evitare i killer invisibili che rovinano i progetti

Negli ultimi due anni, l’intelligenza artificiale generativa è entrata prepotentemente nell’agenda di ogni azienda. “Dobbiamo usare anche noi l’AI per migliorare la nostra produttività e/o il nostro business” è diventata una frase ricorrente in ogni board meeting, conferenza o pitch di consulenza. Eppure, dietro l’entusiasmo e l’urgenza, il 75% dei progetti AI non supera mai la fase pilota come spesso succede quando si adottano tecnologie particolarmente innovative. Ma non per colpa dei modelli.

Sta fallendo per colpa di ciò che non si vede.

Non sono i modelli a sabotare le strategie, ma principalmente cinque forze silenziose che agiscono sottotraccia: costi non controllati, caos operativo, compliance sottovalutata, partner sbagliati e deleghe strategiche errate. In altre parole: i killer invisibili dell’AI.

AI in azienda: il costo dell’impreparazione

In molte organizzazioni, l’Intelligenza Artificiale viene accolta con grande entusiasmo e aspettative elevate. Dirigenti e team IT vedono nell’AI un’opportunità per migliorare l’efficienza, aumentare la competitività e ottenere insight strategici. Tuttavia, questo slancio iniziale spesso si traduce in un’adozione frammentata e poco coordinata. Ogni business unit, infatti, inizia a sperimentare autonomamente, ciascuno scegliendo modelli, strumenti, piattaforme e fornitori diversi, senza una governance centrale o una strategia coerente. Il risultato è un proliferare di soluzioni non integrate, che generano complessità tecnica e operativa. Manca la standardizzazione, non c’è visibilità trasversale sui progetti e la condivisione delle best practice è assente. A fine trimestre, arriva la resa dei conti: costi fuori controllo, fatture da fornitori duplicati, abbonamenti a piattaforme mai utilizzate pienamente, sovrapposizione di tool simili e, soprattutto, ritorno sull’investimento (ROI) pari a zero. Il costo non è solo economico: è anche reputazionale.

L’architettura disorganizzata come killer invisibile

Troppo spesso le aziende trattano l’AI come una serie di iniziative isolate e non coordinate: un chatbot di assistenza clienti sviluppato da un team esterno, un algoritmo predittivo costruito da un altro dipartimento, ecc. Ognuno di questi progetti nasce come un esperimento a sé stante, con tecnologie diverse, dati non allineati e obiettivi non condivisi.

Ma senza un’architettura di orchestrazione, governance e monitoraggio, questa frammentazione si traduce rapidamente in un labirinto caotico e ingestibile. Le AI non comunicano tra loro, i team non condividono logiche, le metriche non sono confrontabili, la gestione dei rischi è lasciata al caso o demandata ai singoli team. Questa mancanza di visione sistemica rende l’infrastruttura non soltanto fragile e non scalabile, ma espone l’azienda a inefficienze, sprechi e gravi rischi operativi, tra cui errori non rilevati e violazioni delle normative. Senza un’architettura chiara, mancano anche gli strumenti per garantire tracciabilità e aggiornamenti sicuri. In sostanza, l’AI diventa una collezione di silos tecnologici anziché un asset strategico. Il risultato è un’infrastruttura fragile, non scalabile e con rischi operativi seri.

Compliance e normativa nell’adozione dell’AI

Il Regolamento Europeo sull’AI (AI Act), insieme a normative come il GDPR e il DORA per il mondo finanziario, non sono più scenari futuri: sono realtà operative. Molte aziende, tuttavia, continuano a sottovalutare l’impatto concreto che queste normative hanno sull’adozione e sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale.

C’è una tendenza diffusa a considerare la compliance come un ostacolo burocratico piuttosto che come una leva strategica per la competitività dell’innovazione tecnologica. Spesso ci si affida ancora a fogli Excel, processi manuali e documentazione frammentaria per tentare di dimostrare la conformità, ignorando che l’era dell’autoregolamentazione è finita. I controlli non arriveranno “un giorno”: arriveranno presto, saranno puntuali e soprattutto rigorosi.

L’introduzione dell’AI Act impone requisiti stringenti di trasparenza, accountability e gestione del rischio, che non possono essere soddisfatti con approcci “artigianali”. Il costo di tornare indietro per “mettere a posto” i processi dopo un’ispezione sarà altissimo. Senza sistemi tracciabili, auditabili e governati by design, l’AI diventa un rischio legale e operativo. 

Scegliere il giusto partner tecnologico per l’AI

In un mercato pieno di offerte, dove la competizione tra fornitori è sempre più accesa, è facile cadere nella trappola del fornitore più brillante, quello che promette dashboard e prototipi veloci. Ma la velocità senza sostanza è un boomerang. Le promesse di risultati immediati possono mascherare mancanze strutturali e problemi sottostanti che, a lungo termine, si trasformano in ostacoli insormontabili. Il vero partner tecnologico non ti vende una demo: ti offre un prodotto che funziona in produzione, ti forma nel tempo e fornisce un supporto costante, ti dà la libertà di cambiare modello o fornitore senza dover ripartire da zero. Quando il fornitore detiene il controllo completo, diventa sempre più difficile e costoso cambiare direzione o evolvere. La vera sfida, dunque, non è adottare un modello: è non farsi intrappolare da chi si tiene il know-how internamente, creando un lock-in.

La delega della strategia AI e il valore del capitale umano

Nessuno conosce meglio l’azienda di chi ci lavora ogni giorno. Chi è sul campo, nelle operazioni quotidiane, ha una comprensione profonda delle dinamiche interne e delle opportunità che l’azienda ha per crescere e innovare. Serve formazione, valorizzazione del talento interno, fiducia nelle proprie persone.

L’AI è un cambio di paradigma che deve permeare e integrare la cultura aziendale, non appaltato. Pagare consulenti per implementare processi AI senza trasferire la conoscenza internamente non genera valore sostenibile. Crea solo dipendenza. La vera trasformazione digitale, invece, deve essere un’evoluzione che lascia un’eredità solida e duratura. In questo modo si costruisce un modello di business resiliente, dove l’innovazione è radicata nel capitale umano dell’organizzazione stessa.

Una strategia per sopravvivere ai killer invisibile dell’IA

Cosa serve allora per sopravvivere a questi killer invisibili?

Serve un cambio di mentalità: dall’entusiasmo per i prompt alla progettazione di sistemi. Servono piattaforme che permettano di gestire modelli diversi in modo centralizzato, diano visibilità sui costi, garantiscano il rispetto delle policy e abbiano integrata la governance. Serve l’equivalente di un sistema operativo per l’AI: non un altro strumento, ma un layer che le faccia lavorare insieme, in modo sicuro e misurabile per l’azienda.

Serve, soprattutto, una strategia che tenga insieme tecnologia e responsabilità.

Il vero vantaggio competitivo: essere pronti

Essere i primi ad adottare l’AI non basta più. La differenza non la farà chi parte per primo, ma chi arriva più preparato. Nel futuro che stiamo costruendo, i modelli saranno sempre più accessibili. Quello che non sarà mai “venduto” sarà la capacità di usarli bene, in modo sostenibile, governato, sicuro.

Per questo il vero valore dell’AI non sta nel modello. Sta nel modello organizzativo che ci costruisci intorno.

In un mondo dove i modelli si moltiplicheranno e le regole si faranno più stringenti, il vero vantaggio competitivo non sarà l’accesso all’AI, ma la capacità di guidarla. E questa capacità non si compra: si costruisce.