7 utili strategie di trasformazione dell'IA
Prima di scegliere come trasformare l'IA, i leader devono sapere da dove iniziare. Abbiamo analizzato l'Indice Economico Anthropic (versione di marzo 2026)1, mappando oltre 1 milione di interazioni reali di Claude su 3.260 attività professionali rispetto allo standard APQC Process Classification Framework (PCF).2
Consulta i processi di livello alto, medio e granulare in base all'esposizione reale all'IA e ai tempi di verifica umana, supportati da casi d'uso reali di trasformazione dell'IA:
Il grafico sopra fornisce una matrice di definizione delle priorità per tutte le 13 categorie aziendali di livello superiore.
- Dimensione delle bolle: il numero di attività L4/L5 sottostanti.
- Esposizione all'IA (asse Y): la quota di conversazioni di Claude che riguardano quella attività. Una posizione più alta indica che l'IA viene utilizzata attivamente per questo tipo di lavoro sul campo.
- Tempo di verifica (asse X): i minuti necessari a una persona qualificata per convalidare l'output dell'IA. Un tempo inferiore significa che il costo della supervisione umana è basso, rendendo l'implementazione dell'IA più economica e più rapida da scalare.
- Il quadrante d'oro: in alto a sinistra si osserva un alto livello di integrazione dell'IA e bassi costi di verifica, mentre in basso a destra si osservano un basso utilizzo dell'IA e una verifica lenta.
Il grafico sopra mostra i gruppi di processi ad alto impatto all'interno di ciascuna categoria. I dati rivelano che anche all'interno di una funzione ad alta priorità come IT o Marketing, flussi di lavoro specifici presentano profili di implementazione molto diversi.
Il grafico sopra scompone questi gruppi di processi nelle singole attività e compiti sottostanti in ciascuna funzione aziendale. Questa vista micro-granulare identifica chiaramente quali flussi di lavoro specifici privilegiare durante l'implementazione dell'automazione.
Quali processi scegliere per la trasformazione dell'IA?
- Information Technology (IT): la priorità più chiara, con un elevato utilizzo dell'IA e un ciclo di verifica gestibile di circa 60 minuti.
- Al livello 2: lo sviluppo di applicazioni e il refactoring del codice sono in testa perché i test automatizzati mantengono la revisione umana sotto i 30 minuti.
- Al livello 3: il debug della sintassi e la generazione di test unitari si collocano nel quadrante d'oro con costi di verifica quasi nulli.
- Marketing, vendite e assistenza clienti: obiettivi altamente scalabili con tempi di verifica inferiori a 45 minuti.
- Al livello 2: la generazione di contenuti e la sintesi delle ricerche di mercato offrono un'implementazione rapida grazie ai bassi costi di verifica.
- Al livello 3: l'analisi granulare delle attività rivela che la meta-taggatura SEO e la generazione iniziale di bozze richiedono la minore supervisione umana.
- Visione e Strategia: un collo di bottiglia ad alta esposizione in cui l'IA è utilizzata intensamente, ma gli esseri umani impiegano comunque il tempo più lungo per ricontrollare il lavoro.
- Al livello 2: gli LLM redigono spesso modelli per la pianificazione strategica aziendale. Tuttavia, la verifica umana richiede diverse ore (180+ minuti) per convalidare le ipotesi critiche prima dell'esecuzione.
- Al livello 3: la modellazione del panorama competitivo è uno dei principali fattori di questo collo di bottiglia nella verifica.
- Rischio, conformità, relazioni esterne e gestione patrimoniale: flussi di lavoro deprioritizzati a causa della bassa esposizione all'IA e delle lunghe code di verifica.
- Al livello 2: il monitoraggio degli audit normativi dovrebbe basarsi su soluzioni puntuali mirate piuttosto che su implementazioni autonome ad ampio raggio, a causa degli elevati costi degli errori.
- Al livello 3: le attività che comportano l'analisi del rischio dei contratti legali si appiattiscono nella parte inferiore della matrice a causa dell'elevata posta in gioco della revisione umana richiesta.
Per saperne di più sulla metodologia.
Che cos'è la trasformazione dell'IA?
La trasformazione dell'IA è il passo successivo alla trasformazione digitale. Dopo che un'azienda adotta processi digitali, il passo successivo è migliorare la propria intelligenza. Ciò aumenta il livello di automazione e l'efficacia di quei processi.
L'intelligenza artificiale trasformativa tocca tutti gli aspetti dell'impresa moderna, comprese le attività commerciali e operative. I giganti tecnologici stanno integrando l'IA nei loro processi e prodotti. Ad esempio, Google si definisce un'organizzazione "IA-first". Oltre ai giganti tecnologici, IDC stima che almeno il 90% delle nuove organizzazioni inserirà la tecnologia IA nei propri processi e prodotti.
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Quali sono le fasi della trasformazione dell'IA?
Di seguito abbiamo elencato le principali fasi per le aziende Fortune 500. Le aziende più piccole possono evitare team interni e adottare approcci meno rischiosi e meno onerosi in termini di investimenti, ad esempio affidandosi a consulenti per progetti mirati.
Ecco un breve riepilogo di ciascuna strategia con i dettagli dei relativi esempi reali:
1. Definire una visione chiara e una tabella di marcia strategica per l'adozione dell'IA
Una trasformazione dell'IA di successo inizia con l'identificazione e la definizione delle priorità dei casi d'uso in cui l'IA generativa (GenAI), i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) e l'IA agentica possono avere l'impatto più significativo sui risultati aziendali. Le organizzazioni dovrebbero iniziare valutando quali flussi di lavoro operativi sono più adatti all'automazione e dove l'esperienza umana può essere efficacemente potenziata dall'IA.
Ciò potrebbe includere l'automazione di attività ripetitive, la semplificazione dell'analisi dei dati o la sintesi di approfondimenti da vasti set di dati non strutturati. La chiave è allineare questi casi d'uso agli obiettivi strategici generali, affinché ogni iniziativa di IA produca risultati tangibili e contribuisca a un maggiore ritorno sull'investimento.
Caso di studio: DocLLM di JPMorgan Chase dimostra come sfruttare la GenAI per trasformare l'analisi dei contratti. Automatizzando il processo di revisione, la banca avrebbe ridotto il tempo di revisione manuale fino al 85% e minimizzato notevolmente gli errori. Tali iniziative ad alto impatto gratuito up risorse critiche, consentendo agli esperti di concentrarsi sulle decisioni strategiche invece di rimanere impantanati nelle attività di routine. 3
2. Costruire una rete ibrida di competenze sull'IA
Le organizzazioni che puntano a guidare la trasformazione dell'IA nel 2025 devono assicurarsi di avere accesso a talenti tecnici all'avanguardia e a conoscenze specifiche del dominio. Costruire una rete ibrida di IA significa combinare l'esperienza di laboratori e fornitori esterni di IA, come OpenAI, con l'aggiornamento delle competenze dei team interni. Questa combinazione è essenziale perché infonde nell'organizzazione capacità di IA all'avanguardia e favorisce una profonda comprensione di come queste tecnologie possano essere adattate alle sfide aziendali specifiche.
Caso di studio: Airbus ha investito nella formazione di circa 10.000 ingegneri su strumenti come GitHub. Questo sforzo ha accelerato le simulazioni di progettazione aeronautica di un impressionante 40%, dimostrando che l'aggiornamento interno delle competenze e le partnership esterne possono produrre significativi guadagni di efficienza.4
Le aziende possono promuovere una cultura di apprendimento continuo e innovazione investendo in programmi di formazione completi, adattati a ruoli che vanno dai dirigenti agli ingegneri junior.
Inoltre, implementare il process mining è uno di quei progetti facili da realizzare e di grande impatto. Con uno strumento di process mining, la tua azienda può identificare le inefficienze esistenti e automatizzare o migliorare i processi per ottenere risparmi o migliorare l'esperienza del cliente. Alcuni strumenti di process mining generano un gemello digitale dell'organizzazione (DTO), fornendo una panoramica end-to-end dei processi aziendali e consentendo la simulazione per confrontare scenari reali e ipotetici.
3. Implementare l'IA agentica per l'automazione end-to-end
Il concetto di IA agentica ruota attorno all'implementazione di sistemi autonomi in grado di gestire flussi di lavoro multi-step senza un costante intervento umano. Integrando agenti IA nei processi aziendali, le aziende possono automatizzare complesse catene decisionali ed esecutive. Questa strategia ottimizza l'efficienza operativa, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività di livello superiore che richiedono pensiero creativo e strategico.
Caso di studio: l'implementazione da parte di Unilever di un agente IA per gli approvvigionamenti illustra come i sistemi autonomi possano rivoluzionare la gestione della catena di approvvigionamento. L'agente IA può negoziare con i fornitori, portando a risparmi annuali fino a $250 milioni. Questo caso di studio sottolinea l'immenso potenziale degli agenti IA per snellire le operazioni e ottimizzare l'efficienza dei costi in varie funzioni. 5
4. Integrare salvaguardie per un'IA responsabile
Con la crescente integrazione dell'IA in ogni aspetto delle operazioni aziendali, garantire un uso etico e prevenire i pregiudizi non è mai stato così importante. Integrare un'IA responsabile significa istituire solidi quadri di supervisione che monitorino gli output dell'IA per accuratezza, equità e conformità normativa. Questo approccio proattivo è fondamentale per mantenere la fiducia del pubblico e garantire che i sistemi di IA operino in modo trasparente ed etico.
Un caso di studio sull'implementazione di un'IA responsabile è l'uso da parte di CVS Health dei Guardrails di AWS per Amazon Bedrock. Integrando modelli critici e meccanismi di audit, CVS Health garantisce che i suoi chatbot farmaceutici rispettino costantemente le rigide linee guida della FDA, mitigando al contempo i rischi di risultati distorti. Tali pratiche sono fondamentali nell'assistenza sanitaria e in altri settori sensibili, dove la posta in gioco è alta e qualsiasi deviazione può avere gravi ripercussioni. 6
5. Padroneggiare l'IA incentrata sui dati
Il successo delle iniziative di IA affonda le radici nella qualità e nella gestione dei dati. Una strategia incentrata sui dati prevede di investire in pratiche superiori di gestione del ciclo di vita dei dati per garantire che i modelli di IA siano addestrati su dataset di alta qualità, pertinenti e ben curati. Senza tale base, anche i sistemi di IA più avanzati possono avere prestazioni insufficienti e produrre output inaffidabili.
Caso di studio: Medical-GPT di Mayo Clinic è un esempio esemplare di IA incentrata sui dati. Addestrandosi su interazioni anonimizzate con i pazienti e dati specifici del dominio, il sistema Medical-GPT ha superato i modelli generici, fornendo approfondimenti più accurati e contestualmente pertinenti in ambito medico. Questo successo evidenzia l'importanza di padroneggiare la cura e la gestione dei dati per sfruttare appieno il potenziale dell'IA. 7
6. Innovazione guidata dall'IA
L'innovazione nell'IA non è uno sforzo una tantum, ma un processo continuo che beneficia di test iterativi e prototipazione rapida. Gli sprint di innovazione guidati dall'IA offrono un approccio strategico per testare e convalidare rapidamente nuove idee prima di scalarle in tutta l'organizzazione. Questi sprint consentono alle aziende di sperimentare applicazioni GenAI nella generazione di contenuti di marketing, nella manutenzione predittiva e nel miglioramento del servizio clienti.
Caso di studio: L'Oréal offre un esempio convincente di questa strategia. Conducendo sprint mirati di innovazione IA, L'Oréal è riuscita a ridurre i cicli di sviluppo prodotto da 18 mesi a 4 settimane utilizzando strumenti come ChatGPT-4 per l'analisi delle tendenze e l'ideazione dei prodotti. Questo approccio accelera il processo di innovazione e favorisce un time-to-market più rapido per nuovi prodotti e servizi. 8
7. Scalare con un'IA modulare
Un'architettura di IA modulare consente alle organizzazioni di integrare più modelli di IA, dalla suite di strumenti di OpenAI alle soluzioni open source, in un sistema scalabile. Ciò garantisce che le aziende non dipendano da un unico fornitore e siano ben posizionate per adottare nuovi progressi non appena diventano disponibili.
Caso di studio: il Gauss di Samsung LLM dimostra un'architettura modulare in azione. Integrando una varietà di modelli di IA, Samsung ha ottimizzato attività che vanno dalla generazione di codice all'assistenza clienti. Questo approccio integrato non solo migliora le prestazioni complessive del sistema, ma garantisce anche che l'organizzazione possa passare rapidamente a nuovi modelli o tecnologie senza rilavorazioni significative. 9
Quali sono gli ostacoli alla trasformazione dell'IA?
I principali ostacoli alla trasformazione dell'IA sono:
- Talento ed esperienza in IA insufficienti nell'organizzazione.
- Problemi di qualità dei dati e dati inadeguati.
- Difficoltà nell'identificare casi d'uso aziendali applicabili.
- La cultura aziendale spesso non riconosce il valore dell'IA.
Quali sono le best practice?
Sulla base della nostra revisione della ricerca esistente e delle interviste:
- Definire obiettivi chiari: identificare le sfide aziendali specifiche che l'IA può risolvere e garantire che queste iniziative siano allineate con gli obiettivi strategici.
- Costruire un solido quadro di integrazione: stabilire linee guida chiare per la governance dei dati, l'addestramento dei modelli, l'integrazione IT, il monitoraggio delle prestazioni e la conformità normativa.
- Iniziare con progetti pilota: avviare progetti pilota su piccola scala per valutare l'efficacia dell'IA, raccogliere informazioni e ridurre al minimo i rischi prima di scalare.
- Implementare un'iterazione continua: valutare regolarmente le prestazioni dell'IA, raccogliere il feedback degli utenti e perfezionare i modelli per adattarsi alle esigenze aziendali in evoluzione.
- Collaborare con esperti e sviluppare competenze interne: collaborare con fornitori esperti di LLM investendo al contempo nell'aggiornamento del team per garantire una trasformazione sostenibile.
- Dare priorità alla sicurezza e alle pratiche etiche: affrontare i pregiudizi, garantire la trasparenza e applicare misure rigorose di privacy dei dati lungo tutto il ciclo di vita dell'IA.
- Promuovere la collaborazione interfunzionale: incoraggiare la comunicazione e il lavoro di squadra tra i reparti per allineare le iniziative di IA con le strategie aziendali più ampie.
- Concentrarsi sull'esperienza utente: progettare strumenti intuitivi che si integrino facilmente con i flussi di lavoro esistenti e promuovano attivamente l'adozione da parte degli utenti.
- Adottare una strategia a prova di futuro: costruire architetture flessibili che consentano l'apprendimento continuo, si adattino alle nuove tecnologie e riducano la dipendenza da un unico fornitore.
Aggiungi come fonte preferitaMetodologia di trasformazione dei processi con l'IA
Abbiamo combinato tre dataset pubblici per costruire questa visione.
I tre dataset sono:
- Anthropic Economic Index (AEI): il dataset di ricerca di Anthropic che misura come Claude viene utilizzato nel mondo reale. La versione di marzo 2026 copre oltre un milione di conversazioni, etichettate per tipo di attività. Ci dice a quali attività l'IA viene applicata oggi.
- O*NET: il database delle professioni del Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti. Per ogni lavoro elenca le attività specifiche coinvolte (ad esempio, "analizzare i registri finanziari per preparare report" per un contabile). Ci dice che lavoro svolgono realmente le persone.
- APQC Process Classification Framework (PCF): la tassonomia standard dei processi aziendali, organizzata in cinque livelli gerarchici (da L1 a L5), dalle categorie ampie come "Gestire le risorse finanziarie" fino alle singole attività come "Elaborare i conti fornitori". Ci dice come le aziende organizzano il lavoro.
La sfida: l'AEI è organizzato per attività professionali, mentre le aziende ragionano in tassonomie di processi. Dovevamo collegare i due mondi.
Fase 1: collegare l'AEI alle attività professionali
Abbiamo preso la versione del 24 marzo 2026 dell'AEI e utilizzato il campione globale. Per ogni attività, abbiamo estratto le metriche rilevanti per la definizione delle priorità: con quale frequenza viene utilizzata l'IA, come le persone collaborano con essa (delegare, iterare, convalidare o apprendere), quanto autonomamente opera l'IA, il livello di istruzione tipico richiesto, se gli esseri umani segnalano l'attività come qualcosa che sanno fare e con quale frequenza l'IA ha successo.
Poiché l'AEI etichetta ogni attività utilizzando la formulazione esatta delle dichiarazioni di attività O*NET, il collegamento è diretto. Circa il 7% delle attività compare in più professioni. In questi casi abbiamo utilizzato la prima elencata.
Fase 2: collegare le attività professionali ai processi aziendali
Questa fase è più difficile perché la stessa attività può comparire in più processi aziendali e la formulazione raramente coincide esattamente tra O*NET e PCF. L'abbiamo risolta in due livelli:
- Filtrare il bacino di candidati. Per ciascuna delle 13 categorie di primo livello del PCF, abbiamo mantenuto le professioni che plausibilmente svolgono quel tipo di lavoro. Ad esempio, "Sviluppare visione e strategia" è stata limitata a dirigenti di alto livello, analisti di gestione e analisti di ricerche di mercato. Abbiamo costruito questo filtro manualmente per tutte le 13 categorie utilizzando il sistema di codifica professionale standard degli Stati Uniti.
- Trovare la corrispondenza migliore all'interno di quel bacino. Abbiamo utilizzato un modello di similarità tra frasi (un modello open source ampiamente utilizzato chiamato MiniLM) per valutare quanto ogni descrizione di attività O*NET corrispondesse a ciascuna descrizione di processo PCF. La corrispondenza con il punteggio più alto è stata selezionata per ogni processo PCF.
Affidabilità della corrispondenza
Ogni corrispondenza ha ricevuto un punteggio di similarità compreso tra 0 e 1:
- Alta affidabilità (punteggio 0.65 o superiore): 306 corrispondenze (20%)
- Media affidabilità (0.50 a 0.65): 1.037 corrispondenze (66%)
- Bassa affidabilità (0.35 a 0.50): 220 corrispondenze (14%)
- Nessuna corrispondenza affidabile (sotto 0.35): 5 corrispondenze
Tutte le 1.568 righe dettagliate del PCF (attività L4 e compiti L5) hanno ricevuto una corrispondenza. I livelli superiori (da L1 a L3) sono troppo astratti per una corrispondenza diretta e vengono utilizzati per gerarchia e raggruppamento.
Ecco i dati che abbiamo visualizzato sopra:
Si noti che la tabella mostra il dataset completo, mentre i grafici escludono le attività con esposizione all'IA pari a zero per una migliore leggibilità.
Che cosa abbiamo escluso e perché
- L'AEI riporta dati di utilizzo per le attività che sono comparse in un numero sufficiente di conversazioni durante la settimana campione per trarre conclusioni affidabili.
- Per il 57% dei processi abbinati, l'attività O*NET corrispondente è scesa al di sotto di tale soglia, quindi non possiamo determinare il livello esatto di adozione dell'IA.
- Le abbiamo escluse dai grafici invece di ipotizzare. Non sono necessariamente a bassa priorità; ci mancano le prove per posizionarle.
- I grafici mostrano i 327 processi per i quali disponiamo di un segnale misurabile sia nell'esposizione all'IA sia nel tempo di verifica.
Per saperne di più sull'IA
Sentiti gratuito di consultare gli altri nostri articoli sull'IA per saperne di più su come l'IA può trasformare la tua azienda:
- Principali casi d'uso / applicazioni dell'IA
- I principali 50 casi d'uso e case study di Deep Learning.
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Registro delle modifiche
2 aggiornamenti- 2025
Rimossa una fonte dall'introduzione.
- 2022
Aggiunto IBM Process Mining alla sezione 'Cos'è la Trasformazione AI?'.
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
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Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.