7 utili strategie di trasformazione AI
Prima di decidere come trasformare l'AI, i leader devono sapere da dove iniziare. Abbiamo analizzato l'Anthropic Economic Index (versione di marzo 2026)1 , mappando oltre 1 milione di interazioni reali con Claude su 3.260 compiti occupazionali al Framework di classificazione dei processi APQC (PCF) standard.2
Esamina i processi di alto, medio e granulare livello in base all'esposizione all'AI nel mondo reale e ai tempi di verifica umana, supportati da casi d'uso reali di trasformazione AI:
Il grafico sopra fornisce una matrice di priorità per tutte le 13 categorie aziendali di alto livello.
- Dimensione della bolla: Il numero di compiti L4/L5 sottostanti.
- Esposizione all'AI (asse Y): La quota di conversazioni con Claude che riguardano quel compito. Una posizione più alta indica che l'AI viene attivamente utilizzata per questo tipo di lavoro sul campo.
- Tempo di verifica (asse X): I minuti necessari a un essere umano qualificato per convalidare l'output dell'AI. Un tempo inferiore significa che il costo della supervisione umana è basso, rendendo l'implementazione dell'AI più economica e veloce da scalare.
- Il quadrante d'oro: In alto a sinistra mostra un alto livello di integrazione AI e bassi costi di verifica, mentre in basso a destra mostra un basso utilizzo di AI e una verifica lenta.
Il grafico sopra mostra i gruppi di processi ad alto leverage all'interno di ciascuna categoria. I dati rivelano che anche all'interno di una funzione ad alta priorità come l'IT o il Marketing, specifici flussi di lavoro presentano profili di implementazione molto diversi.
Il grafico sopra suddivide questi gruppi di processi nei singoli compiti e attività sottostanti per ciascuna funzione aziendale. Questa vista micro-granulare identifica chiaramente quali flussi di lavoro specifici dare priorità durante l'implementazione dell'automazione.
Quali processi scegliere per la trasformazione AI?
- Information Technology (IT): La priorità più chiara, con un elevato utilizzo di AI 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 test unitari 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 un'implementazione rapida grazie al 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'AI viene utilizzata pesantemente, ma gli esseri umani impiegano ancora il tempo più lungo per ricontrollare il lavoro.
- A livello 2: I LLM spesso elaborano 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 fattore principale di questo collo di bottiglia di verifica.
- Rischio, conformità, relazioni esterne e gestione patrimoniale: Flussi di lavoro deprioritizzati a causa della bassa esposizione all'AI e di lunghe code di verifica.
- A livello 2: Il tracciamento degli audit normativi dovrebbe basarsi su soluzioni puntuali mirate piuttosto che su implementazioni autonome estese a causa degli elevati costi di errore.
- A livello 3: I compiti che riguardano l'analisi del rischio nei contratti legali si appiattiscono in fondo alla matrice a causa dell'elevata posta in gioco della revisione umana richiesta.
Scopri di più sulla metodologia.
Che cos'è la trasformazione AI?
La trasformazione AI 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, inclusi sia le attività commerciali che quelle operative. I giganti della tecnologia stanno integrando l'AI nei loro processi e prodotti. Ad esempio, Google si definisce un'organizzazione "AI-first". Oltre ai giganti tech, IDC stima che almeno il 90% delle nuove organizzazioni inserirà la tecnologia AI nei propri processi e prodotti.
Sentiti free 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 le fasi della trasformazione AI?
Abbiamo elencato di seguito le principali fasi per le aziende Fortune 500. Le aziende più piccole potrebbero evitare team interni e adottare approcci meno rischiosi e con meno investimenti, come affidarsi a consulenti per progetti mirati.
Ecco un breve riepilogo di ciascuna strategia con i dettagli degli esempi reali pertinenti:
1. Definire una visione chiara e una roadmap strategica per l'adozione dell'AI
Una trasformazione AI di successo inizia con l'identificazione e la prioritarizzazione dei casi d'uso in cui la IA generativa (GenAI), i grandi modelli linguistici (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 attraverso l'AI.
Ciò potrebbe includere l'automazione di attività ripetitive, la semplificazione dell'analisi dei dati o la sintesi di informazioni da enormi set di dati non strutturati. La chiave è allineare questi casi d'uso con gli obiettivi strategici complessivi in modo che ogni iniziativa di AI produca risultati tangibili e contribuisca a un maggiore ritorno sull'investimento.
Caso di studio: Il DocLLM di JPMorgan Chase dimostra come l'uso di GenAI possa 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. Tali iniziative ad alto impatto free liberano risorse critiche, consentendo agli esperti di concentrarsi sulle decisioni strategiche anziché impantanarsi in attività di routine. 3
2. Costruire una rete ibrida di competenze AI
Le organizzazioni che desiderano guidare la trasformazione AI nel 2025 devono assicurarsi di avere accesso a talenti tecnici all'avanguardia e conoscenze specifiche del dominio. Costruire una rete AI ibrida significa combinare l'esperienza di laboratori e fornitori esterni di AI, come OpenAI, con l'aggiornamento delle competenze dei team interni. Questa combinazione è essenziale perché infonde nell'organizzazione capacità AI all'avanguardia e favorisce 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 degli aeromobili del 40%, dimostrando che l'aggiornamento delle competenze interne 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 su misura per 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 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 a più fasi senza un costante intervento umano. Integrando agenti AI nei processi aziendali, le aziende possono automatizzare complesse catene decisionali ed esecutive. Questa strategia ottimizza l'efficienza operativa, consentendo ai dipendenti di reindirizzare la loro attenzione su compiti di livello superiore che richiedono pensiero creativo e strategico.
Caso di studio: L'implementazione da parte di Unilever di un agente AI per gli acquisti illustra come i sistemi autonomi possano rivoluzionare la gestione della catena di fornitura. L'agente AI può negoziare con i fornitori, portando a risparmi annuali fino a 250 milioni di dollari. Questo caso di studio sottolinea l'immenso potenziale degli agenti AI per semplificare le operazioni e ottimizzare l'efficienza dei costi in varie funzioni. 5
4. Incorporare salvaguardie per un'AI responsabile
Con la crescente integrazione dell'AI in ogni aspetto delle operazioni aziendali, garantire un uso etico e prevenire i bias non è mai stato così importante. Incorporare un'AI responsabile significa stabilire solidi quadri di controllo che monitorano gli output dell'AI per accuratezza, equità e conformità normativa. Questo approccio proattivo è fondamentale per mantenere la fiducia del pubblico e garantire che i sistemi AI operino in modo trasparente ed etico.
Un caso di studio sull'implementazione di un'AI responsabile è l'uso da parte di CVS Health dei guardrail AWS per Amazon Bedrock. Integrando modelli critici e meccanismi di audit, CVS Health garantisce che i suoi chatbot per farmacia aderiscano costantemente alle rigide linee guida della FDA, mitigando al contempo i rischi di risultati distorti. Tali pratiche sono fondamentali nel settore sanitario e in altri settori sensibili in cui la posta in gioco è alta e qualsiasi deviazione può avere gravi ripercussioni. 6
5. Padroneggiare l'AI incentrata sui dati
Il successo delle iniziative di AI è radicato nella qualità e nella gestione dei dati. Una strategia incentrata sui dati di livello superiore implica investire in pratiche di gestione del ciclo di vita dei dati superiori per garantire che i modelli AI siano addestrati su dataset di alta qualità, pertinenti e ben curati. Senza tale fondamento, anche i sistemi AI più avanzati possono sottoperformare e produrre output inaffidabili.
Caso di studio: Medical-GPT della Mayo Clinic è un esempio esemplare di AI incentrata sui dati. Addestrandosi su interazioni anonime con i pazienti e dati specifici del dominio, il sistema Medical-GPT ha superato i modelli di uso generale, 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'AI. 7
6. Innovazione guidata dall'AI
L'innovazione nell'AI non è uno sforzo una tantum, ma un processo continuo che beneficia di test iterativi e prototipazione rapida. Gli sprint di innovazione guidati dall'AI 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 miglioramenti del servizio clienti.
Caso di studio: L'Oréal fornisce un esempio convincente di questa strategia. Conducendo sprint di innovazione AI 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 di prodotto. Questo approccio accelera il processo di innovazione e riduce il time-to-market per nuovi prodotti e servizi. 8
7. Scalare con un'AI modulare
Un'architettura AI modulare consente alle organizzazioni di integrare più modelli di AI, 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 diventano disponibili.
Caso di studio: Il LLM Gauss di Samsung dimostra un'architettura modulare in azione. Integrando una varietà di modelli AI, 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 rilavorazioni. 9
Quali sono gli ostacoli alla trasformazione AI?
I principali ostacoli che la trasformazione AI deve affrontare sono:
- Talento ed esperienza insufficienti in AI 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'AI.
Aggiungi come fonte preferitaQuali 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'AI può risolvere e garantire che queste iniziative siano in linea con i tuoi 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'AI, raccogliere informazioni e ridurre al minimo i rischi prima di passare alla scala.
- Implementare un'iterazione continua: Valutare regolarmente le prestazioni dell'AI, 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 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'AI.
- Promuovere la collaborazione interfunzionale: Incoraggiare la comunicazione e il lavoro di squadra tra i reparti per allineare le iniziative AI 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.
Metodologia di trasformazione dei processi AI
Abbiamo combinato tre dataset pubblici per costruire questa visualizzazione.
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 compiti viene applicata oggi l'AI.
- 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 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 (da L1 a L5), da categorie ampie come “Gestire le risorse finanziarie” fino a singole attività come “Elaborare i conti da pagare”. Ci dice come le aziende organizzano il lavoro.
La sfida: L'AEI è organizzato per compiti occupazionali, mentre le aziende pensano in termini di tassonomie di processo. Abbiamo dovuto creare un ponte tra i due.
Fase 1: Collegare l'AEI ai compiti occupazionali
Abbiamo preso la versione del 24 marzo 2026 dell'AEI e utilizzato il campione globale. Per ogni compito, abbiamo estratto le metriche rilevanti per la definizione delle priorità: la frequenza con cui l'AI viene utilizzata, come le persone collaborano con essa (delegare, iterare, convalidare o apprendere), il grado di autonomia con cui l'AI opera, il livello di istruzione tipico richiesto, se gli esseri umani segnalano il compito come qualcosa che possono svolgere e la frequenza con cui l'AI 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 compare in più occupazioni. In questi casi abbiamo utilizzato il primo elencato.
Fase 2: collegare i compiti occupazionali ai processi aziendali
Questa fase 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 risolta in due livelli:
- Filtrare il pool di candidati. Per ciascuna delle 13 categorie di alto livello del PCF, abbiamo mantenuto le occupazioni che plausibilmente svolgono quel tipo di lavoro. Ad esempio, “Sviluppare visione e 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 assegnare un punteggio a 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 ciascun 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%)
- Affidabilità media (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 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 la gerarchia e il raggruppamento.
Cosa abbiamo escluso e perché
- L'AEI riporta i dati di utilizzo per i compiti che sono apparsi in un numero sufficiente di conversazioni durante la settimana campione per trarre conclusioni affidabili.
- Per il 57% dei processi abbinati, il compito O*NET corrispondente è sceso al di sotto di tale soglia, quindi non possiamo dire quanto l'AI venga utilizzata.
- Li abbiamo esclusi dai grafici piuttosto che fare supposizioni. Non sono necessariamente a bassa priorità, ma ci mancano le prove per collocarli.
- I grafici mostrano i 327 processi per i quali abbiamo un segnale misurabile sia nell'esposizione all'AI che nel tempo di verifica.
Per saperne di più sull'AI
Sentiti free di consultare i nostri altri articoli sull'AI per saperne di più su come l'AI può trasformare la tua azienda:
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Commenti 1
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Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.