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AI & GENAI

AI Agent: la nuova interfaccia di internet

Nell’anno che si sta concludendo, gli AI Agent – tema crescente degli ultimi mesi – hanno raggiunto un nuovo livello di evoluzione. Non si limitano più solo ad analizzare e prevedere, ma stanno prendendo decisioni e agendo autonomamente. Un cambio di paradigma che ci proietta verso un’era di automazione più avanzata e integrata.

Cosa sono gli AI Agent e perché sono fondamentali

Gli AI Agent sono sistemi intelligenti progettati per interagire con l’ambiente, percepire informazioni, elaborarle e agire in base a regole predefinite o modelli di apprendimento. La loro capacità di combinare autonomia decisionale, apprendimento e azione li rende fondamentali per semplificare processi complessi, ridurre il margine di errore umano e velocizzare l’esecuzione di attività ripetitive o strategiche. Si differenziano dai chatbot tradizionali perché non si limitano a rispondere a comandi, ma possono gestire intere pipeline decisionali, spesso con un livello di personalizzazione elevato. Questa caratteristica li rende una risorsa chiave per aziende che puntano su efficienza e innovazione.

Le tipologie di AI Agent

L’evoluzione dei chatbot ha portato alla nascita di AI Agent sofisticati, capaci di affrontare sfide specifiche attraverso un approccio mirato. Questi agenti si differenziano in base al livello di complessità e al tipo di problema che affrontano, trovando applicazione in contesti aziendali e settori molto diversi. Vediamoli nel dettaglio:

  • Simple Reflex: Gli agenti di tipo “Simple Reflex” funzionano seguendo regole predefinite basate su condizioni attuali. Questi agenti non memorizzano dati del passato, ma reagiscono istantaneamente a stimoli specifici, come se eseguissero un’azione su comando diretto. Ad esempio, un termostato intelligente in un sistema di automazione domestica analizza la temperatura e regola il riscaldamento o il raffreddamento secondo regole stabilite. Sono ideali per applicazioni come domotica e HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning), dove la semplicità e la reattività sono essenziali.
  • Model-Based Reflex: Questo tipo di agente va oltre la reattività immediata e utilizza un modello del mondo per prevedere gli effetti delle sue azioni. Ad esempio, un sistema di gestione della logistica che prevede ritardi nella consegna e ricalcola i percorsi ottimali basandosi su dati real-time (traffico, condizioni meteorologiche, ecc.). Questi agenti sono ampiamente utilizzati nell’e-commerce, dove ottimizzano l’efficienza delle operazioni logistiche, come il tracciamento degli ordini e la gestione degli inventari.
  • Goal-Based: Gli agenti goal-based sono progettati per perseguire obiettivi specifici e utilizzano strategie per raggiungerli. La loro forza risiede nella capacità di pianificare e valutare diverse azioni in base al loro contributo verso il raggiungimento di un risultato desiderato. Ad esempio, un agente in un sistema tecnologico può ottimizzare l’utilizzo delle risorse di calcolo in un data center o identificare soluzioni per migliorare l’esperienza utente in una piattaforma digitale. Questo tipo di agenti è cruciale per aziende tecnologiche e di informazione che necessitano di soluzioni basate sull’analisi di scenari complessi.
  • Utility-Based: Questi agenti non solo si concentrano sugli obiettivi, ma considerano anche il valore delle diverse opzioni disponibili, scegliendo quelle che massimizzano un’utilità specifica. Ad esempio, nel settore finanziario, un utility-based agent può calcolare il portafoglio d’investimento ottimale basandosi su rischi, rendimenti e preferenze dell’investitore. La capacità di considerare variabili complesse li rende ideali per applicazioni in servizi finanziari e business, dove l’ottimizzazione e la gestione del rischio sono fondamentali.
  • Learning Agents: I learning agents rappresentano il livello più avanzato, poiché combinano l’apprendimento dai dati con la capacità di migliorare nel tempo. Questi agenti analizzano continuamente nuove informazioni, aggiornano i loro modelli interni e migliorano le decisioni future. Ad esempio, nei contesti aziendali complessi, un learning agent può analizzare le performance di un’organizzazione, proporre strategie per migliorare l’efficienza e adattarsi a nuovi obiettivi aziendali. Sono particolarmente adatti a grandi imprese e contesti dinamici, dove la flessibilità e la capacità di evolversi sono essenziali.

Le tipologie sono rilevanti

Questi modelli di AI Agent non sono solo tecnologie autonome, ma strumenti che riflettono le esigenze dei vari settori. Personalizzando i sistemi in base agli obiettivi e al contesto, le aziende possono sfruttare gli agenti per migliorare efficienza, precisione e scalabilità, rendendo l’innovazione digitale una leva strategica per la crescita.

L’ecosistema degli AI Agent

L’ecosistema degli AI Agent rappresenta l’infrastruttura tecnologica necessaria per sviluppare, implementare e gestire questi sistemi avanzati. Si tratta di un insieme complesso di framework, strumenti di hosting, piattaforme di monitoraggio, soluzioni di memoria e sistemi di archiviazione che lavorano in sinergia per garantire la scalabilità, la sicurezza e l’efficienza degli agenti.

Vediamolo nel dettaglio:

  • Framework per lo sviluppo di AI Agent: i framework rappresentano la base per creare agenti intelligenti, fornendo strumenti modulari e scalabili per la progettazione e l’implementazione. Tra i più noti:
    1. LangChain: un framework open-source che permette di costruire flussi di lavoro personalizzati, integrando strumenti esterni e modelli di AI con un’architettura di tipo “plan-and-execute”. È ideale per applicazioni complesse, come assistenti virtuali che gestiscono interi processi aziendali.
    2. Semantic Kernel: funziona come un middleware per integrare modelli AI nelle applicazioni esistenti, semplificando l’adozione dell’AI nei contesti aziendali. Offre una base per soluzioni che richiedono interazioni sofisticate tra diverse componenti tecnologiche.
    3. LangGraph: focalizzato sulla gestione di applicazioni multi-agente con persistenza e cicli complessi, è pensato per sistemi che necessitano di coordinazione tra più agenti autonomi.
    4. Phidata: un framework Python-oriented che supporta l’integrazione con database per la gestione di dati strutturati, essenziale per applicazioni che richiedono un forte legame tra dati e logica AI.
  • Hosting e serving: una volta sviluppati, gli AI Agent devono essere ospitati su piattaforme che ne garantiscano la disponibilità e la performance. Le soluzioni di hosting e serving includono:
    1. Amazon Bedrock Agents: una piattaforma che consente di implementare agenti AI su larga scala con un’infrastruttura affidabile e integrata nell’ecosistema AWS.
    2. Agents API e Assistants API: API progettate per fornire agenti come servizi, rendendo semplice l’integrazione in applicazioni esistenti.
    3. LiveKit Agents: una soluzione focalizzata su agenti real-time, perfetta per applicazioni interattive come customer support o gaming.
  • Strumenti di osservabilità: la gestione e il monitoraggio degli AI Agent sono fondamentali per garantirne il funzionamento corretto e per ottimizzare continuamente le loro performance:
    1. LangSmith e LangFuse: piattaforme che forniscono un monitoraggio dettagliato degli agenti, tracciando le interazioni e identificando eventuali anomalie.
    2. Braintrust e AgentOps.ai: soluzioni avanzate per la gestione delle operazioni degli agenti, con un focus su sicurezza, affidabilità e analisi predittiva delle prestazioni.
  • Soluzioni di memoria: per rendere gli agenti più efficaci, è necessario dotarli di una memoria che permetta loro di apprendere e migliorare nel tempo:
    1. MemGPT e LangMem: sistemi di memoria persistente che consentono agli agenti di memorizzare informazioni e utilizzarle per decisioni future, migliorando l’accuratezza e la continuità.
    2. zep e memo: soluzioni più leggere ma altamente efficaci per memorizzare contesti temporanei, ideali per applicazioni che richiedono interazioni di breve durata ma complesse.
  • Librerie di strumenti e sandbox: per testare e sviluppare agenti in ambienti controllati, le librerie di strumenti e le sandbox sono indispensabili:
    1. Composio e Browserbase: librerie che forniscono strumenti modulari per ampliare le capacità degli agenti.
    2. E2B e Modal: sandbox che simulano ambienti di produzione, permettendo agli sviluppatori di testare i loro agenti senza rischi per i sistemi reali.
  • Soluzioni di model serving: il deployment di modelli AI richiede piattaforme robuste in grado di gestire carichi di lavoro elevati:
    1. vLLM, Anthropic, OpenAI, Mistral AI, e Gemini: provider leader che offrono infrastrutture ottimizzate per il serving di modelli su larga scala.
    2. Fireworks AI e together.ai: nuovi attori che stanno emergendo con soluzioni innovative per il deployment di modelli AI personalizzati.
  • Sistemi di archiviazione: gli AI Agent necessitano di un’infrastruttura dati affidabile per archiviare e recuperare informazioni in modo efficiente:
    1. Chroma, Weaviate e Pinecone: soluzioni specializzate in database vettoriali, cruciali per gestire dati non strutturati e per l’inferenza.
    2. Neon e Supabase: soluzioni di database relazionale scalabili, ideali per gestire dati strutturati e semistrutturati.

La competizione tra piattaforme

Il 2024 ha visto una competizione crescente tra player consolidati, come OpenAI e Google, e nuovi attori emergenti, come AI16Z e Virtual Protocol. Mentre OpenAI continua a dominare con una quota di mercato significativa, l’ascesa di piattaforme come LangGraph e la crescente integrazione con protocolli crypto suggeriscono che l’ecosistema continuerà a evolversi rapidamente nei prossimi anni.

Perché il tema AI Agent sarà importante per le aziende

Gli AI Agent stanno trasformando processi chiave:

  • Supporto ai dipendenti con strumenti come i Copilot.
  • Automazione dei flussi di lavoro.
  • Personalizzazione dell’esperienza cliente.

Questi cambiamenti non solo aumentano la produttività, ma riducono i costi operativi. Ad esempio, soluzioni implementate da JP Morgan hanno tagliato le frodi del 70%, risparmiando oltre 200 milioni di dollari all’anno.

Cosa fare ora?

Gli AI Agent rappresentano un’opportunità straordinaria per le aziende, ma il loro impatto dipende dalla capacità di integrarli strategicamente nei processi organizzativi. Per i leader aziendali, agire ora significa cogliere il vantaggio competitivo e prepararsi a un futuro sempre più automatizzato. Ecco come affrontare questa transizione in modo efficace e strategico:

  1. Identificare i processi dove gli AI Agent possono semplificare attività complesse: la prima fase consiste nell’analisi interna dei processi aziendali per individuare attività che richiedono molto tempo, sono ripetitive o presentano margini di errore elevati. Ad esempio:
    • Customer service: automazione delle richieste comuni, migliorando la velocità di risposta e riducendo il carico di lavoro sui team.
    • Supply chain: ottimizzazione della gestione degli inventari, prevedendo la domanda con agenti AI che analizzano dati storici e in tempo reale.
    • Risorse umane: screening automatico dei CV e onboarding personalizzato, migliorando la qualità delle assunzioni.
    • Finance: monitoraggio delle spese aziendali o gestione automatizzata di portafogli d’investimento.
      L’obiettivo è concentrarsi su attività dove l’adozione di agenti può generare il massimo impatto in termini di efficienza, costi e qualità del servizio.
  2. Utilizzare framework open-source per prototipi rapidi e a basso costo: una delle barriere principali all’adozione dell’AI è il costo dello sviluppo. I framework open-source rappresentano una soluzione per prototipare rapidamente senza costi eccessivi.
    • LangChain e Semantic Kernel offrono infrastrutture scalabili per costruire agenti personalizzati in tempi brevi.
    • Utilizzare framework come Rasa per implementare soluzioni di customer support o Phidata per integrare agenti AI con i database aziendali.
      Prototipare in modo rapido consente alle aziende di testare diverse soluzioni, raccogliere feedback e iterare velocemente, riducendo al minimo gli investimenti iniziali.
  3. Implementare modelli ibridi che combinano supervisione umana e automazione AI: un approccio ibrido, che integra l’autonomia decisionale degli AI Agent con la supervisione umana, è spesso il più efficace, soprattutto nelle fasi iniziali. Ecco alcuni esempi di applicazione:
    • Supervisione nei processi critici: nei settori come il finance o il legale, l’AI può svolgere analisi preliminari, lasciando ai team umani il controllo delle decisioni finali.
    • Interventi in tempo reale: strumenti come LangFuse consentono di monitorare gli agenti in azione, segnalando anomalie o comportamenti indesiderati.
    • Apprendimento continuo: il feedback umano può essere utilizzato per addestrare ulteriormente i modelli AI, migliorando le performance nel tempo.
      Questo approccio non solo riduce i rischi associati all’automazione totale, ma aiuta anche il personale ad acquisire fiducia nella tecnologia.
  4. Valutare l’ROI basandosi su costi ridotti e output migliorati: per garantire il successo di un’iniziativa basata su AI Agent, è essenziale misurare il ritorno sull’investimento (ROI). Questo implica non solo considerare i costi diretti, ma anche il valore generato in termini di produttività, efficienza e soddisfazione dei clienti.
    • Costi diretti: riduzione delle spese operative grazie all’automazione di attività ripetitive. Ad esempio, JP Morgan ha risparmiato oltre 200 milioni di dollari all’anno con agenti AI che hanno ottimizzato la gestione del rischio e ridotto le frodi del 70%.
    • Produttività aumentata: misurare il tempo risparmiato dai dipendenti e il numero di processi automatizzati con successo.
    • Soddisfazione del cliente: valutare il miglioramento dell’esperienza cliente attraverso metriche come Net Promoter Score (NPS) o tempi di risposta ridotti.
      Il ROI non è solo una questione di numeri, ma anche di capacità di dimostrare che l’adozione degli AI Agent migliora la competitività aziendale a lungo termine.
  5. Coinvolgere i team e creare una cultura dell’innovazione: infine, l’implementazione degli AI Agent non è solo un progetto tecnologico, ma richiede il coinvolgimento attivo dei team:
    • Formare i dipendenti per integrare la tecnologia nelle loro attività quotidiane.
    • Comunicare chiaramente i benefici della tecnologia, riducendo la resistenza al cambiamento.
    • Promuovere una cultura in cui l’innovazione e la sperimentazione siano incoraggiate e premiate.
      Gli AI Agent non sono solo una moda tecnologica, ma una vera leva strategica per trasformare il modo in cui le aziende operano e competono. Agire ora, con una strategia chiara e un approccio mirato, consente di posizionarsi in vantaggio in un mercato in continua evoluzione.

Uno sguardo al futuro: verso il 2027 e oltre

Gli AI Agent stanno tracciando un percorso che cambierà radicalmente il modo in cui lavoriamo e innoviamo. Entro il 2027, le previsioni indicano che potrebbero raddoppiare la produttività nei settori basati sulla conoscenza, gestendo fino al 40% dei task. Questo impatto non si limiterà all’automazione, ma trasformerà i flussi di lavoro e il valore generato all’interno delle organizzazioni.

Il vero vantaggio, tuttavia, risiede nella loro capacità di collaborare tra loro, creando reti di agenti interconnessi che operano come ecosistemi multi-agent. Questi sistemi, già anticipati dai progressi nelle pipeline coordinate e nei modelli di Retrieval-Augmented Generation (RAG), saranno in grado di condividere informazioni, ottimizzare processi complessi e prendere decisioni integrate. L’evoluzione verso questa forma di intelligenza distribuita aprirà nuove possibilità per migliorare efficienza, scalabilità e personalizzazione.

Il framework D.E.E.P.: un approccio strutturato per adottare gli AI Agent

L’adozione strategica degli AI Agent richiede un approccio metodologico che consideri tutti gli aspetti fondamentali per un’integrazione efficace. Il framework D.E.E.P. (Dati, Esperienza, Ecosistema, Processo) guida le aziende attraverso una roadmap chiara e strutturata, assicurando che ogni fase sia coperta e che l’impatto sia massimizzato. Vediamo nel dettaglio ogni componente:

  1. Dati: questa fase si concentra sull’analisi della disponibilità, qualità e organizzazione dei dati. Attraverso un’analisi di data readiness, vengono:
    • Mappate le fonti di dati esistenti.
    • Identificate eventuali lacune o incoerenze nei dati disponibili.
    • Proposti interventi per migliorare la pulizia e la strutturazione dei dati.
      L’obiettivo è fornire un quadro chiaro del patrimonio informativo aziendale e definire le azioni necessarie per preparare i dati all’addestramento dei modelli di AI. Questo passaggio è cruciale, poiché la qualità dei dati influenza direttamente l’efficacia degli agenti AI.
  2. Esperienza: la seconda fase valuta la competenza interna e la disponibilità di esperti di dominio in grado di interpretare correttamente le problematiche aziendali. Include:
    • La mappatura delle competenze chiave all’interno dell’organizzazione.
    • L’identificazione degli stakeholder più rilevanti.
    • La valutazione di eventuali gap di conoscenza che potrebbero ostacolare l’implementazione.
      L’output di questa fase è un piano d’azione che prevede il coinvolgimento delle figure strategiche e la formazione necessaria per trasferire le competenze ai modelli AI, assicurando un allineamento tra tecnologia e obiettivi aziendali.
  3. Ecosistema: l’ecosistema aziendale – inteso come infrastruttura tecnologica, organizzativa e culturale – viene esaminato per garantirne la compatibilità e la scalabilità con soluzioni di AI. Questo include:
    • La valutazione dell’integrazione tra strumenti, piattaforme e team esistenti.
    • L’analisi delle barriere culturali o organizzative che potrebbero rallentare l’adozione.
    • La definizione di eventuali aggiornamenti necessari per rendere l’ecosistema pronto a supportare l’AI.
      L’output di questa fase è un documento di raccomandazioni operative, che suggerisce modifiche ai tool, ai processi e alla struttura organizzativa per massimizzare l’efficacia delle nuove soluzioni tecnologiche.
  4. Processo: l’ultima fase riguarda l’analisi dei workflow operativi. Si studia la ripetibilità, la standardizzazione e la documentazione dei processi per identificare le aree a maggior potenziale di ottimizzazione tramite AI. Questa fase prevede:
    1. L’assessment delle attività ripetitive e dei colli di bottiglia.
    2. La mappatura dei flussi di lavoro prioritari per l’introduzione dell’automazione.
    3. La proposta di un design ottimizzato dei processi, supportato da agenti AI.
      L’output è una mappa dei flussi di lavoro che evidenzia le aree critiche su cui intervenire, accompagnata da suggerimenti per la modellazione e l’automazione dei processi.

Valutare gli impatti

Non tutte le aziende sono pronte per questa transizione, e il rischio di sottovalutare gli impatti può portare a risultati controproducenti. È fondamentale:

  • Effettuare analisi di impatto iniziale, identificando rischi e opportunità.
  • Creare progetti pilota, utilizzando framework open-source come LangChain o Rasa per testare applicazioni specifiche prima di una distribuzione su larga scala.
  • Valutare il contributo degli AI Agent non solo in termini di produttività, ma anche di miglioramento della customer experience, innovazione e sostenibilità.

Le aziende che guideranno l’innovazione

La leadership nel settore degli AI Agent dipenderà dalla capacità di integrare queste tecnologie nei processi aziendali con una visione strategica. OpenAI, Google e Anthropic rimangono attori dominanti, ma nuovi player emergenti, come le piattaforme Crypto x AI (ad esempio, AI16Z), stanno guadagnando terreno grazie a modelli innovativi e un focus su scalabilità e velocità.

Il futuro degli AI Agent non riguarda solo l’efficienza, ma anche la capacità di trasformare interi settori con un approccio orientato ai dati, alla competenza e all’etica. Le aziende che sapranno integrare questi agenti in modo strategico e responsabile non solo aumenteranno la produttività, ma ridefiniranno la loro posizione sul mercato.

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La nuova (rin)corsa ai dati: estrarre valore in profondità con l’AI e il metodo D.E.E.P & 4V

L’AI ha ridato vita alla nuova (rin)corsa al petrolio dei dati. L’entusiasmo generato dai media e l’enorme afflusso di capitali di rischio (oltre 4 miliardi di dollari investiti negli ultimi mesi) hanno innescato una gara serrata per ottenere un vantaggio competitivo nell’estrazione di dati (di qualità) e nell’uso dell’intelligenza artificiale.

Come con il petrolio, in cui la sfida non è stata tanto trovarlo, quanto saperlo raffinare e utilizzare per creare valore, ora succede con l’AI e con i dati. C’è un rischio reale in questa rincorsa che sta già iniziando a dare i primi segnali: muoversi con troppa fretta e ottimismo può portare a progetti di AI senza un effettivo ritorno, mentre un approccio troppo lento rischia di produrre soluzioni obsolete ancora prima di entrare in funzione.

L’obiettivo, per molte aziende, è trovare il giusto equilibrio, costruendo progetti che abbiano un impatto concreto e duraturo sul business, evitando di investire tempo e risorse in “pozzi a secco”.

Gli errori comuni nella creazione di progetti AI based

L’intelligenza artificiale non è più una mera curiosità sperimentale, ma una tecnologia matura che può rivoluzionare la progettazione, lo sviluppo e la distribuzione dei prodotti. Le aziende in grado di sfruttarla correttamente avranno senza dubbio aumento di produttività, riduzione dei costi e capacità finora impensabili in alcuni ambiti.

Per ottenere questi benefici, ed evitare i due errori comuni che ho visto già ripetutamente ripetersi, è necessario un livello di attenzione e progettazione su :

  1. Mancato allineamento con gli obiettivi aziendali: investire in AI solo perché “va di moda” conduce a progetti lunghi, costosi e privi di impatto concreto. Senza legare l’uso della tecnologia ad obiettivi di business chiari, si finisce per scavare in aree prive di petrolio di valore.
  2. Profili non adeguati: lasciare che un progetto sia gestito esclusivamente da team tecnici, senza coinvolgere business e prodotto, produce soluzioni che non rispondono alle reali esigenze dell’azienda, e del mercato. È come costruire un oleodotto senza sapere per quali mercati si sta estraendo.

Individuare il livello di maturità ed i casi d’uso con il framework D.E.E.P.

Negli anni ho imparato che non basta avere dati o tecnologie all’avanguardia per realizzare progetti di AI realmente efficaci. Il vero successo risiede nella capacità di individuare i giusti “campi di estrazione” e di definire chiaramente i criteri di impiego, evitando di farsi condizionare dal F.O.M.O. (Fear Of Missing Out) e puntando invece su un attento processo di analisi e assessment.

Partendo da queste esperienze, ho sviluppato gradualmente, in particolare nell’ultimo anno, un framework chiamato D.E.E.P. (Dati, Esperienza, Ecosistema, Processo). Applicato in diversi contesti industriali, questo approccio mi ha permesso di identificare il livello di maturità e le aree di intervento di un’organizzazione rispetto all’adozione dell’AI, riuscendo così a raffinare continuamente la metodologia. L’idea di “profondità” introdotta dal D.E.E.P. mira a valutare con precisione la situazione attuale dell’azienda e la sua capacità di generare valore attraverso l’AI, analizzando quattro dimensioni chiave, ciascuna con le sue analisi specifiche e i relativi output:

  1. Dati: in questa fase vengono valutati la disponibilità, la qualità, la strutturazione e la pulizia dei dati, conducendo un’analisi di data readiness che include l’inventario delle fonti, la valutazione delle lacune e la definizione di eventuali interventi di miglioramento. L’output finale è un quadro chiaro del patrimonio informativo disponibile, con indicazioni su come preparare i dati per l’addestramento di modelli IA.
  2. Esperienza: qui si verifica la presenza di esperti di dominio, la profondità della conoscenza interna e la capacità di interpretare correttamente le problematiche da risolvere con l’AI. L’analisi comprende l’identificazione degli stakeholder chiave, la mappatura delle competenze e la valutazione delle lacune conoscitive. L’output consiste in un piano per coinvolgere le figure di riferimento, colmare eventuali gap di expertise e facilitare il trasferimento di conoscenza ai modelli di intelligenza artificiale.
  3. Ecosistema: in questa fase viene esaminata l’infrastruttura tecnologica, organizzativa e culturale dell’azienda: l’integrazione tra strumenti, piattaforme, team e processi esistenti viene valutata attraverso un’analisi di compatibilità e scalabilità. L’output è un documento di raccomandazioni su come allineare o aggiornare l’ecosistema tecnologico, indicazioni su eventuali cambi di tool, su come integrare l’AI nei flussi di lavoro esistenti e su come preparare l’organizzazione ad accogliere nuove soluzioni.
  4. Processo: infine, vengono analizzati i workflow operativi, la loro ripetibilità, standardizzazione e documentazione. Attraverso un assessment dei processi, si individuano le attività a maggior potenziale di automazione o ottimizzazione tramite AI. L’output di questa fase è una mappa dei flussi di lavoro prioritari, con indicazioni su dove introdurre l’IA e suggerimenti per la modellazione del processo, al fine di massimizzare l’efficacia dell’intervento tecnologico.

L’insieme di queste analisi e output fornisce così una visione integrata dello stato di maturità dell’azienda e orienta i passi successivi verso l’implementazione di soluzioni IA solide, mirate e sostenibili.

Un esempio, banale, ma concettualmente efficace: un’azienda retail che vuole generare report accurati sulle tendenze di vendita partendo da un insieme di flussi di dati prevalentemente digitali ma integrato di dati cartacei disordinati, note interne non standardizzate e appunti informali sul comportamento dei clienti. Senza informazioni strutturate e digitalizzate (Dati), senza uno staff che abbia codificato a fondo la logica commerciale o le metriche critiche da monitorare (Esperienza), senza strumenti integrati per gestire e processare le informazioni (Ecosistema), né procedure ripetibili per l’analisi delle vendite (Processo), l’uso dell’AI diventa evidentemente inefficace. È come cercare di “estrarre valore” in un contesto caotico, senza i fondamenti necessari per ottenere risultati significativi.

Dopo il DEEP, l’analisi delle 4V per definire le priorità

Una volta individuati eventuali gap, maturità, i potenziali “giacimenti” e gli ambiti di intervento grazie a D.E.E.P., occorre ora valutarne il potenziale, così da permettere all’azienda di comprendere, senza illusioni o aspettative non correttamente tarate.

A questo scopo, utilizzo un modello che ho rivisto di un framework chiamato V.V.V. a cui ho aggiunto una quarta dimensione e trasformandolo in V.V.V.V. (Valutazione, Valore, Velocità, Visione):

1. Valutazione

  • Scopo:verificare la fattibilità reale del progetto, considerando competenze, risorse e contesto normativo, così da identificare gli ostacoli e le soluzioni necessarie prima di investire ulteriormente.
  • Analisi: in questa fase si mappano i gap di skill interne, si valutano i fornitori o partner potenziali, si considerano i requisiti legali e i vincoli tecnici. Questo passaggio serve anche a definire se conviene formare il personale interno, assumere nuovi talenti, acquisire tecnologie o esternalizzare parte dell’iniziativa.
  • Azioni: la conclusione della “Valutazione” è un piano operativo che evidenzia investimenti da effettuare, competenze da integrare (make or buy), modalità di coinvolgimento dei partner esterni e interventi per ridurre i rischi e aumentare la sostenibilità del progetto.

2. Valore:

  • Scopo: stabilire la reale utilità dell’iniziativa in termini di impatto su costi, ricavi, efficienza e vantaggio competitivo. L’obiettivo è comprendere se l’investimento genererà risultati tangibili, evitando di puntare su soluzioni prive di ritorno.
  • Analisi: si identificano i KPIs rilevanti, si stimano i potenziali incrementi di produttività o risparmi di tempo, si analizzano le opportunità di crescita dei ricavi e si verifica se il progetto supporta gli obiettivi strategici dell’azienda.
  • Azioni: a valle di questa fase, l’azienda ottiene una chiara definizione del ritorno sull’investimento (ROI) atteso, una mappa dei benefici misurabili e una lista di priorità per focalizzarsi sulle iniziative a maggiore impatto, orientando così le risorse dove offrono più valore.

3. Velocità

  • Scopo: valutare i tempi e le modalità di implementazione per garantire che il progetto non diventi obsoleto prima di essere completato. In un contesto di rapida evoluzione tecnologica, come quella che viviamo oggi, è essenziale agire con tempismo e definire release incrementali.
  • Analisi: si esamina la complessità delle attività, la disponibilità delle risorse, la presenza di eventuali colli di bottiglia, e si definiscono milestone e roadmap temporali. Ciò consente di capire se è meglio avviare subito il progetto o se attendere migliori condizioni.
  • Azioni: Il risultato è un piano di roll-out agile, con rilasci progressivi, test intermedî e la capacità di reagire rapidamente ai cambiamenti del mercato e alle nuove tecnologie, prevenendo un eccessivo allungamento dei tempi e inutili sprechi di risorse.

4. Visione:

  • Scopo: garantire che l’iniziativa non sia solo un’opportunità tattica ma anche strategica, inserita in una prospettiva di medio-lungo termine e allineata ai trend futuri del settore e alle evoluzioni interne all’azienda.
  • Analisi: si verifica la coerenza del progetto con la strategia complessiva, si valuta la capacità di scalare la soluzione nel tempo, di adattarsi a nuove esigenze o mercati, di integrarsi con altri progetti in pipeline e di sfruttare tecnologie emergenti.
  • Azioni: una volta conclusa l’analisi sulla Visione, l’azienda dispone di una roadmap di lungo periodo e di linee guida per far crescere o adattare l’iniziativa nel futuro, assicurando che l’investimento si riveli un asset duraturo e non una soluzione effimera.

L’integrazione di queste quattro dimensioni (Valutazione, Valore, Velocità, Visione) consente all’azienda di definire un quadro completo delle opportunità e dei rischi, assicurando interventi mirati, sostenibili e coerenti con il contesto presente e futuro. L’integrazione della componente Visione introduce a mio avviso una valutazione di lungo termine così da dare una prospettiva che permetta, nelle valutazioni progressive, di capire se la direzione è coerente e se attuale rispetto al contesto. In particolare questo punto di valutazione è utile quando il progetto non restituirà immediatamente risultati creando una condizione di sfiducia e quindi possibili decisioni non più coerenti con le valutazioni iniziali.

Utilizzando i due framework D.E.E.P. e 4V., si individuano a questo punto uno o due casi d’uso veramente promettenti, interessanti non solo per una area aziendale, che sia il business, l’applicabilità tecnica o la notiziabilità, e si definisce un piano trasversale che coinvolge l’azienda in una trasformazione spinta dall’AI e pronta per essere messa in produzione senza sprechi di risorse e in un’ottica di crescita sostenibile.

Linee guida chiave:

  • Coinvolgere più competenze: servono persone e competenze che conoscano sia la tecnologia sia il mercato, per assicurarsi che l’AI estragga il giusto tipo di “petrolio” e non sabbia.
  • Cambiare i processi di sviluppo: le metodologie tradizionali non si adattano perfettamente ai progetti trainati da AI. Occorre rilasciare prototipi, testare sul campo, iterare. È come calibrare un nuovo impianto di raffinazione fino a trovare l’ottimale. Bisogna introdurre una mentalità iterativa, orientata alla raffinazione degli errori e non al giudizio sul fallimento.
  • Procedere per piccoli passi: iniziare con progetti circoscritti e ad alto impatto, per minimizzare i rischi e imparare dall’esperienza, è meglio che cercare di trivellare subito in profondità senza la giusta preparazione, una giusta motivazione e una corretta sostenibilità.

Finisco il concetto continuando sulla metafora del petrolio: muoversi senza criterio sull’onda dell’hype porta a pozzi a secco e risorse sprecate. Agire troppo lentamente significa concedere il vantaggio e perdere in competitività. La chiave è trovare l’equilibrio, individuare i giacimenti di dati giusti, usare il metodo DEEP per capire come estrarli ed un modello come il 4V per prioritizzare ciò che può davvero generare valore per il business. In questo modo l’AI diventa il vero “petrolio” dell’era digitale, una risorsa su cui costruire un vantaggio competitivo duraturo.