Intelligenza Artificiale nelle PMI: dalla sperimentazione alla scelta consapevole

Quasi un’impresa su due nei territori di Assolombarda ha già avviato progetti di Intelligenza Artificiale e quasi una su cinque prevede di farlo a breve. La recente indagine Assolombarda-Politecnico di Milano su 700 aziende mostra però una diffusione ancora disomogenea, con una quota che si ferma al 41% tra le piccole imprese contro il 79% delle grandi.

Non sempre, inoltre, alla diffusione corrisponde una strategia, e il rischio è cadere nell’errore più comune, ossia partire dallo strumento anziché dal bisogno. Sperimentazioni isolate, tool utilizzati da singoli collaboratori senza una visione d’insieme, progetti pilota che non trovano seguito sono il segnale di un approccio che non ha ancora messo a fuoco dove l’AI possa generare valore reale per l’organizzazione.

L’esperienza maturata da Assolombarda Servizi al fianco delle PMI mostra che il percorso più efficace è graduale, strutturato e costruito sulle specificità di ciascuna azienda.

Intelligenza Artificiale nelle PMI: partire dalle persone e dai processi

Il primo passo è costruire consapevolezza interna. Prima di valutare qualsiasi soluzione, le persone coinvolte devono comprendere in modo operativo cosa l’AI può fare, quali sono i suoi limiti e come utilizzarla nel lavoro quotidiano.

Per questo il percorso si apre con sessioni che alternano formazione e lavoro applicato. Si parte da una panoramica delle tecnologie più rilevanti e dalle tecniche di prompt engineering, per arrivare a quello che è il cuore di questa fase, ovvero l’analisi condivisa dei processi aziendali.

L’attenzione si concentra sulle attività che assorbono più tempo, sulle inefficienze ricorrenti e sulle aree in cui un supporto intelligente può fare la differenza, dall’Area Commerciale alle Operations, fino alla Supply Chain.

Il risultato è un primo quadro strutturato dei requisiti, che collega ciascuna esigenza al processo di riferimento e ne stabilisce la priorità. Un documento condiviso, costruito insieme all’impresa, che orienta tutte le fasi successive.

Dati e fattibilità come basi del progetto

Individuati i casi d’uso prioritari, il lavoro si sposta sul piano tecnico.

Il patrimonio informativo dell’azienda, spesso già presente nei sistemi in uso, viene analizzato in termini di qualità, completezza e accessibilità, poiché è proprio dai dati che dipende l’efficacia di qualsiasi soluzione di AI.

Segue la valutazione della fattibilità e la redazione di una specifica tecnica che formalizza requisiti funzionali, non funzionali, di integrazione con l’ecosistema applicativo esistente e di sicurezza.

Dove utile, si affianca una stima preliminare dei costi e del ritorno sull’investimento atteso, con attenzione alla possibilità di estendere la soluzione a ulteriori casi d’uso in futuro.

Scegliere con metodo

Con requisiti chiari, la selezione della soluzione diventa un processo oggettivo.

Le principali opzioni di mercato vengono passate in rassegna e, quando possibile, testate direttamente.

La specifica tecnica viene condivisa con partner tecnologici selezionati, le offerte vengono confrontate attraverso un’analisi comparativa di funzionalità e costi, e l’impresa viene affiancata sia negli allineamenti con il management sia nella negoziazione.

Il supporto di Assolombarda Servizi sull’implementazione dell’Intelligenza Artificiale nelle PMI

Assolombarda Servizi accompagna le imprese in questo percorso integrato di adozione dell’Intelligenza Artificiale, che unisce formazione, consulenza e supporto alla scelta e all’implementazione della soluzione.

Ogni fase produce risultati concreti e autonomi, e le fasi successive vengono attivate solo su esplicita richiesta dell’impresa.

Le attività sono condotte in stretta collaborazione con i referenti aziendali, a garanzia di un confronto continuo e di decisioni condivise.

A completamento, l’impresa può contare sul supporto al Project Management del piano implementativo, fino alla messa in opera della soluzione scelta.

L’obiettivo è trasformare l’interesse per l’Intelligenza Artificiale da sperimentazione episodica a leva strategica di efficienza e di competitività.