzati in modo coerente:
- Troppi esperimenti sconnessi
- I team esplorano l’intelligenza artificiale in silosspesso risolvendo problemi simili senza visibilità all’interno dell’organizzazione.
- Nessun collegamento chiaro alle priorità aziendali
Emergono casi d’uso interessanti, ma non sempre sono legati a risultati strategici o a un valore misurabile.
- Incertezza su dove concentrarsi
Con così tante possibilità, le organizzazioni faticano a decidere cosa scalare, cosa fermare e cosa conta davvero.
- La governance rallenta le cose o blocca il progresso
Le preoccupazioni relative a dati, rischi e conformità creano attriti, soprattutto in ambienti regolamentati.
Senza risultati visibili, l’intelligenza artificiale rischia di diventare un’altra iniziativa che genera interesse ma non impatto.
Come ha sottolineato Colin Nelson durante la sessione, l’intelligenza artificiale non è solo un altro argomento di innovazione. Si muove più velocemente, è di più facile accesso e si diffonde rapidamente tra le organizzazioni.
Questa combinazione crea sia opportunità che rischi.
Senza struttura, allineamento e direzione chiara, gli sforzi dell’intelligenza artificiale non falliscono a causa della tecnologia. Si bloccano perché le organizzazioni faticano a trasformare l’esplorazione in esecuzione.
Dall’hype ai casi d’uso reali
Uno dei cambiamenti più grandi che le organizzazioni stanno apportando è l’allontanamento dalle discussioni generali sull’intelligenza artificiale verso l’intelligenza artificiale casi d’uso specifici e verificabili.
A Sottomarino7Gavin McClafferty ha descritto come hanno affrontato questa transizione. Invece di iniziare con una strategia rigida, si sono concentrati sulla comprensione di ciò che conta davvero per l’azienda.
Hanno iniziato lavorando a stretto contatto con la leadership per identificare le sfide che tengono svegli i team la notte. Da lì, hanno tradotto queste sfide in opportunità di intelligenza artificiale mirate e hanno lanciato una campagna interna per far emergere idee in tutta l’organizzazione.
La risposta è stata immediata.
Le idee provenivano dall’ingegneria, dalla catena di fornitura, dalle risorse umane e altro ancora. Il volume di coinvolgimento era più alto di qualsiasi cosa avessero visto prima. Ancora più importante, ha creato una pipeline di casi d’uso reali basati su problemi quotidiani, non su concetti astratti.
Da lì il processo si è strutturato:
Questo approccio ha reso più semplice il passaggio dalla curiosità all’esecuzione.
A HLB InternazionaleJohn Toon ha condiviso un cambiamento simile. All’inizio c’era la tentazione di esplorare tutto in una volta. Ma ciò è diventato rapidamente insostenibile.
Invece l’attenzione si è spostata su sperimentazione con intenti:
- Inizia in piccolo
- Metti alla prova le idee rapidamente
- Mantieni ciò che funziona
- Lascia perdere ciò che non lo fa
Ciò ha introdotto una mentalità che non è sempre naturale negli ambienti più tradizionali, soprattutto dove i processi sono strutturati e la tolleranza al rischio è bassa.
Il risultato non sono solo casi d’uso migliori, ma decisioni migliori.
L’intelligenza artificiale smette di essere un’ambizione ampia e diventa una serie di opportunità concrete che possono essere testate, convalidate e ampliate.
Cosa cambia realmente l’intelligenza artificiale (oltre l’efficienza)
Molte conversazioni sull’intelligenza artificiale iniziano con l’efficienza. Processi più rapidi. Costi inferiori. Meno lavoro manuale.
Questi guadagni sono reali. Ma non sono il cambiamento più importante.
Ciò che è emerso nella discussione è che l’intelligenza artificiale sta rendendo possibili cose che prima semplicemente non erano possibili.
Al Subsea7, Gavin McClafferty ha condiviso come l’accesso ai dati sia cambiato radicalmente. Come molte organizzazioni, hanno grandi quantità di informazioni sparse tra i sistemi. Storicamente, solo una piccola parte di questi dati poteva effettivamente essere utilizzata per prendere decisioni informate.
L’intelligenza artificiale cambia la situazione.
Invece di cercare, filtrare e connettere manualmente le informazioni, i team ora possono:
Ad esempio, i dati tecnici che normalmente richiederebbero molto tempo per essere analizzati potrebbero essere elaborati istantaneamente, consentendo ai team di identificare quasi immediatamente progetti simili passati, esperti pertinenti e informazioni chiave.
Questo non è solo più veloce. Cambia il modo in cui vengono prese le decisioni.
Alla HLB International, John Toon ha evidenziato un cambiamento simile. Attività che prima richiedevano giorni, come la ricerca di un nuovo cliente o la comprensione di un settore sconosciuto, ora possono essere eseguite in pochi minuti con un livello di profondità che prima era difficile da raggiungere.
Più recentemente, l’impatto è andato ancora oltre:
- Interi flussi di lavoro possono essere automatizzati end-to-end.
- Più agenti AI possono gestire diverse parti di un processo.
- Le idee possono essere trasformate in prototipi funzionanti in poche ore anziché in settimane.
Il risultato è una compressione del tempo.
Il lavoro che una volta richiedeva il coordinamento di persone, strumenti e sistemi ora può essere svolto in una frazione del tempo, con meno vincoli.
Ma questo cambia anche le aspettative.
Quando la velocità aumenta, il baR il valore aumenta con esso. Le organizzazioni non competono più sull’uso o meno dell’intelligenza artificiale, ma sull’efficacia con cui la utilizzano per sbloccare insight, prendere decisioni e agire più velocemente di prima.
Il problema delle persone per l’intelligenza artificiale
La sfida più grande con l’intelligenza artificiale non è la tecnologia. È così che le persone rispondono.
Nelle organizzazioni, le reazioni tendono a collocarsi su uno spettro. Alcuni sono completamente convinti. Altri sono cauti. Alcuni resistono attivamente.
A Subsea7, Gavin McClafferty ha sottolineato che questo non è qualcosa da ignorare. Le persone stanno cercando di dare un senso a un cambiamento che sta avvenendo più velocemente di qualsiasi cosa abbiano sperimentato prima. Il ruolo della leadership non è solo quello di promuovere l’adozione, ma di coinvolgere le persone in un modo che risulti chiaro e non minaccioso.
Perché senza questo il progresso si ferma.
C’è anche una preoccupazione più diretta che emerge in molte organizzazioni:
Se l’intelligenza artificiale può svolgere parte del mio lavoro, cosa mi succede?
Alla HLB International, John Toon ha affrontato questo problema in modo diretto. In molti casi, l’intelligenza artificiale è già in grado di gestire gran parte del lavoro basato sui processi. Ignorare che la realtà non tutela i ruoli. Ritarda il momento in cui il cambiamento diventa inevitabile.
Ciò che conta invece è il modo in cui le persone si adattano.
Questo non è un modello nuovo. La tecnologia sta rimodellando i ruoli da decenni. La differenza ora è la velocità e la visibilità del cambiamento.
È qui che la cultura diventa fondamentale.
Come ha sottolineato Gavin, le organizzazioni devono creare un ambiente in cui le persone possano sperimentare, apprendere e acquisire confidenza con questi strumenti. Non limitarti a usarli, ma capisci dove aggiungono valore e dove no.
Perché l’adozione dell’intelligenza artificiale non è solo un’implementazione tecnica. È un cambiamento di mentalità.
E senza questo cambiamento, anche le migliori iniziative faticano a crescere.
Cosa funziona nella pratica
Trasformare l’intelligenza artificiale in un impatto reale richiede più che buone idee. Dipende da come le organizzazioni strutturano, governano e testano quelle idee nel tempo.
Ciò che è emerso nella discussione è che i team di successo non trattano l’intelligenza artificiale come un esperimento secondario. Costruiscono struttura appena sufficiente muoversi velocemente senza perdere il controllo.
A Subsea7, Gavin McClafferty ha descritto un modello che bilancia flessibilità e supervisione. Un piccolo team centrale lavora in tutta l’organizzazione, connettendosi con diverse funzioni, accedendo ai dati e portando avanti le iniziative. Intorno a ciò, un gruppo più ampio di stakeholder aiuta a valutare e dare priorità alle opportunità.
Questo crea due cose contemporaneamente:
- Spazio per sperimentare
- Un percorso chiaro per scalare ciò che funziona
Le idee non vengono trattate allo stesso modo. Sono testati.
- I primi concetti vengono esplorati rapidamente
- Quelli promettenti passano alla prova del concetto
- I candidati forti diventano prodotti minimi validi
- Solo allora si passa alla produzione
Questo approccio “fail-fast” e “impara velocemente”. riduce il rischio mantenendo lo slancio.
Alla HLB International, John Toon ha evidenziato un bisogno simile di struttura, soprattutto in ambienti più distribuiti. Con più team e diversi livelli di maturità, l’attenzione si sposta sulla creazione quadri chiari piuttosto che un controllo rigoroso.
Ciò include:
- Linee guida per la valutazione di strumenti e fornitori
- Approcci condivisi a dati, rischio e conformità
- Formazione per aiutare i team a utilizzare l’intelligenza artificiale in modo efficace, non alla cieca
L’obiettivo non è standardizzare tutto. È prendere decisioni migliori, più velocemente.
Anche la governance gioca un ruolo fondamentale. Non come un bloccante, ma come un filtro.
Le organizzazioni che vanno avanti con successo sono quelle che:
- Coinvolgere tempestivamente le parti interessate giuste
- Allinea i casi d’uso alle priorità aziendali
- Trattare le iniziative legate all’intelligenza artificiale come parte di un portafoglio più ampio, non come progetti isolati
Perché senza questo allineamento, anche le idee forti faticano ad andare oltre la fase pilota.
In pratica, la differenza è chiara.
I team che sperimentano senza struttura creano rumore.
I team che si strutturano senza sperimentazione creano inerzia.
Quelli che combinano entrambi sono quelli che iniziano a vedere risultati reali.
Come tutto si connette
Questi elementi non funzionano isolatamente. Si rafforzano a vicenda.
Quando questi elementi si uniscono, l’intelligenza artificiale smette di essere un insieme di iniziative sparse e diventa qualcosa su cui l’organizzazione può basarsi.
Senza questa connessione, il progresso rimane frammentato.
Grazie a esso, le organizzazioni possono muoversi più velocemente, prendere decisioni migliori e trasformare la sperimentazione iniziale in qualcosa che offra valore duraturo.
In pratica, il successo dell’adozione dell’IA dipende dall’allineamento di casi d’uso, governance, sperimentazione e persone in un unico approccio coordinato.
Elenco di controllo delle azioni rapide
Identificare un numero limitato di casi d’uso ad alto impatto legati a problemi aziendali reali.
Creare visibilità attraverso le iniziative di intelligenza artificiale per evitare duplicazioni e disallineamenti.
Testa rapidamente le idee attraverso prove di concetto prima di impegnare risorse.
Definire un percorso chiaro dall’esperimento alla produzione.
Coinvolgere gli stakeholder interfunzionali nelle prime fasi del processo.
Stabilire semplici principi di governance relativi a dati, rischi e processo decisionale.
Investi nella formazione in modo che i team sappiano come utilizzare l’intelligenza artificiale in modo efficace.
Rendere visibili i risultati per mantenere lo slancio e la credibilità.
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