Indice

Dall’efficienza individuale alla trasformazione organizzativa
Il rischio della crescita non governata
Da domani: dove concentrare gli sforzi
Visione e metodo: la differenza tra "farsi le cose in casa" e farle bene
L’AI come infrastruttura competitiva

Mercoledì 25 Febbraio abbiamo riunito più di 50 imprenditori all'ADI di Milano per una Boraso eXperience. Durante il workshop abbiamo chiesto ai partecipanti una cosa molto concreta: come state usando l’Intelligenza Artificiale nelle vostre aziende?

I risultati della survey hanno raccontato una situazione molto chiara.

La maggior parte dei presenti utilizza l’AI con frequenza quotidiana o settimanale. Gli ambiti principali sono produzione di contenuti, analisi e sintesi di informazioni, supporto alle attività marketing e organizzative. L’adozione individuale è quindi già diffusa.

Quello che emerge con altrettanta forza, però, è il rovescio della medaglia: solo una minoranza ha integrato l’AI nei processi core, pochissime aziende hanno definito linee guida interne strutturate e quasi nessuna ha sviluppato una vera architettura che colleghi l’AI ai propri dati proprietari.In altre parole, l’AI è entrata nelle persone prima che nei sistemi.Ed è qui che si gioca la differenza tra sperimentazione e vantaggio competitivo.

Dall’efficienza individuale alla trasformazione organizzativa

Usare un modello generativo per scrivere un testo più velocemente è un miglioramento di produttività. Integrare l’AI nei flussi decisionali di marketing, operations o customer care è un cambiamento strutturale.I risultati della survey hanno mostrato che la maggior parte delle aziende si trova oggi nel primo scenario: l’AI come assistente personale. È una fase naturale, ma non è ancora strategica.

Possiamo immaginare quattro livelli di maturità:

Tool individuali – AI come supporto operativo.
Workflow integrati – AI inserita in parti di processo.
Agenti con obiettivi specifici – sistemi che operano con accesso ai dati e logiche decisionali.
Architettura AI governata – integrazione strutturale con dati, CRM, piattaforme, sistemi di BI e regole di governance.

Dai dati raccolti emerge chiaramente che la maggior parte delle aziende è ancora ferma tra il primo e il secondo livello. Il terzo e il quarto rappresentano il vero salto competitivo, ma richiedono progettazione.

Il tema degli agenti: meno hype, più progettazione

Durante il workshop si è parlato molto di AI Agents. Il termine è spesso usato in modo generico, ma la differenza rispetto a un semplice chatbot è sostanziale.Un agente non si limita a rispondere. Ha un obiettivo, accede a dati specifici, mantiene memoria, opera entro un perimetro definito e può attivare azioni sui sistemi aziendali.

Se pensiamo alle applicazioni concrete, il potenziale è evidente: un agente che monitora le performance ADV e segnala anomalie di marginalità, uno che analizza il catalogo e suggerisce azioni per migliorare il profitto, uno che supporta il customer care con accesso integrato a ordini e logistica.

Ma perché questo accada serve qualcosa che oggi, secondo la survey, manca quasi sempre: l’integrazione con i dati proprietari e una governance chiara.Senza questi elementi, l’AI resta uno strumento di supporto. Con questi elementi, diventa un moltiplicatore decisionale.

Competenze: cosa può essere interno e cosa no

Un altro punto emerso riguarda le competenze.La formazione è fondamentale e la maggior parte dei partecipanti ha espresso interesse a sviluppare competenze AI diffuse in azienda. Tuttavia, quando si entra nel territorio dell’integrazione avanzata — API, orchestrazione di workflow, sicurezza dei dati, progettazione di agenti complessi — la situazione cambia.

È utile distinguere tre livelli:

AI literacy diffusa, che deve essere trasversale.
Competenze di orchestrazione, per progettare processi supportati dall’AI.
Competenze di architettura, necessarie per integrare sistemi e dati in modo robusto.

La survey evidenzia che il primo livello è in crescita, il secondo è ancora parziale e il terzo è raramente presente in modo strutturato. Questo significa che molte aziende stanno investendo nella sperimentazione, ma non stanno ancora costruendo le fondamenta tecniche per scalare.

Il rischio della crescita non governata

Quando l’adozione dell’AI avviene in modo spontaneo, senza policy e senza integrazione, si crea un fenomeno invisibile ma rilevante: la cosiddetta “shadow AI”. Dati caricati su piattaforme esterne, processi decisionali non tracciati, dipendenza da provider senza una strategia di medio termine.Emerge che la definizione di linee guida interne è ancora un’eccezione, non la regola. Questo non è un problema immediato, ma è un segnale: l’adozione sta correndo più veloce della progettazione.E ogni accelerazione non governata prima o poi presenta il conto.

Da domani: dove concentrare gli sforzi

Se dovessimo sintetizzare quanto emerso in una roadmap concreta, potremmo riassumerla così:

Mappare gli usi attuali dell’AI in azienda.
Identificare i processi ad alto impatto economico.
Collegare l’AI ai dati proprietari in modo strutturato.
Progettare i primi agenti con obiettivi chiari e misurabili.
Definire governance, metriche e responsabilità.

Il punto non è adottare un nuovo tool. È decidere quale ruolo strategico vogliamo che l’AI abbia nel nostro modello operativo

Visione e metodo: la differenza tra "farsi le cose in casa" e farle bene

C'è un ultimo punto emerso con forza dal confronto con gli imprenditori: la consapevolezza che la tecnologia, da sola, non è una strategia. Oggi chiunque può attivare un abbonamento a un modello LLM e iniziare a sperimentare. È il tipico approccio "fatto in casa": utile per prendere confidenza, ma rischioso quando si tratta di scalare sui processi core.

Il vero salto di qualità richiede un mix di professionalità verticale e formazione continua. La differenza tra un tool che "funziona" e un’architettura AI che genera valore economico sta nella progettazione. Spesso, il limite più grande per un’azienda non è la mancanza di budget, ma la difficoltà nel visualizzare il traguardo: molte realtà non sanno nemmeno dove potrebbero arrivare con l’AI perché mancano i modelli di riferimento per immaginarlo.

In Boraso il nostro ruolo è esattamente questo: non solo fornire la tecnologia, ma agire come partner strategico per aiutarvi a mappare il potenziale inespresso. Possiamo dirvi fin dove può spingersi la vostra azienda, trasformando un'intuizione vaga in un vantaggio competitivo solido e governato.

L’AI come infrastruttura competitiva

I risultati della survey raccontano un momento di passaggio. L’entusiasmo è alto, l’utilizzo è diffuso, ma la maturità organizzativa è ancora in costruzione. Il vero vantaggio competitivo non nasce dal prompt più efficace, ma dalla capacità di integrare dati, processi e tecnologia in un’architettura coerente.
Chi si fermerà alla fase di sperimentazione individuale otterrà piccoli guadagni di efficienza. Chi sceglierà la via della progettazione professionale costruirà un sistema. Ed è nel sistema che si crea la differenza nel medio periodo. Noi siamo qui per aiutarvi a progettarlo.

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