7 strategie utili per la 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 con Claude su 3.260 compiti occupazionali al framework standard APQC Process Classification Framework (PCF).2
Consulta i processi di livello alto, medio e granulare per esposizione reale all'IA e tempi di verifica umana, supportati da casi d'uso reali di trasformazione IA:
Il grafico sopra fornisce una matrice di priorità per tutte le 13 categorie aziendali di primo livello.
- Dimensione delle bolle: Il numero di attività L4/L5 sottostanti.
- Esposizione all'IA (asse Y): La quota di conversazioni con 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 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 mostra un alto livello di integrazione dell'IA e bassi costi di verifica, mentre in basso a destra mostra 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 l'IT o il marketing, flussi di lavoro specifici presentano profili di implementazione molto diversi.
Il grafico sopra scompone questi gruppi di processi nei singoli compiti e attività sottostanti di 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 IA?
- Information Technology (IT): La priorità più chiara, caratterizzata da un elevato utilizzo dell'IA e un ciclo di verifica gestibile di circa 60 minuti.
- A 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.
- A livello 3: Il debug della sintassi e la generazione di unit test si collocano 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 delle ricerche di mercato offrono una rapida implementazione grazie al basso overhead di verifica.
- A livello 3: L'analisi granulare dei compiti rivela che la meta-taggatura SEO e la generazione iniziale di bozze di testi 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 ancora il tempo più lungo per ricontrollare il lavoro.
- A livello 2: LLMs spesso redigono bozze di modelli per la pianificazione strategica aziendale. Tuttavia, la verifica umana richiede diverse ore (180+ minuti) per convalidare le ipotesi critiche prima dell'esecuzione.
- A livello 3: La modellazione del panorama competitivo come fattore primario 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 dei lunghi tempi di verifica.
- A livello 2: Il monitoraggio degli audit normativi dovrebbe affidarsi a soluzioni puntuali mirate piuttosto che a implementazioni autonome su larga scala, a causa degli elevati costi degli errori.
- A livello 3: I compiti che implicano 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 IA?
La trasformazione IA è il passo successivo alla trasformazione digitale. Dopo che un'azienda adotta processi digitali, il passo successivo è migliorare la propria intelligenza. Ciò aumenterebbe il livello di automazione e l'efficacia di tali processi.
L'intelligenza artificiale trasformativa tocca tutti gli aspetti dell'impresa moderna, comprese le attività commerciali e operative. I giganti della tecnologia stanno integrando l'IA nei loro processi e prodotti. Ad esempio, Google si definisce un'organizzazione “IA-first”. Oltre ai giganti della tecnologia, IDC stima che almeno il 90% delle nuove organizzazioni inserirà la tecnologia IA nei propri processi e prodotti.
Sentiti gratuito di leggere le nostre soluzioni di sostenibilità digitale se ritieni che la tua azienda non abbia ancora fatto progressi nel proprio percorso di trasformazione digitale.
Quali sono i passi per la trasformazione IA?
Di seguito abbiamo elencato i principali passi per le aziende Fortune 500. Le aziende più piccole potrebbero evitare i team interni e adottare approcci meno rischiosi e meno onerosi in termini di investimenti, come affidarsi 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 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 influire in modo più significativo sui risultati aziendali. Le organizzazioni dovrebbero iniziare valutando quali flussi di lavoro operativi sono più adatti all'automazione e dove le competenze umane possono essere efficacemente potenziate dall'IA.
Ciò potrebbe includere l'automazione di attività ripetitive, la semplificazione dell'analisi dei dati o la sintesi di approfondimenti da vasti insiemi di dati non strutturati. La chiave è allineare questi casi d'uso con gli obiettivi strategici complessivi affinché ogni iniziativa IA produca risultati tangibili e contribuisca a un maggiore ritorno sull'investimento.
Caso di studio: Il DocLLM di JPMorgan Chase dimostra come sfruttare la GenAI per trasformare l'analisi dei contratti. Automatizzando il processo di revisione, la banca ha ridotto, secondo quanto riportato, il tempo di revisione manuale fino all'85% e ha ridotto significativamente al minimo gli errori. Tali iniziative ad alto impatto rendono gratuito risorse critiche, consentendo agli esperti di concentrarsi sulle decisioni strategiche invece di impantanarsi in attività di routine. 3
2. Costruire una rete ibrida di competenze IA
Le organizzazioni che puntano a guidare la trasformazione IA nel 2025 devono assicurarsi di avere accesso a talenti tecnici all'avanguardia e a conoscenze specifiche del dominio. Costruire una rete IA ibrida significa combinare le competenze di laboratori e fornitori di IA esterni, come OpenAI, con l'aggiornamento delle competenze dei team interni. Questa combinazione è essenziale perché infonde nell'organizzazione capacità di IA allo stato dell'arte 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 dei propri aeromobili 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 e 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 multi-step senza un costante intervento umano. Integrando gli 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 verso 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 approvvigionamenti illustra come i sistemi autonomi possano rivoluzionare la gestione della catena di fornitura. 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 diverse funzioni. 5
4. Integrare misure di salvaguardia 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 stabilire 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 responsabile dell'IA è l'uso da parte di CVS Health delle funzionalità Guardrails di AWS per Amazon Bedrock. Integrando modelli critici e meccanismi di audit, CVS Health garantisce che i propri chatbot farmaceutici aderiscano costantemente alle rigorose linee guida della FDA, mitigando al contempo i rischi di risultati distorti. Tali pratiche sono fondamentali in ambito sanitario 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 di livello superiore implica investire in pratiche eccellenti di gestione del ciclo di vita dei dati per garantire che i modelli di IA siano addestrati su dataset pertinenti, di alta qualità e ben curati. Senza tale fondamento, anche i sistemi di IA più avanzati possono avere prestazioni inferiori e produrre output inaffidabili.
Caso di studio: Il 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 in 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, manutenzione predittiva e miglioramento del servizio clienti.
Caso di studio: L'Oréal fornisce 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 di 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 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 man mano che diventano disponibili.
Caso di studio: Il Gauss LLM di Samsung dimostra un'architettura modulare in azione. Integrando una varietà di modelli di 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 rilavorazioni significative. 9
Quali sono gli ostacoli alla trasformazione IA?
I principali ostacoli che la trasformazione IA deve affrontare sono:
- Talento ed esperienza in materia di 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 le 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 progetti pilota su piccola scala per valutare l'efficacia dell'IA, raccogliere informazioni e ridurre al minimo i rischi prima di passare alla scala.
- 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 delle competenze del team per garantire una trasformazione sostenibile.
- Dare priorità a sicurezza e pratiche etiche: Affrontare i pregiudizi, garantire trasparenza e applicare misure rigorose 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 reparti per allineare le iniziative IA con 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 vista.
I tre dataset sono:
- Anthropic Economic Index (AEI): Il dataset di ricerca di Anthropic che misura come Claude viene utilizzato 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 documenti finanziari per preparare i rapporti” per un contabile). Ci dice quale lavoro svolgono effettivamente le persone.
- APQC Process Classification Framework (PCF): la tassonomia standard dei processi aziendali, organizzata in cinque livelli gerarchici (dall'L1 all'L5), dalle categorie generali come “Gestire le risorse finanziarie” fino alle singole attività come “Elaborare i debiti verso fornitori”. Ci dice come le aziende organizzano il lavoro.
La sfida: l'AEI è organizzato per compiti occupazionali, mentre le aziende ragionano in tassonomie di processo. Era necessario colmare il divario tra i due.
Passaggio 1: Collegare l'AEI ai compiti occupazionali
Abbiamo preso il rilascio AEI del 24 marzo 2026 e abbiamo utilizzato il campione globale. Per ogni compito, abbiamo estratto le metriche rilevanti per la definizione delle priorità: con quale frequenza viene usata l'IA, come le persone collaborano con essa (delegano, iterano, convalidano o apprendono), con quanta autonomia opera l'IA, il livello di istruzione tipico richiesto, se gli esseri umani dichiarano di saper svolgere il compito e con quale frequenza l'IA ha successo.
Poiché l'AEI etichetta ogni compito utilizzando la formulazione esatta delle dichiarazioni di compito O*NET, il collegamento è diretto. Circa il 7% dei compiti appare in più occupazioni. In questi casi abbiamo utilizzato il primo elencato.
Passaggio 2: Collegare i compiti occupazionali 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. L'abbiamo risolto in due livelli:
- Filtrare il bacino 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 visione e strategia” è stato limitato ai massimi dirigenti, agli analisti di gestione e agli 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 corrispondenza migliore all'interno di quel bacino. Abbiamo utilizzato un modello di similarità delle frasi (un modello open source ampiamente utilizzato chiamato MiniLM) per valutare quanto ogni descrizione di compito O*NET corrispondesse a ciascuna descrizione di processo PCF. La corrispondenza con il punteggio più alto è stata selezionata per ogni processo PCF.
Affidabilità delle corrispondenze
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 (da 0.50 a 0.65): 1.037 corrispondenze (66%)
- Bassa affidabilità (da 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 rappresentato sopra:
Si noti che la tabella mostra il dataset completo, mentre i grafici escludono i compiti con esposizione zero all'IA per una migliore leggibilità.
Cosa abbiamo escluso e perché
- L'AEI riporta i dati di utilizzo per i compiti che sono comparsi in un numero sufficiente di conversazioni durante la settimana campione per trarre conclusioni affidabili.
- Per il 57% dei processi confrontati, il compito O*NET corrispondente è sceso al di sotto di tale soglia, quindi non possiamo determinare l'esatto livello di adozione dell'IA.
- Li abbiamo esclusi dai grafici invece di fare supposizioni. Non sono necessariamente a bassa priorità: mancano le prove per collocarli.
- 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 studi di caso di deep learning.
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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.
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Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.