Portare l’AI nel business con piccoli passi concreti

Far toccare con mano i benefici delle applicazioni AI per il business senza retorica ma, anzi, con una metodologia in grado di garantire benefici tangibili in tempi brevissimi. Questa l’idea che guida il team di Alterna impegnato a supportare i clienti che intraprendono il proprio AI journey. Queste le buone prassi che hanno illustrato Massimo Barocci, Chief Technology Officer di Alterna, e il suo team ai visitatori che hanno affollato lo stand del system integrator durante la recente tappa milanese del Microsoft AI Tour, il roadshow pensato per far conoscere in tutto il mondo gli AI Agent della casa di Redmond, che stanno rivoluzionando il concetto di automazione intelligente.

L’azienda, parte del gruppo Altea Federation, ha riconfermato, così, il suo ruolo di partner di riferimento per le aziende che puntano a innovare all’insegna dell’efficienza operativa, della scalabilità e della sostenibilità. Aziende che stanno integrando l’AI, e la Generative AI, in molti processi aziendali con un modello graduale, mai generalista, che punta a minimizzare gli sforzi per ottenere da subito risultati tangibili. Un approccio che combina empowerment, alfabetizzazione digitale e progettualità progressiva.

Obiettivo AI nel business: un approccio strategico

“Ogni azienda diventerà una core AI company”, ha esordito sul palco italiano del roadshow Asha Sharma, Corporate vice president and head of product Microsoft AI Platform. Un’affermazione forte, certamente, che però a detta di Barocci racchiude una verità fondamentale: “L’AI farà compiere a tutte le aziende un salto in avanti molto più rapido di quanto siamo mai stati abituati a vedere finora con altre tecnologie, anche se particolarmente dirompenti come Internet o il Cloud. Ma la verità è che non è possibile partire da zero e pretendere di vedere da subito i risultati”.

Una solida data foundation, un’infrastruttura moderna e scalabile, una cultura del dato pervasiva e diffusa nell’organizzazione sono tutti elementi indispensabili per riuscire a cogliere i benefici reali, tangibili, dell’intelligenza artificiale. “Chi ha investito in questa direzione, abbracciando già in tempi non sospetti logiche data-driven e modelli infrastrutturali agili – puntualizza il manager – si trova oggi in una posizione di forte vantaggio rispetto a chi parte ora, in particolare per quel che riguarda la capacità di saper analizzare in modo più strutturato, integrato e dinamico i dati”. Quei dati che sono la linfa vitale dell’intelligenza artificiale.

Il messaggio chiave è che “il cloud non è più un nice to have“, ma una condizione indispensabile per l’innovazione basata sull’AI, una scelta strategica per il business che richiede una visione a lungo termine, investimenti mirati e una trasformazione culturale efficace all’interno dell’organizzazione.

I vantaggi di un’implementazione graduale dell’intelligenza artificiale

Nel panorama dell’AI business, Alterna si distingue per un approccio “step-by-step” che si struttura in piccole implementazioni dal forte impatto operativo. Una filosofia che, peraltro, si adatta perfettamente alla natura dei progetti di AI generativa perché “la velocità intrinseca di questa tecnologia fa sì che anche i piccoli interventi, che rappresentano la norma per tutti i nostri progetti, possano generare benefici significativi fin da subito”.

Alterna si fa promotrice di un concetto di innovazione sostenibile e a prova di futuro che finora si è sempre dimostrato vincente. “Con un distinguo che è d’obbligo sottolineare nei progetti di AI generativa rispetto alle tecnologie consolidate – puntualizza Barocci. “Quando si implementa una soluzione tradizionale, infatti, è possibile garantire a priori determinati risultati. Con la GenAI, invece, questo non è possibile e si lavora su una potenzialità che va costruita e modellata in base alle esigenze specifiche dell’azienda. Un tempo ci veniva chiesto un prodotto mentre oggi spesso ci viene chiesto di automatizzare interi processi, anche molto diversi tra loro”.

Si tratta di un cambio di paradigma importante, che richiede nuovi approcci metodologici. “Quello che privilegiamo in Alterna – evidenzia il manager – consiste nel selezionare due o tre ambiti aziendali particolarmente promettenti e iniziare da lì a sperimentare con l’AI generativa. Portiamo al cliente dei Minimum Valuable Product, una sorta di proof of concept evoluti, che permettono di testare in piccolo casi d’uso concreti e avere un riscontro immediato dei risultati, per poi estendere la soluzione su scala più ampia. Si tratta di un approccio che minimizza i rischi e accelera il time-to-value, garantendo la fiducia e il coinvolgimento da parte degli utenti già dalle prime fasi. Una volta validato l’uso in un contesto specifico, ci occupiamo di capire come alimentare il sistema e dove esportare i dati, progettando e costruendo tutto l’ecosistema che ruota attorno alla GenAI. Il tutto con un approccio agile, veloce e sempre orientato al risultato”.

Come realizzare l’obiettivo AI nel business: il ruolo di infrastruttura e data foundation

La vera sfida, oggi, lo sappiamo bene ormai, non è tanto come implementare l’AI, ma come farlo in modo scalabile e sostenibile. Per Alterna, la chiave sta nella capacità di fondere insieme diversi elementi: un’infrastruttura solida e modulare, un ambiente di lavoro integrato con le applicazioni core dotato di un’interfaccia utente intuitiva e una Data governance ben concepita e realizzata. “Questo vale in particolare per l’AI Generativa e gli AI Agent, che sono di fatto un add-on della tecnologia esistente. L’AI, avendo come cono di visibilità preferenziale il cloud, garantirà un vantaggio addizionale alle aziende che avranno fatto tutto il lavoro propedeutico utile a garantire scalabilità delle infrastrutture e data quality. Molte aziende che sono rimaste indietro sui temi tecnologici classici oggi ci chiedono di spingere sull’acceleratore verso un’infrastruttura realmente AI ready che combini cloud, Data warehousing, Business intelligence e Modern workplace. Che poi sono anche gli elementi che rendono un progetto di intelligenza artificiale realmente scalabile, sostenibile e a prova di futuro”.

I passi iniziali per l’adozione dell’AI

L’AI nel business non è più una visione, ma una sfida attuale. Alterna, con i suoi clienti, dimostra che il successo passa da una strategia fatta di infrastruttura solida, formazione continua e innovazione misurabile. E in questo percorso, il vero cambio di paradigma non è solo tecnologico, ma culturale. La creazione di una solida cultura del dato, pervasiva e trasversale nell’organizzazione, e un change management ben concepito e strutturato rappresentano, quindi, il vero punto di partenza.

“In Alterna – evidenzia – abbiamo sviluppato un percorso formativo che parte da Copilot su licenza Microsoft 365 per poi approfondire use case, strumenti e benefici dell’AI generativa nei diversi ambiti funzionali dell’azienda. Le persone devono capire come funziona concretamente la Generative AI e dove può esprimere al massimo il suo valore. Solo così emergono idee, proposte e nuovi progetti realmente in linea con le esigenze di business”.

Case study AI nel business nel mondo reale: l’help desk

Il passaggio dai Copilot agli agenti intelligenti rappresenta l’evoluzione più interessante dell’AI generativa. Gli agenti non si limitano a supportare gli individui nei loro compiti quotidiani ma agiscono, imparano e ottimizzano processi e flussi di lavoro in autonomia. E le applicazioni sono potenzialmente infinite. “Tra quelle che offrono la garanzia di un vantaggio, strategico e operativo, più immediato – tiene a sottolineare il manager –, spiccano quelle che riguardano l’area dell’help desk. Quasi tutte le aziende hanno team interni o esterni dedicati al supporto, spesso sommersi da richieste ripetitive che tengono bloccati gli operatori per molto tempo. Ma questa situazione è cambiata notevolmente con l’avvento degli AI agent. Un agente AI può rispondere in tempo reale alle domande frequenti accedendo a knowledge base dinamiche, documenti tecnici, così come allo storico delle risposte fornite dai propri colleghi, umani e non, imparando dalle interazioni passate e migliorando progressivamente la qualità dei servizi forniti”.

A differenza dei classici chatbot, gli agenti AI sono progettati per interagire tra loro, scalare le risposte e migliorarne la qualità nel tempo. Mentre il chatbot è di ausilio agli operatori professionali deputati all’assistenza, l’agente è in grado di attivarsi in autonomia liberando gli addetti dell’help desk da tutta la micro-gestione dei casi più semplici, consentendo loro di concentrarsi sulle casistiche più critiche e complesse. “Casistiche che andranno progressivamente diminuendo – conclude Barocci –, visto che gli agenti AI sono progettati per lavorare in team, contattandosi in autonomia e condividendo informazioni e buone prassi per migliorare le risposte fornite su argomenti specifici”.

Case study