7 Strategie utili di trasformazione IA
Prima di scegliere come trasformare l'IA, i leader devono sapere da dove iniziare. Abbiamo analizzato l'Anthropic Economic Index (rilascio di marzo 2026)1 , mappando oltre 1 milione di interazioni reali di Claude su 3.260 compiti lavorativi rispetto allo standard APQC Process Classification Framework (PCF).2
Scopri i processi di alto, medio e granulare livello in base all'esposizione reale all'IA e ai tempi di verifica umana, supportati da casi d'uso reali di trasformazione IA:
Il grafico sopra fornisce una matrice di priorità su tutte le 13 categorie aziendali di primo livello.
- Dimensione bolla: Il numero di compiti sottostanti L4/L5.
- Esposizione IA (asse Y): La percentuale di conversazioni Claude che riguardano quel compito. Una posizione più alta significa che l'IA viene attivamente utilizzata per questo tipo di lavoro nel mondo reale.
- Tempo di verifica (asse X): I minuti necessari a una persona qualificata per convalidare l'output dell'IA. Un tempo più basso significa che il costo della supervisione umana è basso, rendendo la distribuzione dell'IA più economica e più rapida da scalare.
- Il quadrante d'oro: In alto a sinistra mostra un alto livello di integrazione IA e bassi costi di verifica, mentre in basso a destra mostra un basso utilizzo di IA e una verifica lenta.
Il grafico sopra mostra i gruppi di processi ad alto potenziale all'interno di ciascuna categoria. I dati rivelano che anche all'interno di una funzione ad alta priorità come IT o Marketing, specifici flussi di lavoro presentano profili di implementazione molto diversi.
Il grafico sopra suddivide questi gruppi di processi in singoli compiti e attività sottostanti in ogni funzione aziendale. Questa visione micro-granulare identifica chiaramente quali flussi di lavoro specifici prioritizzare durante l'implementazione dell'automazione.
Quali processi scegliere per la trasformazione IA?
- Tecnologia dell'informazione (IT): La priorità più chiara, con un elevato utilizzo di IA e un ciclo di verifica gestibile di ~60 minuti.
- A livello 2: Lo sviluppo di applicazioni e il refactoring del codice conducono perché i test automatizzati mantengono la revisione umana sotto i 30 minuti.
- A livello 3: Il debugging della sintassi e la generazione di unit test si trovano nel quadrante d'oro con un overhead di verifica quasi nullo.
- Marketing, vendite e servizio clienti: Obiettivi altamente scalabili con tempi di verifica inferiori a 45 minuti.
- A livello 2: La generazione di contenuti e la sintesi della ricerca di mercato offrono una rapida implementazione grazie al loro basso overhead di verifica.
- A livello 3: L'analisi granulare dei compiti rivela che il SEO meta-tagging e la generazione di bozze iniziali richiedono la minore supervisione umana.
- Visione e Strategia: Un collo di bottiglia ad alta esposizione in cui l'IA è fortemente utilizzata, ma gli umani impiegano ancora il tempo più lungo per verificare il lavoro.
- A livello 2: Gli LLM redigono frequentemente modelli per la pianificazione strategica aziendale. Tuttavia, la verifica umana richiede diverse ore (oltre 180 minuti) per convalidare le ipotesi critiche prima dell'esecuzione.
- A livello 3: La modellazione del panorama competitivo come motore principale di questo collo di bottiglia della verifica.
- Rischio, conformità, relazioni esterne e gestione degli asset: Flussi di lavoro deprioritizzati a causa della bassa esposizione all'IA e delle lunghe code di verifica.
- A livello 2: Il monitoraggio degli audit normativi dovrebbe basarsi su soluzioni mirate piuttosto che su implementazioni autonome su larga scala a causa degli elevati costi degli errori.
- A livello 3: I compiti che coinvolgono l'analisi del rischio dei contratti legali si appiattiscono nella parte inferiore della matrice a causa della necessaria revisione umana ad alto rischio.
Per saperne di più sulla metodologia.
Cos'è la trasformazione IA?
La trasformazione IA è il passo successivo dopo la trasformazione digitale. Dopo che un'azienda adotta processi digitali, il passo successivo è migliorare la sua intelligenza. Ciò aumenterebbe 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.
Sentiti libero di leggere le nostre soluzioni di sostenibilità digitale se ritieni che la tua azienda non abbia ancora progredito nel suo percorso di trasformazione digitale.
Quali sono i passi per la trasformazione IA?
Abbiamo elencato di seguito i principali passi per le aziende Fortune 500. Le aziende più piccole potrebbero evitare team interni e adottare approcci meno rischiosi e con minori investimenti, come affidarsi a consulenti per progetti mirati.
Ecco un breve riepilogo di ogni strategia con i dettagli degli esempi reali pertinenti:
1. Definire una visione chiara e una roadmap strategica per l'adozione dell'IA
Una trasformazione IA di successo inizia con l'identificazione e la prioritizzazione dei casi d'uso in cui l'IA generativa (GenAI), i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l'IA agentica possono avere un 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 compiti ripetitivi, l'ottimizzazione dell'analisi dei dati o la sintesi di insight da vasti set di dati non strutturati. La chiave è allineare questi casi d'uso con gli obiettivi strategici complessivi in modo che ogni iniziativa 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 all'85% e minimizzato significativamente gli errori. Iniziative ad alto impatto come questa liberano risorse critiche, consentendo agli esperti di concentrarsi sulle decisioni strategiche anziché impantanarsi in compiti di routine. 3
2. Costruire una rete ibrida di competenze in IA
Le organizzazioni che desiderano guidare la trasformazione IA nel 2025 devono assicurarsi di avere accesso a talenti tecnici all'avanguardia e a conoscenze specifiche di dominio. Costruire una rete IA ibrida significa combinare le competenze di laboratori e fornitori esterni di IA, come OpenAI, con l'upskilling dei team interni. Questa combinazione è essenziale perché infonde nell'organizzazione capacità di IA all'avanguardia e promuove una profonda comprensione di come queste tecnologie possano essere adattate a sfide aziendali uniche.
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 dei loro aeromobili di un impressionante 40%, dimostrando che l'upskilling interno e le partnership esterne possono produrre significativi guadagni di efficienza.4
Le aziende possono promuovere una cultura di apprendimento e innovazione continui investendo in programmi di formazione completi adattati a ruoli che vanno dai dirigenti agli ingegneri junior.
Inoltre, l'implementazione del 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 simulazioni 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 a più fasi 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 reindirizzare la propria attenzione su compiti di livello superiore che richiedono pensiero creativo e strategico.
Caso di studio: L'implementazione da parte di Unilever di un agente IA per gli acquisti 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 di snellire le operazioni e ottimizzare l'efficienza dei costi in varie funzioni. 5
4. Incorporare salvaguardie di IA responsabile
Con la crescente integrazione dell'IA in ogni aspetto delle operazioni aziendali, garantire un uso etico e prevenire i bias non è mai stato così importante. Incorporare un'IA responsabile significa stabilire solidi quadri di supervisione che monitorano 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 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 aderiscano costantemente alle 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 è radicato nella qualità e nella gestione dei dati. Una strategia incentrata sui dati di base implica 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 una tale base, anche i sistemi IA più avanzati possono avere prestazioni inferiori e produrre output inaffidabili.
Caso di studio: Medical-GPT della 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 rilevanti nel campo 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 nei miglioramenti del servizio clienti.
Caso di studio: L'Oréal fornisce un esempio convincente di questa strategia. Conducendo sprint di innovazione IA mirati, 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 riduce il time-to-market per nuovi prodotti e servizi. 8
7. Scalare con l'IA modulare
Un'architettura IA modulare consente alle organizzazioni di integrare più modelli di IA, che vanno 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 disponibili.
Caso di studio: Il LLM Gauss di Samsung dimostra un'architettura modulare in azione. Integrando una varietà di modelli IA, Samsung ha ottimizzato compiti 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 significative rielaborazioni. 9
Quali sono gli ostacoli alla trasformazione IA?
I principali ostacoli alla trasformazione 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 migliori pratiche?
Sulla base della nostra revisione della ricerca esistente e delle interviste:
- Definire obiettivi chiari: Identificare sfide aziendali specifiche che l'IA può risolvere e garantire che queste iniziative siano allineate con gli obiettivi strategici.
- Costruire un solido framework 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 piloti su piccola scala per valutare l'efficacia dell'IA, raccogliere approfondimenti 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 mutevoli esigenze aziendali.
- Collaborare con esperti e sviluppare competenze interne: Collaborare con fornitori esperti di LLM investendo al contempo nell'upskilling del proprio team per garantire una trasformazione sostenibile.
- Dare priorità alla sicurezza e alle pratiche etiche: Affrontare i bias, garantire la trasparenza e applicare solide misure di privacy dei dati durante l'intero ciclo di vita dell'IA.
- Promuovere la collaborazione interfunzionale: Incoraggiare la comunicazione e il lavoro di squadra tra i dipartimenti per allineare le iniziative 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 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 viene utilizzato Claude nel mondo reale. Il rilascio di marzo 2026 copre oltre un milione di conversazioni, etichettate per tipo di compito. Ci dice a quali compiti l'IA viene applicata oggi.
- O*NET: il database delle occupazioni del Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti. Per ogni lavoro, elenca i compiti specifici coinvolti (ad esempio, “analizzare i registri finanziari per preparare report” per un contabile). Ci dice che lavoro fanno effettivamente 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 da pagare”. Ci dice come le aziende organizzano il lavoro.
La sfida: L'AEI è organizzato per compiti lavorativi, mentre le aziende pensano in tassonomie di processo. Abbiamo dovuto colmare il divario.
Passaggio 1: Collegare l'AEI ai compiti lavorativi
Abbiamo preso il rilascio dell'AEI del 24 marzo 2026 e utilizzato il campione globale. Per ogni compito, abbiamo estratto le metriche rilevanti per la prioritizzazione: la frequenza con cui l'IA viene utilizzata, come le persone collaborano con essa (delega, iterazione, convalida o apprendimento), quanto autonomamente opera l'IA, il livello di istruzione tipico richiesto, se gli esseri umani segnalano il compito come qualcosa che possono fare e la frequenza con cui l'IA ha successo.
Poiché l'AEI etichetta ogni compito utilizzando la formulazione esatta delle dichiarazioni dei compiti O*NET, il collegamento è diretto. Circa il 7% dei compiti appare in più occupazioni. In quei casi abbiamo utilizzato il primo elencato.
Passaggio 2: Collegare i compiti lavorativi ai processi aziendali
Questo passaggio è più difficile perché lo stesso compito può apparire in più processi aziendali e la formulazione raramente corrisponde esattamente tra O*NET e PCF. Lo abbiamo risolto in due livelli:
- Filtrare il pool di candidati. Per ciascuna delle 13 categorie di primo livello PCF, abbiamo mantenuto le occupazioni che plausibilmente svolgono quel tipo di lavoro. Ad esempio, “Sviluppare la visione e la strategia” è stato limitato 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 occupazionale standard degli Stati Uniti.
- Trovare la migliore corrispondenza all'interno di quel pool. Abbiamo utilizzato un modello di similarità delle frasi (un modello open-source ampiamente utilizzato chiamato MiniLM) per valutare quanto ogni descrizione del compito O*NET corrispondesse a ciascuna descrizione del processo PCF. La corrispondenza con il punteggio più alto è stata selezionata per ciascun processo PCF.
Confidenza della corrispondenza
Ogni corrispondenza ha ricevuto un punteggio di similarità compreso tra 0 e 1:
- Alta confidenza (punteggio 0.65 o superiore): 306 corrispondenze (20%)
- Media confidenza (0.50 a 0.65): 1.037 corrispondenze (66%)
- Bassa confidenza (0.35 a 0.50): 220 corrispondenze (14%)
- Nessuna corrispondenza affidabile (inferiore a 0.35): 5 corrispondenze
Tutte le 1.568 righe PCF dettagliate (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 la gerarchia e il raggruppamento.
Ecco i dati che abbiamo tracciato sopra:
Si noti che la tabella mostra il dataset completo, mentre i grafici escludono i compiti con esposizione IA pari a zero per una migliore leggibilità.
Cosa abbiamo escluso e perché
- L'AEI riporta i dati di utilizzo per i compiti che sono apparsi in conversazioni sufficienti durante la settimana campione per trarre conclusioni affidabili.
- Per il 57% dei processi corrispondenti, il compito O*NET corrispondente è sceso al di sotto di tale soglia, quindi non possiamo dire quanto l'IA venga utilizzata.
- Li abbiamo esclusi dai grafici piuttosto che tirare a indovinare. Non sono necessariamente a bassa priorità, ma non abbiamo le prove per posizionarli.
- I grafici mostrano i 327 processi in cui abbiamo un segnale misurabile sia nell'esposizione all'IA che nel tempo di verifica.
Per saperne di più sull'IA
Sentiti libero 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 migliori 50 casi d'uso di Deep Learning e studi di caso.
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Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
Commenti 1
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Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.