Decisioni e processi decisionali per l'IA nelle aziende: dall'impulso strategico all'implementazione pratica

Più di un semplice strumento: perché scegliere l'intelligenza artificiale cambierà l'intera attività

L'entusiasmo che circonda l'intelligenza artificiale rimane intatto e nei consigli di amministrazione delle aziende tedesche prevale una mentalità da corsa all'oro. Molti vedono l'introduzione dell'IA come una decisione rapida e operativa, solo un altro strumento software che promette efficienza. Ma questa supposizione è un errore costoso ed è la ragione principale per cui un sorprendente 80% di tutti i progetti di IA fallisce. La realtà è questa: la decisione di integrare strategicamente l'IA in un'azienda non è uno sprint, ma una maratona che richiede dai sei ai nove mesi prima ancora che venga scritta la prima riga di codice.

La ragione di questa complessità non risiede nella tecnologia, ma nel processo. A differenza dei software convenzionali, l'IA richiede una radicale riorganizzazione della strategia aziendale, delle strutture di governance e della valutazione dei rischi. Dall'avvento di ChatGPT e dall'entrata in vigore dell'Atto UE sull'IA, la sperimentazione non vincolante non è più un'opzione. Ogni iniziativa di IA oggi deve essere integrata in un rigoroso quadro giuridico, etico e finanziario.

Questo articolo è la vostra guida attraverso questo processo impegnativo ma cruciale. Scompone il complesso percorso dalle considerazioni strategiche iniziali alla decisione pronta per l'implementazione in sette fasi concrete e comprensibili. Attraverso esempi pratici, analisi dei costi e le insidie ​​più comuni, scoprirete perché il vero lavoro inizia molto prima dell'implementazione tecnica e come impostare il percorso per una trasformazione dell'IA di successo, con lungimiranza strategica piuttosto che con un cieco attivismo.

Un dilemma strategico: perché le decisioni sull’intelligenza artificiale richiedono più tempo di quanto le aziende credano

La decisione di introdurre l'intelligenza artificiale in un'azienda è spesso percepita come una rapida scelta operativa. La realtà è notevolmente più complessa. Il processo decisionale per l'implementazione dell'IA non si esaurisce in un singolo momento, ma piuttosto in una sequenza nidificata di valutazioni strategiche, operative, organizzative e tecniche che richiede dai sei ai nove mesi prima ancora dell'inizio della prima fase di implementazione. Mentre le aziende di altri settori tecnologici possono lavorare con matrici decisionali consolidate, il processo decisionale per l'IA è fondamentalmente diverso: richiede non solo la valutazione dei parametri tecnici, ma anche la reinterpretazione delle strutture di governance, delle strategie di gestione del cambiamento e delle valutazioni del rischio, che spesso non sono ancora istituzionalizzate in questa forma all'interno delle organizzazioni.

La tragedia per molte aziende risiede nella sottovalutazione dell'importanza di questa decisione. L'IA viene spesso equiparata ad altre implementazioni software nelle discussioni gestionali, nonostante la sua complessità sia di gran lunga maggiore. Questo porta a progetti sottofinanziati, stime di tempi ottimistiche e, in ultima analisi, ai famigerati fallimenti documentati in letteratura: le ricerche attuali indicano che l'80% di tutti i progetti di IA fallisce. Gran parte di questi fallimenti non sono di natura tecnica, ma piuttosto procedurale. Si verificano perché il processo decisionale non è stato strutturato in modo sufficientemente rigoroso.

Lo sviluppo storico: dall'utopia alla governance pragmatica

Per comprendere l'attuale processo decisionale, è necessario esaminare gli sviluppi che lo hanno portato. La prima ondata di adozione dell'IA nelle aziende è stata caratterizzata da euforia e ottimismo tecnologico. Negli anni 2010, l'IA è stata esplorata principalmente da grandi aziende tecnologiche e startup ben capitalizzate. Le aziende tradizionali erano inizialmente scettiche, poi esitanti. Le decisioni all'epoca erano semplici: si coinvolgevano consulenti esterni, si testavano modelli accademici e, se qualcosa non funzionava, il progetto veniva silenziosamente abbandonato.

Questo periodo di sviluppo non vincolante si è concluso bruscamente con la pubblicazione di ChatGPT nel novembre 2022. Improvvisamente, l'IA non è più stata astratta e scientifica, ma tangibile e onnipresente. Ciò ha portato a una massiccia accelerazione delle manifestazioni di interesse da parte dei consigli di amministrazione. La seconda ondata che stiamo attualmente vivendo è caratterizzata da pressioni normative e competitive e dal riconoscimento dell'importanza strategica dell'IA. L'Atto UE sull'IA, entrato in vigore nell'agosto 2025, così come quadri normativi simili in altri Paesi, hanno fondamentalmente strutturato il processo decisionale. Le aziende non possono più sperimentare senza impegno; ogni iniziativa di IA deve essere integrata in un quadro giuridico ed etico.

La terza dimensione di questo sviluppo è la professionalizzazione. Gartner riporta che il 75% delle aziende utilizzerà l'IA entro la fine del 2025. Questo rappresenta un'adozione di massa. Con questa adozione diffusa, naturalmente, arrivano standard, best practice e quadri di governance che prima erano superflui. Le aziende che implementano l'IA oggi possono attingere a un patrimonio consolidato di conoscenze ed esperienze, il che rende il processo decisionale più strutturato ma anche più complesso. Il processo decisionale oggi non è più veloce, ma più completo e meglio documentato. Questo è lo sviluppo centrale che definisce il moderno processo decisionale dell'IA.

I meccanismi fondamentali del processo decisionale

Il processo decisionale per l'IA nelle aziende non segue uno schema universale, ma piuttosto modelli consolidati che emergono nelle organizzazioni più mature. Questi processi possono, tuttavia, essere scomposti in fasi concrete, ciascuna con i propri criteri, stakeholder e punti di criticità.

La prima fase è la valutazione strategica o fase di stima, che dura dalle due alle quattro settimane.

In questa fase, la prima domanda a cui rispondere è: a che punto è la nostra azienda con l'intelligenza artificiale? Questo viene fatto attraverso un'analisi strutturata della maturità dell'intelligenza artificiale, in cui vengono intervistati dirigenti di diversi reparti, dall'IT alla finanza, fino allo sviluppo aziendale. L'obiettivo è quello di rilevare non solo il livello di preparazione tecnica, ma anche la maturità organizzativa. Le aziende che in questa fase diventano ansiose e vogliono passare rapidamente alla fase successiva commettono un errore fondamentale. La fase di valutazione è il fondamento su cui si basano tutte le decisioni successive.

La seconda fase è quella dello sviluppo della strategia e degli obiettivi, che dura dalle quattro alle otto settimane.

È qui che l'azienda definisce cosa dovrebbe rappresentare l'IA per il proprio business. Non si tratta principalmente di una questione tecnica, ma di business. Esempi di domande includono: l'IA dovrebbe principalmente consentire guadagni di efficienza o creare nuovi modelli di business? Dovrebbe essere integrata nei processi esistenti o creare dipartimenti separati? Quali settori o aree funzionali hanno il potenziale più elevato? Questa chiarificazione strategica richiede intense discussioni a livello di consiglio di amministrazione. Molte aziende sottovalutano il tempo necessario in questa fase perché la liquidano come mera retorica. Non lo è. La chiarezza sulla visione aziendale in materia di IA determina tutte le decisioni successive. Le aziende senza una strategia chiara finiscono con progetti di IA privi di valore aziendale tangibile.

La terza fase consiste nell'identificazione dei casi d'uso e nella definizione delle priorità, un processo che dura dalle sei alle dodici settimane.

Questa è la versione operativa della fase strategica. Qui vengono identificati casi d'uso concreti e orientati ai risultati aziendali. L'azienda raccoglie idee da diversi dipartimenti: in che modo l'IA potrebbe aiutarti nello specifico? Questa raccolta è volutamente non strutturata. Segue una prioritizzazione sistematica, basata su una matrice di valutazione che considera fattori quali il potenziale aziendale, la fattibilità tecnica, la maturità dei dati e il potenziale di rischio. Il processo di prioritizzazione è il punto più critico di questa fase, poiché riunisce dipartimenti aziendali ottimisti e dipartimenti tecnici realistici. Gestire queste tensioni e giungere a una priorità fondata è una competenza manageriale, non tecnica. Le aziende che selezionano i loro primi dieci casi d'uso tramite una semplice votazione perderanno poi tempo in progetti non redditizi.

La quarta fase è la valutazione del rischio e della conformità, che dura dalle quattro alle otto settimane.

Questa è una fase che è stata praticamente ignorata nella prima ondata di adozione dell'IA (prima del 2023), ma che ora è cruciale. Questa fase valuta: quali requisiti normativi influenzano le applicazioni di IA pianificate? Quali dati sono richiesti e qual è la loro ammissibilità legale? Quali questioni etiche sorgono? Quali rischi di responsabilità e conformità emergono? Idealmente, questa fase è condotta da un team che include avvocati, specialisti della conformità, responsabili della protezione dei dati ed esperti tecnici. Questo non è facoltativo. Le aziende che saltano questa fase o la conducono in modo superficiale si creeranno enormi problemi in seguito.

La quinta fase è quella della pianificazione finanziaria e dello sviluppo del business case, che dura dalle quattro alle sei settimane.

Qui vengono compilati dati concreti sugli investimenti. I costi per l'implementazione dell'IA variano notevolmente a seconda dell'ambito del progetto. Le soluzioni di IA self-service possono partire da 4.000 a 25.000 euro al mese. Gli sviluppi personalizzati vanno da 15.000 a 32.000 euro per un prototipo e possono raggiungere i 50.000-100.000 euro o più. I costi infrastrutturali, che possono variare da 500 a 15.000 euro al mese a seconda della soluzione cloud, sono un ulteriore fattore. A questi si aggiungono i costi nascosti: formazione del personale (da 300 a 4.000 euro a persona), gestione del cambiamento, preparazione dei dati (che può rappresentare dal 60 all'80% del budget del progetto) e ottimizzazione continua. I progetti di IA aziendali nelle aziende di medie e grandi dimensioni possono partire da un budget di 250.000 euro. Lo sviluppo di un business case è fondamentale in questo caso. Le aziende devono dimostrare non solo gli investimenti, ma anche i rendimenti attesi. Un ROI conservativo per l'implementazione dell'IA è del 214% in cinque anni; Le stime ottimistiche possono arrivare fino al 761%. Questo intervallo sottolinea la necessità di ipotesi realistiche.

La sesta fase riguarda la preparazione organizzativa e la struttura di governance, e dura dalle quattro alle otto settimane.

Questa è una fase che spesso si svolge parallelamente ad altre, ma merita una sua specifica collocazione. Qui vengono definite le seguenti domande: chi prende le decisioni sui progetti di IA? Quale struttura di governance è richiesta? È necessario un Chief AI Officer? Come verrà integrata l'IA nelle gerarchie decisionali esistenti? Le grandi aziende con requisiti di governance più complessi istituiscono un AI Governance Board composto da rappresentanti delle unità aziendali, IT, compliance, risorse umane e finanza. Le aziende più piccole possono gestire questa fase in modo più informale, ma dovrebbero comunque stabilire chiare linee di responsabilità. Questa fase è fondamentale perché conferisce legittimità e struttura all'iniziativa di IA. Le aziende senza una governance chiara falliscono in seguito a causa di iniziative concorrenti o di una mancanza di responsabilità nel processo decisionale.

La settima fase è quella della mobilitazione delle parti interessate e della preparazione alla gestione del cambiamento, che dura dalle quattro alle dieci settimane.

Questa fase anticipa le resistenze e prepara l'organizzazione ad affrontarle. Il classico processo di change management per l'IA segue una struttura collaudata: nei primi due o tre mesi, si sensibilizza l'opinione pubblica. I dipendenti vengono informati che l'IA sta arrivando, non come una minaccia per il loro lavoro, ma come uno strumento per potenziarli. Nei successivi tre o sei mesi, si promuove lo spirito di sperimentazione. Si dimostrano i risultati rapidi. Si formano gruppi pilota di volontari. I successivi sei o dodici mesi sono dedicati alla scalabilità. Si documentano le best practice e si istituzionalizza la formazione. Il coinvolgimento degli stakeholder è fondamentale: il 78% dei dirigenti considera le decisioni supportate dall'IA un vantaggio strategico, ma questo non è automatico. Questa convinzione deve essere conquistata. Le aziende che saltano questa fase non solo creano resistenza all'implementazione, ma anche problemi culturali a lungo termine.

Solo dopo queste sette fasi, che complessivamente durano dai sei ai nove mesi, l'azienda è in grado di avviare progetti pilota concreti. Questo è un punto critico che molti decisori fraintendono. Pensano che la decisione di implementare l'IA sia il punto di partenza per un lavoro pratico. In realtà, la decisione stessa richiede un processo che dura dai sei ai nove mesi, e solo dopo inizia l'implementazione.

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Lo status quo: il processo decisionale come realtà aziendale

L'attuale stato del processo decisionale in materia di IA presenta un quadro sorprendente. Da un lato, c'è l'urgenza normativa. Con l'adozione dell'Atto UE sull'IA come quadro normativo vincolante, le aziende europee devono integrare l'utilizzo dell'IA in un sistema di governance documentato. Ciò rende il processo decisionale una necessità di conformità, non solo un'opzione strategica. Il 77% delle organizzazioni sta già implementando attivamente programmi di governance dell'IA. Non si tratta di un'opzione facoltativa, ma di una prassi consolidata. Questa adozione diffusa consente alle aziende di attingere a modelli consolidati. Il mercato degli strumenti e della consulenza per la governance dell'IA cresce del 36,7% all'anno e raggiungerà un volume di 29,6 miliardi di dollari entro il 2033. Ciò significa che il processo decisionale è oggi più professionalizzato che mai.

D'altro canto, le decisioni sono più concrete e guidate dagli stakeholder rispetto al passato. Il 47% delle organizzazioni considera la governance dell'IA una priorità strategica. Ciò significa che le decisioni non vengono prese nei reparti IT, ma a livello di consiglio di amministrazione. Ciò aumenta il rigore del processo, poiché i consigli di amministrazione in genere dispongono di processi decisionali più formali rispetto ai responsabili IT. Sebbene questo sia generalmente positivo, comporta anche significativi ritardi nell'implementazione.

Anche la realtà pratica rivela un panorama frammentato. Le aziende che promuovono con successo l'adozione dell'IA seguono un modello strutturato in quattro fasi: esplorazione (da due a tre mesi), standardizzazione (da due a quattro mesi), integrazione (da sei a dodici mesi) e, infine, trasformazione. Queste fasi non sono facoltative o rapide da completare, ma rappresentano traguardi fondamentali. Le aziende che saltano o sovraccaricano queste fasi falliscono sistematicamente.

Un altro aspetto dello status quo è la realtà dei costi. Le spese di conformità per i progetti di implementazione dell'IA ammontano in media a 344.000 euro, mentre i costi di ricerca e sviluppo si aggirano intorno ai 150.000 euro. Ciò rappresenta un aumento del 229% dei costi di governance rispetto allo sviluppo. Questo spiega perché il processo decisionale richieda così tanto tempo: la decisione stessa è diventata costosa.

Dalla pratica: due casi di studio di processi decisionali reali

Il primo caso di studio riguarda un'azienda di e-commerce di medie dimensioni con sede a Berlino, con circa 500 dipendenti.

L'azienda ha riconosciuto la necessità di ottimizzare i propri processi logistici. L'approccio tradizionale sarebbe stato quello di implementare un nuovo software. Invece, è stata pianificata un'iniziativa di intelligenza artificiale. Il processo decisionale ha richiesto otto mesi. Nella fase di valutazione, sono stati mappati i processi logistici esistenti, valutata la qualità dei dati e valutati i sistemi IT esistenti. È emerso che la qualità dei dati era significativamente peggiore del previsto. Nella fase strategica, è stato definito che l'intelligenza artificiale avrebbe dovuto essere utilizzata principalmente per ottimizzare la pianificazione dei percorsi di consegna. Nella fase dei casi d'uso, sono stati identificati diciassette casi d'uso, suddivisi in quattro categorie prioritarie: ottimizzazione dei percorsi, previsione delle scorte, automazione del servizio clienti e rilevamento delle frodi. Nella fase di valutazione del rischio, è stato stabilito che la maggior parte dei casi d'uso non presentava problemi dal punto di vista normativo, ma la gestione dei dati dei clienti per il rilevamento delle frodi doveva essere documentata in conformità al GDPR. Nella fase finanziaria, è stato definito un budget iniziale di 150.000 euro per dodici mesi. È stata istituita una task force dedicata all'intelligenza artificiale. Dopo otto mesi, è stato avviato il progetto pilota per l'ottimizzazione dei percorsi. Dopo sei mesi di sperimentazione (per un totale di 14 mesi dalla decisione iniziale), i risultati sono stati misurabili: una riduzione media dei tempi di consegna del 18% e una riduzione dei costi logistici del 12%. Questi successi hanno portato all'estensione del progetto ad altri casi d'uso.

Il secondo caso di studio riguarda una holding multinazionale, RSBG SE, con oltre 80 filiali.

La decisione di implementare l'IA a livello aziendale ha richiesto nove mesi. Una differenza fondamentale rispetto alle organizzazioni più piccole era la necessità di garantire coerenza all'interno di una struttura altamente decentralizzata. La fase di valutazione ha valutato separatamente il livello di maturità dell'IA di ciascuna filiale. È emerso chiaramente che i livelli di maturità variavano significativamente. Mentre alcune aziende stavano già sperimentando l'IA, altre erano completamente inesperte. Nella fase strategica, si è deciso che l'IA dovesse essere utilizzata principalmente per aumentare l'efficienza nei processi amministrativi: un'applicazione con rilevanza interfunzionale. I casi d'uso sono stati raccolti in modo decentralizzato con un coordinamento centrale. Sono state presentate ottanta idee applicative individuali, suddivise in progetti rapidi (risolvibili in uno-tre mesi) e progetti strategici (da sei a dodici mesi). Nella fase di rischio, la sfida principale era rappresentata dalle differenze nei requisiti di conformità tra i vari Paesi. È stato sviluppato un framework di governance minimalista, utilizzando i requisiti UE come base di riferimento. È stata selezionata una piattaforma di IA centrale. Dopo nove mesi di processo decisionale, è iniziato il processo di scalabilità. Entro tre mesi, il 60% delle aziende era attivo sulla piattaforma. Sono stati identificati oltre 80 casi d'uso e sono iniziati i lavori per la loro implementazione. In un anno, l'intelligenza artificiale ha fatto risparmiare oltre 400 ore al mese. Questo è un esempio di processo decisionale su larga scala di successo.

I problemi e le controversie: dove le decisioni falliscono

Il difetto principale nel processo decisionale in materia di IA è la mancanza di chiarezza degli obiettivi. Molte aziende decidono di implementare l'IA senza definire chiaramente cosa vogliono ottenere. Adottano l'IA perché è di moda, non perché risolve i problemi aziendali. Questo porta a progetti privi di benefici tangibili. L'evidenza empirica mostra che l'80% di tutti i progetti di IA fallisce e gran parte di questi fallimenti è procedurale, non tecnico. Derivano da decisioni prese senza un chiaro obiettivo aziendale.

Un secondo errore fondamentale è sottovalutare la qualità e la preparazione dei dati. Molte aziende danno per scontato che i sistemi di intelligenza artificiale possano lavorare con qualsiasi tipo di dato. La realtà è ben più critica. In genere, dal 60 all'80% del budget di un progetto di intelligenza artificiale viene speso per la preparazione e la pulizia dei dati. Le aziende che non riescono a prevedere questo aspetto vanno incontro a enormi sforamenti di budget e ritardi. Pertanto, la decisione di implementare l'intelligenza artificiale deve sempre includere un audit della qualità dei dati.

Un terzo errore fondamentale è sottovalutare la resistenza al cambiamento e la necessità di cambiamenti culturali. Molte aziende danno per scontato che se la soluzione tecnica è valida, i dipendenti la adotteranno automaticamente. Questo è psicologicamente ingenuo. Le persone temono che l'intelligenza artificiale minacci il loro lavoro, che le loro competenze diventino obsolete e che le decisioni automatiche possano sottrarre loro il controllo. Un buon programma di gestione del cambiamento non è facoltativo, ma essenziale per il successo. Le aziende che sottovalutano questo aspetto creano soluzioni tecniche che falliscono nella pratica perché i dipendenti non le utilizzano.

Un quarto errore è l'inadeguatezza della gestione dei progetti e della pianificazione delle risorse. I progetti di intelligenza artificiale sono complessi. Richiedono competenze tecniche, conoscenze di settore e gestione dei progetti contemporaneamente. Molte aziende sottovalutano il tempo e le risorse necessarie. Assegnano progetti di intelligenza artificiale come lavori secondari a dipendenti che lavorano già a pieno regime. Questo si traduce in ritardi nelle tempistiche e risultati non ottimali. Pertanto, la decisione di implementare l'intelligenza artificiale deve sempre essere accompagnata da una pianificazione delle risorse che preveda capacità realistiche.

Un quinto errore critico è la mancanza di misurazione del successo e di ottimizzazione continua. Le aziende spesso non riescono a definire in modo misurabile il significato del successo. Avviano progetti di intelligenza artificiale senza KPI chiari. Questo porta a una situazione in cui, al termine del progetto, non è chiaro se abbia avuto successo o meno. Un buon processo decisionale in ambito di intelligenza artificiale definisce indicatori di successo misurabili: risparmio di tempo, riduzione dei costi, miglioramento della qualità e maggiore soddisfazione del cliente. Senza queste definizioni, il progetto diventa una questione politica, non empirica.

Infine, ci sono le questioni di governance e conformità. La legge UE sull'intelligenza artificiale rende queste questioni non facoltative. Le aziende che implementano l'intelligenza artificiale senza valutare i propri requisiti di conformità si creeranno enormi problemi in seguito. Soprattutto nei settori regolamentati (servizi finanziari, sanità, assicurazioni), la fase di conformità non è facoltativa. Questo spiega anche perché il processo decisionale richieda più tempo di quanto molte aziende si aspettino: deve essere difendibile dal punto di vista normativo.

Il futuro del processo decisionale dell'intelligenza artificiale: tendenze e potenziali sconvolgimenti

Il futuro del processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale nelle aziende sarà plasmato da diverse tendenze significative.

La prima tendenza è il passaggio dall'intelligenza artificiale generativa all'intelligenza artificiale agentiva.

Ciò significa agenti di intelligenza artificiale autonomi che non solo forniscono raccomandazioni, ma prendono anche decisioni indipendenti ed eseguono processi. Questo cambierà radicalmente il processo decisionale. Quando i sistemi di intelligenza artificiale non solo analizzano, ma agiscono, sorgono nuovi requisiti di governance. Le aziende non devono più decidere cosa l'intelligenza artificiale raccomanda, ma come agisce autonomamente. Questo renderà la governance ancora più complessa. Gartner prevede che entro il 2028 circa il 33% di tutte le applicazioni aziendali integrerà agenti di intelligenza artificiale, un aumento significativo rispetto a meno dell'1% nel 2024. Ciò significa che il processo decisionale non diventerà più rapido nei prossimi anni, ma più complesso.

Una seconda tendenza è la democratizzazione dell'intelligenza artificiale.

Le piattaforme di intelligenza artificiale no-code e low-code consentono non solo agli esperti tecnici, ma anche ai dipartimenti aziendali di sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale. Questo porta a un'adozione decentralizzata dell'intelligenza artificiale, più difficile da gestire. Ciò cambierà i requisiti di governance. Invece di un processo decisionale top-down, le aziende dovranno gestire iniziative di intelligenza artificiale bottom-up. Questo potrebbe accelerare il processo decisionale, ma implica anche una maggiore necessità di controllo.

Una terza tendenza è l'integrazione dell'intelligenza artificiale negli strumenti aziendali esistenti.

Microsoft 365 Copilot, Google Workspace AI e opzioni di integrazione simili fanno sì che l'intelligenza artificiale non sia più una tecnologia separata, ma parte integrante degli strumenti di uso quotidiano. Questo semplifica l'adozione dal punto di vista tecnico, ma rende il processo decisionale più complesso, poiché i confini tra decisioni IT e aziendali diventano labili.

Una quarta tendenza è il consolidamento normativo.

Con l'adozione dell'Atto UE sull'IA come standard consolidato e di normative simili in altre giurisdizioni, la governance diventerà meno frammentata. Nel lungo termine, ciò potrebbe standardizzare il processo decisionale e quindi accelerarlo. Tuttavia, nel breve termine (i prossimi due o tre anni), l'adeguamento normativo aumenterà la complessità.

Una quinta tendenza riguarda l'agenzia decisionale dell'IA stessa.

Si prevede che in futuro i sistemi di intelligenza artificiale non supporteranno solo l'analisi dei dati, ma anche la governance stessa. I sistemi intelligenti potrebbero simulare processi decisionali, analizzare scenari e valutare i rischi prima che gli esseri umani decidano. Ciò potrebbe migliorare la qualità delle decisioni, ma significherebbe anche che il processo decisionale stesso sarebbe supportato dall'intelligenza artificiale: un paradosso riflessivo che solleva interrogativi.

Cosa possiamo imparare da questo processo

Il processo decisionale per l'IA nelle aziende non è un singolo momento, ma un processo strutturato che dura dai sei ai nove mesi, composto da sette fasi distinte: valutazione strategica, sviluppo di strategia e obiettivi, identificazione e definizione delle priorità dei casi d'uso, valutazione del rischio e della conformità, pianificazione finanziaria, preparazione organizzativa e mobilitazione degli stakeholder. Solo dopo queste fasi inizia l'implementazione vera e propria. Questa tempistica scoraggia molte aziende che sognano soluzioni più rapide, ma è necessaria. Le aziende che accelerano o saltano queste fasi si creano sistematicamente problemi operativi.

Il processo è rigoroso perché la decisione è critica. Gli investimenti nell'intelligenza artificiale sono oggi strategicamente significativi. Possono trasformare le aziende o sviarle. Il processo decisionale non è quindi un compito amministrativo di routine, ma una competenza manageriale fondamentale. Le aziende che hanno affrontato con successo le trasformazioni dell'intelligenza artificiale si differenziano da quelle che falliscono non per i superlativi tecnologici, ma per il rigore del processo decisionale. Hanno definito obiettivi chiari. Hanno valutato sistematicamente i rischi. Hanno coinvolto gli stakeholder. Hanno definito criteri di successo. Queste virtù manageriali non sono nuove: sono semplicemente esplicitamente richieste nel contesto dell'intelligenza artificiale.

Il futuro mostrerà se il processo decisionale diventerà più rapido o più lento. Le dinamiche attuali suggeriscono che diventerà più complesso. Con l'intelligenza artificiale agentiva, il consolidamento normativo e le iniziative di intelligenza artificiale decentralizzata, i requisiti di governance aumenteranno, non diminuiranno. Le aziende che prevedono questa complessità saranno posizionate meglio di quelle che sognano decisioni rapide e intuitive. La conclusione fondamentale è: il processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale non è una questione di velocità, ma di accuratezza. Questa è la lezione fondamentale per le aziende che intraprendono questo percorso.

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