Le aziende sperimentano nuovi sviluppi applicativi potenziati dall’intelligenza artificiale, ma senza un approccio user-centric che assicuri trasparenza, scalabilità e coinvolgimento, l’adozione rischia di essere limitata e gli investimenti poco efficaci
Dal customer service alla gestione della supply chain, le aziende si affidano a sistemi complessi per ottimizzare ogni processo operativo. Con il rapido progresso dell’intelligenza artificiale, i sistemi gestionali possono essere migliorati attraverso analisi predittive, interfacce conversazionali e personalizzazione in tempo reale. Tuttavia, implementare l’AI senza concentrarsi sulle esigenze degli utenti può portare a bassi tassi di adozione, mancanza di fiducia e uso inefficiente delle risorse. Un approccio user-centric facilita l’adozione efficace dell’AI nelle aziende. Tuttavia, per valorizzare i dati e costruire una roadmap strategica che garantisca impatti duraturi e il coinvolgimento degli stakeholder, è fondamentale partire dalla selezione delle tecnologie AI più adeguate, rispondendo alle esigenze di trasparenza, gestione delle complessità su scala enterprise e sviluppo di prototipi agili.
Allineare l’AI all’esperienza utente
I sistemi transazionali spesso presentano interfacce obsolete, mentre l’AI è talvolta vista solo come un’aggiunta tecnica. Quando tecnologie AI avanzate, come il machine learning e il natural language processing (NLP), vengono integrate direttamente nei workflow operativi, le organizzazioni ottimizzano l’usabilità e incrementano significativamente l’efficienza complessiva. Un approccio centrato sugli utenti aiuta a identificare dove l’AI genera più valore, per esempio automatizzando compiti ripetitivi oppure offrendo analisi avanzate.
Valutare le tecnologie AI
L’AI non è una tecnologia unica, ma un insieme di metodi specializzati. Capire come ciascuno di questi possa migliorare l’esperienza utente guida la corretta selezione degli strumenti. Il machine learning identifica schemi per prevedere esigenze degli utenti o rilevare anomalie. L’elaborazione del linguaggio naturale alimenta chatbot, interfacce vocali e analisi del sentiment per interazioni naturali. La computer vision analizza immagini o video per la scansione documentale o il rilevamento di difetti. L’analisi predittiva sfrutta dati passati e presenti per prevedere tendenze, migliorando l’efficienza e riducendo gli errori. Occorre concentrarsi su prototipi di funzionalità AI che risolvano problemi reali invece di adottare tecnologie prive di benefici evidenti.
Progettare l’AI human-centered
Un’AI sofisticata può facilmente suscitare diffidenza tra gli utenti quando mancano chiarezza e trasparenza sul suo funzionamento. Per superare queste preoccupazioni, è essenziale adottare un design human-centered che metta al centro l’esperienza dell’utente, rendendola più chiara e rassicurante. Questo significa innanzitutto allineare l’AI agli obiettivi concreti dell’organizzazione, concentrandosi su quei compiti che risultano più dispendiosi in termini di tempo o soggetti a errori. Inoltre, è importante garantire la spiegabilità dell’AI, offrendo agli utenti spiegazioni concise e segnali visivi che illustrino come è stata raggiunta una determinata raccomandazione. Infine, bisogna prevedere canali di feedback che consentano agli utenti di ignorare le decisioni dell’AI o segnalare eventuali errori, favorendo così un’interazione più trasparente e collaborativa.
Impiegare l’AI in ambienti complessi
Lanciare l’AI su larga scala richiede di bilanciare l’innovazione con l’integrazione dei sistemi esistenti, garantendo governance rigorosa e standard elevati di sicurezza. Un approccio API-first facilita l’unificazione dei dati provenienti da piattaforme diverse, semplificando l’integrazione con i sistemi legacy. È fondamentale assicurare la conformità alle normative per la protezione dei dati sensibili e offrire un’esperienza multicanale coerente, estendendo le soluzioni AI in modo uniforme su web, mobile e applicazioni interne. Coinvolgere, fin dalle fasi iniziali, team cross-funzionali permette di affrontare efficacemente le sfide legate alla governance dei dati e ai vincoli di performance, favorendo un’implementazione più fluida e sostenibile.
Prototipazione rapida e validazione
Un errore comune è progettare soluzioni AI in isolamento e mostrarle solo nelle fasi finali. Adottare un approccio di prototipazione rapida e test iterativi consente di mantenere l’allineamento con gli obiettivi di business e le esigenze degli utenti. Iniziare con wireframe a bassa fedeltà consente di visualizzare rapidamente come appariranno suggerimenti AI o dialoghi dei chatbot. Il feedback precoce assicura che queste funzionalità siano intuitive e realmente utili, mentre un processo di affinamento continuo consente di correggere e migliorare le soluzioni non appena emergono criticità. Questo metodo di validazione costante riduce il rischio di revisioni costose e ritardi, ottimizzando tempi e risorse.
Sfruttare i dati per esperienze personalizzate
I dati da soli non bastano a migliorare l’esperienza utente. Serve un piano strutturato per raccogliere, analizzare e trasformare le informazioni in azioni concrete. Un approccio data-driven permette di identificare i punti critici e le funzionalità più utilizzate. La personalizzazione in tempo reale, adattando le interfacce in base al comportamento degli utenti, aumenta l’engagement e la soddisfazione. Al tempo stesso, è essenziale garantire la trasparenza nell’uso dei dati per preservare la fiducia degli utenti e rispettare la privacy. Per esempio, nel settore bancario, i chatbot basati su AI possono gestire efficacemente le domande frequenti sui saldi, alleggerendo il carico di lavoro degli operatori umani e migliorando la risposta al cliente.
Rendere operative le soluzioni AI
Oltre allo sviluppo del prototipo, le imprese devono integrare l’AI nei processi operativi quotidiani. La scelta dell’infrastruttura deve tenere conto delle normative vigenti, soprattutto in contesti regolamentati. La collaborazione tra sviluppatori, data scientist e team di user experience, organizzata in sprint agili, favorisce un’integrazione fluida e iterativa. Inoltre, la pianificazione delle risorse deve prevedere budget dedicati alla manutenzione dei modelli, alla formazione continua e agli aggiornamenti. Adottare una mentalità centrata sugli utenti assicura che il prodotto finale risponda efficacemente alle esigenze del business.
Costruire una strategia AI di lungo periodo
Il successo dell’AI richiede una solida pianificazione organizzativa, non solo progetti pilota. È fondamentale allineare ogni iniziativa AI a obiettivi di business misurabili, gestire il cambiamento con comunicazioni efficaci, mitigare rischi come bias e resistenze interne, e scalare le applicazioni su tutta l’azienda.
I vantaggi di un metodo AI centrato sugli utenti
Il miglioramento degli indicatori chiave si traduce in adozione crescente, flussi di lavoro più efficienti e riduzione delle richieste di supporto. L’adozione di un’AI trasparente aumenta la fiducia e l’engagement degli utenti nel tempo. Cicli di sviluppo iterativi mantengono le soluzioni sempre rilevanti, mentre un framework solido consente di replicare il successo su tutta l’organizzazione.
Vantaggi per l’azienda
L’implementazione dell’AI accelera grazie alla prototipazione iterativa, riducendo significativamente il time-to-market. I costi di formazione si abbassano grazie a strumenti AI intuitivi che richiedono meno supporto. Gli insights basati sui dati guidano miglioramenti continui nella personalizzazione AI-driven. Infine, una cultura dell’innovazione che integra tecnologia avanzata e design centrato sull’utente crea le premesse per applicazioni aziendali davvero innovative.
James Hobart
Presidente di Classic System Solutions, società californiana all’avanguardia nel design di interfacce utente, è consulente di fama internazionale con una profonda expertise in user experience strategy e progettazione di interfacce. Con quasi 30 anni di esperienza nello sviluppo software e oltre 20 anni dedicati al design di GUI, web e mobile application, Hobart è riconosciuto come un punto di riferimento nella progettazione di soluzioni enterprise su larga scala.
James Hobart presenterà per Technology Transfer il seminario “Integrare l’Intelligenza Artificiale nella UX: Migliorare le applicazioni aziendali” che si terrà online live streaming il 3-4 giugno 2025.
