Perché l’IA in azienda non funziona (ancora): il problema non è la tecnologia

Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è diventata una presenza costante nelle strategie aziendali. Se ne parla come di un acceleratore di produttività e competitività, ma nella pratica il valore generato è spesso inferiore alle aspettative. Questa distanza tra promessa e risultato non è legata a una mancanza tecnologica. Al contrario, nasce quasi sempre dal modo in cui l’AI viene introdotta all’interno delle organizzazioni.

Uno degli equivoci più comuni è pensare che l’introduzione dell’AI possa avvenire rapidamente, quasi per sostituzione: si adotta uno strumento e il processo migliora automaticamente. Nella realtà, non funziona così.

Nella nostra esperienza in CHORA è stato subito evidente che l’AI non entra in azienda dall’oggi al domani. Richiede tempo, comprensione ed un percorso graduale. Pensare che basti adottare uno strumento per migliorare automaticamente un processo significa sottovalutare la complessità organizzativa, soprattutto in contesti tecnici e ingegneristici.

Capire cosa può fare l’IA prima di usarla

Prima di parlare di applicazioni operative, è fondamentale comprendere cosa l’intelligenza artificiale può fare davvero e come lo fa. Per questo motivo, circa due anni fa, in CHORA abbiamo scelto di partire da un corso preliminare sull’AI. Non si è trattato di imparare a usare un software, ma di costruire una base comune di comprensione: ambiti di applicazione, limiti, implicazioni pratiche.

Questa fase è spesso sottovalutata, ma è decisiva. Senza una conoscenza condivisa, l’AI rischia di restare una “scatola nera”: potente, ma poco comprensibile, e quindi difficilmente adottabile in modo strutturato.

Solo dopo aver chiarito cosa l’AI può fare e cosa non può fare, è possibile affrontare il passo successivo.

Processi consolidati e resistenza al cambiamento

Una volta superata la formazione iniziale, emerge il nodo più complesso: i processi. In molte aziende, e in particolare negli studi tecnici, i processi sono il risultato di anni di esperienza e innumerevoli trial and error. Non sono snelli per definizione e non è semplice modificarli. Inoltre non è sempre vero che tutti i processi aziendali sono immediatamente rivedibili con l’utilizzo dell’AI. Forzarne l’integrazione porta spesso a sperimentazioni isolate o a risultati controproducenti. È uno dei motivi principali per cui molte iniziative ed implementazioni di intelligenza artificiale non riescono a superare la fase iniziale.

Quando la tecnologia corre più veloce dell’organizzazione

Un altro aspetto che abbiamo osservato, sia internamente sia lavorando con altre realtà, è la velocità con cui la tecnologia evolve rispetto alla capacità delle organizzazioni di assorbirla. L’AI cresce con una curva evidente, esponenziale. I modelli migliorano rapidamente, le applicazioni si moltiplicano, le possibilità aumentano.

I processi aziendali, invece, richiedono tempo: validazione, test, adattamenti progressivi. Questo divario genera spesso frustrazione e porta a cercare il problema nei dati o negli strumenti, quando in realtà il nodo è culturale e organizzativo. Si ha la sensazione che “si potrebbe fare di più”, ma senza riuscire a tradurre questa percezione in cambiamento concreto.

Un punto di partenza, non un fallimento

Senza un percorso graduale, senza formazione, senza una revisione consapevole dei processi, l’AI resta uno strumento esterno. Viene usata in modo sporadico, individuale, senza incidere davvero sulle decisioni e sull’organizzazione del lavoro.

Ed è qui che nasce il fraintendimento più grande: non è l’AI a non funzionare, ma il modo in cui viene adottata. Riconoscere queste difficoltà non significa bocciare l’intelligenza artificiale. Al contrario, significa creare le condizioni per un utilizzo più maturo e consapevole.

In CHORA abbiamo imparato che affrontare questi limiti è parte integrante del percorso. Capire che non tutto è immediatamente automatizzabile e che il cambiamento richiede tempo è il primo passo per costruire valore reale con l’AI.