Dall’efficienza immediata alla costruzione di fondamenta solide: come implementare l’intelligenza artificiale nelle operations in modo efficace, scalabile e sostenibile
In un contesto globale segnato da instabilità geopolitica, inflazione, crisi energetiche e cambiamenti climatici, le aziende si trovano a dover ripensare radicalmente le proprie operations. In questo scenario complesso, l’intelligenza artificiale emerge come leva strategica per affrontare le sfide e cogliere nuove opportunità. L’AI sta rivoluzionando il modo in cui le imprese gestiscono ricerca e sviluppo, produzione, supply chain e acquisti: la sua integrazione efficace permette di ottenere miglioramenti significativi in termini di efficienza, flessibilità e redditività.
Quasi il 70% dei leader intervistati da PwC si aspetta un incremento di almeno tre punti percentuali nei margini operativi entro il 2030 grazie all’AI, e oltre il 40% prevede un aumento ancora maggiore. Tuttavia, solo l’8% delle aziende può essere considerato un “AI Operations Champion”, ovvero un’organizzazione che ha implementato l’AI in modo sistematico e scalabile. La maggior parte si trova ancora in una fase pilota, con benefici limitati e ritorni economici da consolidare.
Per colmare questo divario, è necessario adottare un approccio strategico e integrato, che combini interventi a rapido ritorno con investimenti strutturali di lungo periodo. Alcuni use case AI nelle operations offrono benefici immediati. Per esempio, algoritmi predittivi per la manutenzione riducono i fermi macchina e ottimizzano i costi. Sistemi di computer vision automatizzano il controllo qualità. Nella supply chain, l’AI può prevedere la domanda e ottimizzare i livelli di inventario. Questi casi, caratterizzati da ROI elevato e payback rapido, sono ideali per avviare il percorso di trasformazione, generando valore tangibile e rafforzando la sponsorship della leadership. Ma per scalare l’AI in modo sostenibile, è necessario costruire i cosiddetti “building block” tecnologici e organizzativi. Alcuni use case più avanzati – come la pianificazione autonoma della produzione o l’ottimizzazione end-to-end della supply chain – richiedono una base dati strutturata, un ERP solido, sistemi di pianificazione evoluti e processi ben definiti.
È qui che entra in gioco la strategia a due velocità: da un lato, si implementano use case ad alto impatto e basso sforzo per generare valore immediato; dall’altro, si lavora in parallelo per rafforzare le fondamenta tecnologiche e organizzative necessarie a supportare casi d’uso più complessi. Per far funzionare davvero l’AI nelle operations, servono alcune condizioni abilitanti: qualità e accessibilità dei dati, modello di governance strutturato, leadership coinvolta, fiducia nell’AI e una roadmap chiara e realistica. Senza dati puliti, integrati e aggiornati, l’AI non può funzionare. Serve una data governance chiara e strumenti per la gestione del dato lungo tutta la catena del valore. Molte aziende che falliscono nell’adozione dell’AI lo fanno per mancanza di coordinamento. È fondamentale istituire una funzione centrale AI che agisca come “transformation office”, fornendo direzione strategica, standard comuni e supporto operativo. Il commitment del top management è essenziale per guidare il cambiamento e costruire fiducia nell’AI.
Le aziende di successo investono nella formazione del personale, sviluppano competenze interne e collaborano con partner tecnologici per accelerare l’adozione. Bisogna partire da use case concreti, misurabili e scalabili. Una roadmap efficace combina iniziative a breve termine con ROI elevato e payback rapido, con investimenti strutturali per costruire le fondamenta necessarie a scalare l’AI nel tempo. L’adozione dell’AI nelle operations non è un progetto IT, ma un percorso di trasformazione che richiede visione, metodo e disciplina. Saper bilanciare risultati rapidi e investimenti strutturali è la base per costruire operations più intelligenti, resilienti e competitive.
A cura di PwC
