Dal progetto pilota al valore duraturo: 6 fattori critici per il successo della trasformazione AI

Sulla base della nostra esperienza, ecco una breve guida ai sei fattori critici per una trasformazione AI di successo. Dalla leadership alla governance, dal talento alla tecnologia, questi sono i fattori che oggi separano i leader dell’AI dagli inseguitori.

Il successo dell’AI nelle aziende inizia dall'alto. È dimostrato che il grado di coinvolgimento esplicito del top management sia il singolo fattore predittivo più determinante sull'impatto della GenAI. In base alla nostra esperienza, le aziende ad alte prestazioni hanno leader di alto livello che guidano l'agenda (leggi in proposito il nostro blog Agentic AI journey), articolando una visione audace legata alle principali priorità aziendali. 
Per tradurre questa visione in valore aziendale, i leader devono individuare e sostenere "golden use cases" - in altre parole, applicazioni AI ad alto impatto confermate dai dati  - allineate con gli obiettivi strategici. E, attraverso questi progetti, mobilitare risorse, generare vittorie rapide e imprimere uno slancio più ampio.

Caso reale: l'AI Acceleration & Deployment Office di Konecta, sostenuto dal CEO del Gruppo, ha mappato 40+ casi d'uso GenAI di alto valore, li ha raggruppati in tre macro-acceleratori e ha assicurato finanziamenti e delegato responsabilità ai CEO regionali. Con ciò ha trasformato un mandato top-down in una roadmap bottom-up, basata su KPI, che garantisce un'esecuzione strategicamente coerente e di alto valore. 

Non tutte le sfide aziendali richiedono una soluzione AI. La scelta dipende dall’individuazione di use cases che siano praticabili (data ready) e di valore per l’azienda (quantificabili e strategicamente allineati). 
Iniziare con “golden use cases”, già prioritari in termini di allineamento e ROI, per aumentare la fiducia degli stakeholder e favorire una più ampia adozione. Definire metriche solide e quantificabili come l'aumento dell'NPS, i risparmi sui costi o i tempi di risoluzione più rapidi.

Caso reale: In settori come l'energia, le telecomunicazioni e i servizi finanziari, abbiamo co-progettato roadmap di trasformazione di due o tre anni individuando GenAI “golden use cases” che riducono i costi di gestione del 10-15%, migliorando al contempo la qualità del servizio e della customer experience.

Una volta definiti i «golden use cases», un framework di governance AI è essenziale. Una governance efficace non è preconfezionata: incorpora standard etici critici, privacy e sicurezza informatica direttamente nelle operazioni di AI.
I team interfunzionali devono controllare regolarmente i casi d'uso, assicurandosi che i modelli rimangano conformi, equi e allineati con le priorità aziendali. Una ricerca IBM ha rilevato che le organizzazioni con framework formali di governance AI hanno 2,7 volte meno probabilità di subire significativi incidenti etici legati all’AI rispetto a quelle sprovviste di tali framework.

Caso reale: In Konecta, abbiamo implementato un pragmatico framework di governance AI con una struttura distribuita e un "cervello" globale. Ciò consente agli esperti regionali e ai team multidisciplinari dedicati di individuare responsabili operativi, oltre ad esperti tecnici, finanziari, legali e di privacy. Questi team sono incaricati di localizzare le soluzioni lavorando in un framework globale e comune. Garantiscono che l'adozione di GenAI conforme e orientata al valore sia adattata ai casi d'uso del mondo reale in tutti i settori e le aree geografiche.

La scalabilità della GenAI richiede una mentalità da startup, con team agili e interfunzionali pronti per una sperimentazione rapida e iterativa. Le organizzazioni con pratiche agili mature hanno 2,4 volte più probabilità di passare con successo a strategie digitali guidate dal business rispetto alle organizzazioni basate sul modello «a cascata».
Integrare esperti di business, di tecnologia e di settore per rompere i silos e accelerare l'apprendimento. Utilizzare i progetti pilota come esperimenti a ciclo breve: testare rapidamente, imparare dai feedback, cambiare velocemente. Questo approccio trasforma i primi fallimenti in informazioni strategiche e accelera il percorso verso il successo scalabile dell’AI.

Caso reale: in Konecta, abbiamo coltivato la cultura del "sbaglia in fretta, impara in fretta" creando team regionali di esperti interfunzionali e laboratori di innovazione rivolti ai clienti o a creare casi d'uso AI. Questi team supportano progetti pilota da quattro a sei settimane con KPI chiari, prototipazione rapida e punti decisionali strutturati per scalare casi d'uso GenAI convalidati con un impatto aziendale tangibile.

Il successo della trasformazione dell’AI è basato sulle persone. Secondo Gartner, le aziende che investono attivamente nello sviluppo delle competenze digitali hanno 1,5 volte più successo nel raggiungere i loro obiettivi di adozione dell’AI. Il successo dipende dall'aggiornamento dei team interni, dal coinvolgimento dei giusti talenti esterni e da una strategia di gestione del cambiamento concertata. 
Coltivare la cultura dell'apprendimento continuo e di una comunicazione chiara. Prevenire le resistenze dimostrando come l’AI potenzia il ruolo delle persone e coinvolgere i dipendenti come ambasciatori, con esempi reali e canali di comunicazione dinamici. 
Prendere in considerazione l'integrazione di obiettivi legati all’AI nelle metriche delle prestazioni individuali e di squadra. Questo approccio garantisce che i dipendenti rimangano informati, coinvolti ed entusiasti del potenziale dell’AI, contribuendo alla creazione del nuovo modello organizzativo.

Caso reale: In Konecta, abbiamo lanciato un programma completo di aggiornamento GenAI per tutte le funzioni rivolte ai clienti (vendite, operazioni e pre-vendita), oltre a un onboarding su misura per i team tiger e una formazione specifica per ruolo. Per gli utenti finali, abbiniamo l'abilitazione a cicli di feedback continui per promuovere l'adozione, migliorare le soluzioni e garantire l'allineamento con le reali esigenze della prima linea.

Una grande AI ha bisogno di solide fondamenta. In base alla nostra esperienza (e a una recente ricerca), la maggior parte delle sfide di implementazione dell’AI non deriva dai modelli predefiniti, ma da dati frammentati di bassa qualità, e da sistemi legacy. 
Assegna priorità e accelera i progetti per assicurare la qualità dei dati. Investi in un'infrastruttura flessibile e scalabile e assicurati che l’AI sia integrata senza problemi nei flussi di lavoro esistenti. Anche con una maturità dei dati limitata, è possibile aumentare l'impatto attraverso casi d'uso mirati, puntando alla scalabilità e alla continuità operativa a lungo termine.

Caso reale: in Konecta, abbiamo costruito un livello di astrazione e orchestrazione, il fulcro della nostra piattaforma Konecta, che consente la creazione low-code/no-code di micro-journey basati sull’AI. Ciò semplifica l'integrazione, accelera l'implementazione, mantiene la flessibilità e consente agli utenti finali di personalizzare rapidamente le campagne con flussi di lavoro GenAI pertinenti e ad alto impatto.

Ognuno di questi sei fattori è un pilastro per un'impresa di successo basata sull’AI. Abbracciarli in modo olistico aiuterà i dirigenti e i leader aziendali a sbloccare il potenziale AI, evitando al contempo le insidie più comuni.

Il momento è ora. Esistono percorsi per valutare il punto di partenza, analizzare realisticamente i dati, misurare la maturità organizzativa e investire strategicamente nelle aree prioritarie. Le aziende che oggi agiscono in modo rapido e strategico si posizionano come leader di mercato di domani.

Questo blog conclude la nostra serie sull'implementazione di GenAI. Potete trovare i Blog Pronti a reimmaginare la customer experience? L’Agentic AI è arrivata e Agentic AI journey: guida per un'esperienza incentrata sul cliente sul nostro sito web Konecta. Abbiamo anche creato un white paper per sfatare i 5 miti più comuni sull'implementazione della GenAI nella CX.

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