AI in azienda: come scegliere la soluzione giusta. I criteri da valutare

L’Intelligenza Artificiale sta entrando nei processi aziendali, ma scegliere una tecnologia solo perché è più avanzata non significa necessariamente ottenere risultati migliori. Per individuare la soluzione giusta occorre partire dalle esigenze concrete dell’impresa, valutando differenti fattori, dalle prestazioni alle capacità di integrazione.

Quanto è importante l’AI per le aziende?

L’AI non è uno strumento simile a una bacchetta magica, ma una tecnologia che acquista valore quando viene applicata a un problema preciso. 

Automatizzare un’attività ripetitiva, interpretare grandi quantità di dati, migliorare il rapporto con i clienti o rendere più efficiente un processo sono obiettivi molto più significativi, per un’azienda, rispetto alla semplice introduzione di un nuovo software. 

La domanda da porsi, quindi, non è soltanto “quale AI possiamo utilizzare?”, ma soprattutto “quale problema vogliamo risolvere?”.

I dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano aiutano a comprendere la distanza tra l’interesse per la tecnologia e la sua applicazione concreta. Nel 2024 il mercato italiano dell’AI ha raggiunto 1,2 miliardi di euro, con una crescita del 58%. Tuttavia, soltanto il 59% delle grandi imprese italiane aveva un progetto AI attivo, contro una media europea del 69%. Ancora più marcato il divario tra grandi aziende e PMI: i progetti concreti riguardavano il 7% delle piccole imprese e il 15% delle medie.

Il punto, dunque, è capire dove l’AI può produrre un beneficio misurabile. Tra i principali ambiti di utilizzo rientrano:

• Customer service: chatbot e assistenti virtuali possono rispondere alle domande più frequenti, fornire assistenza continuativa, classificare le richieste e indirizzarle al reparto competente. L’elaborazione del linguaggio naturale consente inoltre di analizzare email, conversazioni e documenti, individuando automaticamente informazioni e richieste ricorrenti.
• Analisi dei dati: l’AI può trasformare grandi quantità di informazioni in indicazioni utili per prendere decisioni. I sistemi di Data Exploration e Prediction vengono utilizzati per prevedere la domanda, individuare anomalie e frodi, ottimizzare i flussi logistici e supportare la pianificazione. Per un’impresa significa passare da una lettura prevalentemente descrittiva dei dati a un’analisi capace di individuare pattern e anticipare determinati scenari.
• Produzione e supply chain: nelle attività produttive l’AI può contribuire alla manutenzione predittiva degli impianti, individuando segnali che anticipano un possibile guasto, e al controllo della qualità attraverso sistemi di computer vision. Nella supply chain può invece aiutare a prevedere la domanda, ottimizzare le scorte, pianificare la produzione e rendere più efficienti trasporti e approvvigionamenti. L’obiettivo non è sostituire le decisioni umane con automatismi, ma fornire previsioni e informazioni utili per intervenire prima che un problema diventi più costoso.
• Marketing: i sistemi di AI possono studiare comportamenti, preferenze e interazioni degli utenti per rendere più mirate le campagne. I Recommendation Systems, ad esempio, vengono utilizzati per suggerire prodotti, contenuti e servizi sulla base dei comportamenti osservati. Applicata al marketing, la tecnologia può quindi contribuire alla segmentazione della clientela, alla personalizzazione delle offerte e all’ottimizzazione delle attività di comunicazione.
• Creazione di contenuti: l’AI generativa permette di produrre bozze di testi, materiali per la comunicazione, immagini e video, oltre ad assistere nella progettazione e nello sviluppo software. In azienda può essere impiegata per velocizzare la produzione di contenuti, preparare descrizioni di prodotto, sintetizzare documenti, creare materiali interni o supportare attività creative.
• Risorse umane: l’AI può supportare lo screening dei curriculum, l’individuazione dei profili più coerenti con determinate posizioni, la personalizzazione dei percorsi formativi e l’organizzazione dei turni. Può inoltre analizzare dati aggregati per individuare segnali di possibile turnover o inefficienze organizzative. Si tratta, però, di un ambito nel quale l’utilizzo dell’AI richiede particolare attenzione alla qualità dei dati, alla trasparenza dei processi e alla supervisione umana.

Questi casi d’uso mostrano un principio fondamentale: non esiste una soluzione AI migliore in assoluto, ma esiste la soluzione AI più adatta a uno specifico compito.

Optare per il modello più potente è davvero la scelta giusta?

Quando viene presentato un nuovo modello AI, il primo parametro osservato è spesso il risultato ottenuto nei benchmark. 

Una classifica più alta può sembrare sinonimo di maggiore efficacia, ma per un’azienda questo criterio, da solo, rischia di essere fuorviante. Come evidenzia un recente approfondimento di Agenda Digitale, molti benchmark misurano differenze molto piccole tra modelli e non sempre riflettono le attività che un’impresa deve realmente svolgere. Un modello eccellente nel coding, per esempio, non è automaticamente il più efficace nella gestione di documenti, nell’assistenza al cliente o nell’esecuzione di workflow aziendali.

La valutazione dovrebbe quindi spostarsi dai benchmark generici alle prestazioni nei casi d’uso reali. Se l’AI deve leggere documenti, occorre verificarne la capacità di comprendere e recuperare informazioni da contesti complessi; se deve interagire con i clienti, diventano centrali qualità della conversazione, affidabilità e capacità multilingue; se deve eseguire attività attraverso strumenti esterni, contano pianificazione, integrazione ed esecuzione corretta.

A questo si aggiunge il tema dei costi. I modelli più avanzati richiedono infrastrutture e risorse significative, mentre l’utilizzo su larga scala può comportare costi di elaborazione proporzionali ai volumi. Per questo, scegliere sempre il modello più potente può tradursi in un sovradimensionamento rispetto alle reali necessità dell’impresa. L’analisi proposta da Agenda Digitale sottolinea proprio l’importanza di considerare insieme qualità, costo e possibilità di implementazione, osservando come modelli più piccoli possano offrire un rapporto costo-efficacia più interessante per molti compiti quotidiani.

La logica, quindi, non dovrebbe essere “più potente è meglio”, ma “sufficientemente potente per il compito, sostenibile nei costi e affidabile nel contesto in cui deve operare”. È un approccio particolarmente importante per le PMI e per gli esercenti, che devono ottenere un ritorno concreto dall’investimento tecnologico senza introdurre complessità non necessarie.

Le caratteristiche della soluzione AI ideale per un’azienda

Una volta individuato il problema da risolvere, la scelta del sistema dovrebbe considerare una serie di caratteristiche che vanno oltre la semplice capacità computazionale.

1. Semplicità d’uso. Un sistema destinato a essere utilizzato quotidianamente deve essere intuitivo, con un’interfaccia che non richieda competenze specialistiche per le operazioni più comuni. Il riferimento può essere quello dello smartphone: l’utente deve poter comprendere rapidamente come interagire con la tecnologia, senza trasformare ogni attività in un progetto IT. La semplicità incide direttamente sull’adozione: anche il modello più performante perde valore se il personale non riesce a utilizzarlo in modo efficace.
2. Sicurezza del dato. La gestione delle informazioni rappresenta un criterio decisivo, soprattutto quando l’AI entra nei processi finanziari e nei pagamenti. La soluzione deve essere progettata per proteggere i dati, con adeguati controlli di accesso, gestione delle informazioni e misure di sicurezza. Sul piano normativo, il trattamento dei dati personali deve essere coerente con gli obblighi applicabili, a partire dal GDPR. Non è quindi sufficiente chiedersi se un modello sia “intelligente”: bisogna verificare anche quali dati tratta, dove vengono elaborati, per quali finalità e con quali garanzie.
3. Integrazione. L’AI non dovrebbe essere un software isolato che obbliga l’impresa a modificare completamente i propri processi. Al contrario, deve poter dialogare con gli strumenti già presenti: POS, registratore di cassa, gestionale, sistemi di inventario, piattaforme CRM e altri applicativi utilizzati quotidianamente. L’integrazione riduce le attività manuali, evita la duplicazione dei dati e permette di trasformare le informazioni già raccolte dall’azienda in insight utilizzabili.
4. Capacità di evolvere. L’AI è un settore in rapida trasformazione e un investimento aziendale non dovrebbe essere legato a una tecnologia destinata a rimanere immutata. Diventa quindi importante scegliere piattaforme che possano ricevere aggiornamenti, nuove applicazioni e nuove funzionalità senza richiedere ogni volta una sostituzione completa dell’infrastruttura.

AI nei pagamenti: un caso concreto per gli esercenti

Il settore dei pagamenti rappresenta un esempio particolarmente chiaro di come l’AI possa essere utilizzata per risolvere esigenze operative. Un esercente dispone infatti di una quantità crescente di dati relativi alle transazioni, agli orari, ai prodotti venduti e ai comportamenti di acquisto. Analizzati correttamente, questi dati possono diventare una risorsa per migliorare la gestione quotidiana.

Un sistema di AI potrebbe, per esempio, analizzare i dati di vendita per individuare i picchi di affluenza e aiutare il titolare a organizzare meglio il personale nelle diverse fasce orarie. La stessa analisi può evidenziare variazioni anomale nelle transazioni e contribuire ai sistemi di prevenzione delle frodi, oppure individuare prodotti e periodi caratterizzati da una domanda maggiore per supportare la gestione delle scorte. In altri casi, gli insight possono essere utilizzati per suggerire strategie commerciali, promozioni mirate o una diversa organizzazione dei turni.

Il valore, in questo scenario, non risiede quindi nell’AI considerata come tecnologia autonoma, ma nella sua capacità di trasformare i dati generati dall’attività commerciale in indicazioni operative. 

In questo contesto, diventa strategico puntare su soluzioni capaci di evolvere insieme alle esigenze dell’esercente. È uno dei motivi per cui lo Smart POS Android Worldline può rappresentare una scelta interessante: non soltanto un dispositivo destinato ad accettare pagamenti, ma una piattaforma sulla quale possono trovare spazio applicazioni e servizi aggiuntivi.

La tecnologia Android consente infatti di trasformare il POS in un ambiente più flessibile, nel quale integrare funzionalità oltre la semplice accettazione della transazione. 

In un mercato nel quale i modelli cambiano rapidamente e le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale si moltiplicano, la possibilità di evolvere senza ripartire da zero diventa un elemento fondamentale nella valutazione dell’investimento e permette alle aziende di sfruttare al meglio le opportunità offerte dall’innovazione tecnologica.