Oggi nelle aziende si parla quasi solo di una cosa: l’intelligenza artificiale. E, forse a pari merito, di sondaggi su come viene implementata e utilizzata. ChatGPT, Claude o il tuo motore di ricerca preferito sapranno certamente riassumerti le ultime tendenze, ma il mio team e io volevamo andare oltre i numeri. Abbiamo scelto di ascoltare direttamente le aziende, per comprendere le loro sfide e offrire qualche spunto su come procedere.

Così abbiamo organizzato oltre 200 workshop tra Europa e Medio Oriente, incontrando imprese di ogni settore. Da questi incontri è emerso un quadro chiaro: le imprese, di fronte all’AI, si dividono in chi è ancora alle prime armi e in chi ha già intrapreso un percorso - anche se, va detto, perfino i casi più avanzati risultano ancora lontani dal loro pieno potenziale. L’impatto dell’AI, infatti, rimane spesso disomogeneo, anche fra chi la utilizza da tempo.

Dalle conversazioni è emerso che sono due gli elementi chiave che determinano il punto in cui un’organizzazione si trova in questo viaggio: il livello di ambizione e l’efficacia dell’esecuzione. Incrociando questi due fattori, abbiamo identificato quattro archetipi principali.

I quattro archetipi dell’adozione AI: Sleeper, Staller, Mover e Maximiser 

Iniziamo dagli Sleeper. Sono le aziende che faticano a decollare, frenate da scarsa ambizione o da una visione troppo perfezionista che le porta a rimandare ogni decisione. Spesso non sono neppure consapevoli delle funzionalità AI già integrate nei loro sistemi – eppure i benefici in termini di produttività sarebbero facilmente alla loro portata.

Gli Staller, invece, vivono un entusiasmo sincero per l’intelligenza artificiale ma restano bloccati nella fase di definizione strategica: strategie complesse, tanti POC - proof-of-concept, ma poca concretezza nell’agganciare i progetti ai reali obiettivi aziendali.

I Mover rappresentano chi è già riuscito a tradurre l’entusiasmo in azione: ottimi nell’esecuzione, anche se spesso solo in modo isolato. Utilizzano soluzioni preconfezionate, ma manca loro una visione d’insieme che possa dar forza e coerenza alle iniziative.

A guidare il gruppo ci sono infine i Maximiser: aziende dall’approccio maturo, che hanno sviluppato strategie AI concrete e portano risultati tangibili. Tuttavia, per continuare a crescere serve uno sforzo collettivo e costante; nessuno può permettersi di sedersi sugli allori.

Come passare dalla teoria alla pratica

Comprendere a quale archetipo di adozione appartiene la tua azienda è il primo passo per svilupparsi. Ma per evolvere davvero serve qualcosa in più della consapevolezza: occorre tracciare una strada chiara.

Sleeper e Staller hanno terreno da recuperare, ma possono iniziare con cambiamenti mirati e graduali, misurando subito l’impatto. L’importante è partire in piccolo, scegliere applicazioni concrete e focalizzarsi su quelle funzioni dove l’AI può fare la differenza, come finance o HR, sfruttando strumenti facilmente disponibili e monitorando attentamente i risultati.

Un esempio concreto? Wood Group, multinazionale britannica di ingegneria e consulenza, faticava a trovare candidati per le nuove posizioni e impiegava mediamente 45 giorni per ogni assunzione. Attivando le funzionalità AI già presenti nel proprio sistema HR, è riuscita a portare il tempo medio a soli 21 giorni - una riduzione del -53%, a costo zero.

Nel caso di Mover e Maximiser, molte delle soluzioni AI di base sono già operative. Il passo avanti è puntare su progetti più ambiziosi e trasformativi, evitando però le insidie del cosiddetto “Pilot Purgatory”: il limbo in cui i progetti pilota non arrivano mai al dunque. Ecco perché occorre una roadmap strutturata già dall’inizio, con una pianificazione dettagliata che comprenda tempistiche, formazione e gestione del cambiamento.

I dati raccolti ci dicono che l’integrazione dell’AI nei processi quotidiani può portare, in un’organizzazione di 10.000 dipendenti, a una riduzione dei costi complessivi del -4%. Un risultato concreto, che parte proprio dalla sperimentazione controllata e dalla costruzione graduale di competenze e valore.

In definitiva, questi archetipi non sono rigide classificazioni, ma strumenti per aiutare le aziende a orientarsi e a trarre il massimo dall’AI. Il tratto comune ai casi di successo? La chiarezza sul valore da generare e una forte collaborazione tra colleghi, uniti verso un obiettivo condiviso.