Solo il 6% delle imprese italiane oggi dichiara benefici tangibili dall'IA-riduzione dei costi o nuovi ricavi-su un campione di circa 250 aziende tra grandi e PMI. Dato modesto? Sì. Sorprendente? No. Parliamo di tecnologie generative discusse seriamente da appena due anni, in un contesto di hype che gonfia le aspettative e paralizza le decisioni. Eppure la domanda è brutale: possiamo davvero permetterci di aspettare che la "maturità" arrivi da sola?

È stata questa la domanda di partenza della chiacchierata di questa settimana con Filipe Teixeira, CEO & founder di AltermAInd.

Dalla conversazione emerge una tesi netta: il piede va messo subito, e non solo il piede. L'IA non è un "nuovo canale" come fu il web: cambia il rapporto uomo-macchina da deterministico a relazionale, introduce un "advisor" digitale che riscrive i processi. Tradotto per il board: sperimentare sì, ma in modo intenzionale, su problemi reali o opportunità concrete, con perimetri chiari e metriche sensate. L'alternativa è la FOMO, che costa e non rende: molti hanno già speso senza ritorni pur di "poter dire di farlo". Meglio pochi casi d'uso, bene selezionati, che un catalogo di demo. E no, non servono milioni: il costo d'uso è sceso negli ultimi due anni e continuerà a scendere.

Il vero collo di bottiglia, però, non è la tecnologia: è la governance. Nelle organizzazioni manca una regia trasversale che tenga insieme IT, business e operations; il risultato è l'"e-shadowing": strumenti personali, spesso a pagamento, usati fuori dal perimetro aziendale. È una bomba a orologeria per sicurezza, compliance e qualità. Senza una governance a 360 gradi si rischia di risolvere i problemi sbagliati, perdere le opportunità giuste e ritrovarsi fuori mercato mentre un nuovo competitor, abilitato dall'IA, comprime i tempi di ingresso a 3-4 anni. Domanda per i C-level: chi, in azienda, è responsabile di disinnescare questo rischio sistemico?

C'è poi l'Europa, con GDPR oggi e AI Act domani. La sfida non è solo adottare modelli, ma farlo in modo conforme "by design", per evitare di tornare indietro tra sei mesi con i processi già in produzione. Il messaggio operativo è chiaro: selezionare fornitori e soluzioni che offrano percorsi di conformità verificabili e aggiornabili, non promesse generiche. Nel frattempo, serve "observability" dell'IA: costi, qualità, rischio e controllo regolamentare tracciati con la stessa disciplina con cui si governa una filiera mission-critical.

Ultimo, ma decisivo, il tema delle competenze. Prima ancora della formazione tecnica, serve consapevolezza: passiamo dal "programmare" al "configurare e validare" modelli. I leader devono saper interrogare l'IA, comprenderne limiti e bias, spiegare e validare gli output. Non è filosofia: è l'unica base per ripensare strategia e processi con lucidità, scegliendo dove mettere l'IA in produzione e dove no. E ricordiamolo: l'aspettativa dei clienti sta cambiando. Dopo l'era delle app guidate dai social, l'interazione si sposta verso interfacce conversazionali e vocali; clic e filtri lasciano spazio al dialogo naturale con la macchina. Siamo pronti a riscrivere la customer experience su questo paradigma?

C'è un'ultima nota, scomoda ma necessaria: il rischio reputazionale. Un chatbot generativo non controllato può essere portato-volontariamente-su temi sensibili e "rompersi" in pubblico, producendo risposte inaccettabili. È già successo. Per questo la governance include guardrail tecnici (moderazione, policy, audit) e processi (approvazioni, monitoraggio) prima, durante e dopo il rilascio. L'IA è un abilitatore potente ma indifferente: amplifica valore o danno con la stessa efficienza. Saremo noi a decidere quale dei due.