a che punto siamo davvero?

Negli Stati Uniti le grandi aziende stanno accelerando sull’intelligenza artificiale (AI), spinte da una congiuntura economica nervosa caratterizzata da guerre di dazi, inflazione altalenante e costi del capitale in risalita. Secondo il recente report KPMG “AI Pulse”, il 51% dei top manager americani ha già avviato progetti pilota, il 20% sta scalando queste iniziative e il 4% considera l’AI core business. Inoltre, due terzi prevedono investimenti superiori a 50 milioni di dollari in Generative AI nei prossimi 12 mesi. L’impatto dell’IA sul mercato del lavoro non sarà distribuito uniformemente

Dove si applica oggi l’AI?

La matrice KPMG identifica 30 casi d’uso aziendali suddivisi in tre livelli di adozione:

• Ampiamente adottato: assistenza clienti, analisi dati, contenuti marketing.
• Emergente: ricerca legale, reclutamento HR, fatturazione.
• Sperimentale: consulenza finanziaria avanzata, programmazione automatizzata completa di app.

Questa stratificazione riflette chiaramente cause-effetto: i compiti già automatizzati riducono il carico di lavoro ripetitivo liberando risorse; quelli emergenti rispondono alla pressione di compliance e costo del lavoro qualificato; quelli sperimentali puntano al vantaggio competitivo, richiedendo competenze avanzate.

Sebbene alcune aziende abbiano ampiamente adottato l’IA per alcuni ruoli, molti utilizzi attesi rimangono ancora “sperimentali”. Ad esempio, l’IA è già diffusa nell’assistenza clienti e nell’analisi dei dati, ma potrebbe volerci del tempo prima che la tecnologia possa navigare in modo affidabile sui siti web per inviare candidature o gestire autonomamente un portafoglio di investimenti.

Perché le PMI italiane saranno impattate nel medio periodo

1. Pressione a cascata: Le grandi aziende internazionali che adottano l’AI pretenderanno KPI equivalenti dai fornitori.
2. Gap culturale: in Italia siamo agli inizi; chi si muove ora otterrà un first-mover advantage.
3. Supporti finanziari 4.0 – 5.0: Crediti d’imposta e risorse a fondo perduto potranno coprire sempre più gli investimenti in AI.
4. Talenti rari: formare oggi specialisti interni è meno costoso che “acquistarli” domani.
5. Margini protetti: automazione e analytics possono difendere (o contenere ) le PMI dagli shock economici.

Come fare quindi? Passo dopo passo…

1. Verificare che l’azienda abbia una solida base digitalizzata (Erp, Crm)
2. Formazione della classe manageriale circa i trends e le opportunità dell’AI nel loro lavoro quotidiano, nei processi aziendali
3. Mappare flussi di lavoro più o meno automatizzabili o potenziabili con AI
4. Formazione mirata dei team
5. Creazione di un ambiente interno digitale sicuro in cui “sperimentare” AI per piccoli progetti pilota in ambito amministrativo, marketing, comunicazione, sales, produzione.
6. Verificare i risultati, correggere eventualmente vari output ed aggiornare le maestranze di modo che sviluppino competenze, comportamenti ed approcci potenziati a 360°
7. Sperimentare, raccogliere KPI, analizzare, adottare in modo ricorsivo / circolare creando economie di scala, risparmi, ottimizzando costi.

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