IA nelle PMI: un lusso irraggiungibile?
Nove aziende su dieci dichiarano che aumenteranno il proprio budget per l’AI Readiness (dati, modernizzazione delle piattaforme e formazione) di almeno il 10%, mentre un terzo prevede aumenti fino al 49% per le voci relative alla strategia e al cambiamento culturale. Tuttavia, il 76% delle organizzazioni utilizza l’intelligenza artificiale (IA) solo per uno o tre casi d’uso, trovandosi ancora in fase pilota.
Secondo lo studio “Playbook for Crafting AI Strategy” (MIT Technology Review), tali statistiche — che certamente si basano su un campione dominato da grandi aziende con un fatturato superiore ai 500 milioni di dollari — presentano, in modo sottinteso, un messaggio rilevante per le PMI del nostro territorio: la barriera non è più la tecnologia, ma la capacità di trasformare un’idea in un progetto realistico, valutarne il ritorno e procedere con sicurezza dal punto di vista giuridico e dei dati.
Nello studio, le piccole e medie imprese, più esposte a vincoli di bilancio, indicano il finanziamento come il principale ostacolo al progresso, ben al di sopra delle sfide tecniche.
Un altro recente rapporto (AI in the Enterprise di OpenAI) dimostra che l’IA genera valore quando viene applicata a processi critici, come il servizio clienti automatizzato, la ricerca e l’etichettatura dei prodotti e la personalizzazione delle comunicazioni.
In questo contesto, e partendo dalla realtà specifica delle PMI, la chiave sta nell’iniziare con valutazioni rapide basate su campioni limitati di dati e nel concentrarsi su metriche di successo chiare e tangibili. Invece di creare soluzioni indipendenti e complesse, le PMI dovrebbero integrare direttamente le funzionalità dell’IA nelle proprie piattaforme esistenti, come un CRM o una piattaforma di e-commerce, sfruttando al massimo le opzioni flessibili ed economiche offerte dai modelli di consumo on demand.
Allo stesso modo, la formazione rapida dei dipendenti chiave, affinché fungano da promotori interni esperti nell’adozione e nell’uso di queste tecnologie, accelera i risultati e riduce al minimo le dipendenze.
Per quanto riguarda la strategia, l’evidenza empirica è schiacciante: la qualità e la liquidità dei dati (ovvero la loro capacità di essere combinati e analizzati senza attriti) sono i fattori che limitano maggiormente la velocità di implementazione dell’intelligenza artificiale. È quindi fondamentale mappare gli attriti, calcolare il ritorno sull’investimento (ROI) per periodi di 3–6 mesi, valutare la maturità dei dati e progettare un prodotto minimo funzionante (MVP, dall’acronimo inglese).
È importante tenere a mente che, al di là della tecnologia in sé, come in qualsiasi trasformazione digitale, la chiave del successo risiede nel cambiamento di mentalità e di cultura.
Torniamo per un momento al rapporto del MIT Technology Review, che mette in guardia contro il “paradosso dei costi”: le medie imprese subiscono una pressione finanziaria maggiore rispetto alle grandi aziende, ma hanno bisogno dell’IA per poter competere. Per queste aziende, la collaborazione con un partner che comprenda sia le esigenze di business che gli aspetti pratici della tecnologia rappresenta la soluzione ideale.
È fondamentale che il partner faciliti la gestione della conformità normativa e la protezione dei dati, semplificando le procedure e garantendo all’azienda di poter procedere con sicurezza e fiducia.
Infatti, il 98% dei dirigenti preferisce rinunciare al vantaggio di essere pionieri in cambio di un’IA “sicura e affidabile”. Per le PMI, ciò significa procedere con cautela, evitando rischi inutili e mantenendo il controllo sulle informazioni utilizzate.
È quindi fondamentale lavorare con fornitori di soluzioni che garantiscano la protezione dei dati forniti dall’azienda e il loro utilizzo solo con il consenso dell’azienda stessa. Inoltre, l’integrazione di controlli pratici e semplici — come revisioni periodiche da parte di dipendenti chiave o sistemi automatici di base che prevengano errori o usi impropri — contribuirà a mitigare i rischi.
Un altro aspetto importante è anticipare gli obblighi normativi, predisponendo sin dall’inizio una documentazione chiara sull’utilizzo della tecnologia e sui suoi impatti sull’azienda, il che faciliterà l’adattamento alle normative future.
Infine, è essenziale prestare attenzione alla sicurezza digitale in generale, per evitare situazioni spiacevoli o pericolose e garantire che l’adozione dell’IA diventi un vantaggio, e non un’ulteriore fonte di preoccupazione o un rischio reputazionale o normativo.
In definitiva, se il 2023 e il 2024 sono stati gli anni della curiosità e delle demo, il biennio 2025–2026 dovrebbe essere quello dell’azione disciplinata. La domanda non è se le PMI possano permettersi di investire nell’IA, ma se possano permettersi di non farlo, mentre la concorrenza trasforma i progetti pilota in produttività reale.
Autore: Paul Berenguer
Business Innovation Manager di Bové Montero y Asociados