Nel panorama tecnologico moderno, l’Intelligenza Artificiale (AI) sta vivendo una fase di affermazione e sviluppo estremamente rapida. In questo contesto, la vera difficoltà per le aziende non risiede solo nell’adozione di nuove tecnologie, ma nella costruzione di progetti e soluzioni basate su AI e automazione che siano realmente personalizzate sulle esigenze dei clienti. La sfida è quindi quella di sviluppare soluzioni su misura, piuttosto che proporre un prodotto fisso e invariabile offerto in licenza. Questo approccio richiede un’interazione stretta con i clienti per comprendere a fondo le loro esperienze e necessità specifiche, trasformando l’attività commerciale in una vera e propria vendita di progetti personalizzati.
Tuttavia, affrontare questa sfida implica dover navigare attraverso una serie di difficoltà, la prima delle quali è la velocità con cui le tecnologie AI evolvono. Le aziende si trovano spesso in una situazione di stallo, temendo che una scelta tecnologica oggi possa risultare obsoleta domani. Questo immobilismo è alimentato dalla paura di investire in soluzioni che potrebbero non reggere il passo con le innovazioni future. Per mitigare questo rischio, le imprese devono sviluppare una mentalità agile, capace di adattarsi rapidamente ai cambiamenti. Questo può essere realizzato attraverso l’adozione di piattaforme tecnologiche modulari che permettono aggiornamenti incrementali e integrazioni con nuove tecnologie senza dover ricostruire l’intera architettura. Inoltre, investire in ricerca e sviluppo è fondamentale per rimanere all’avanguardia delle tecnologie emergenti, mentre la coltivazione del pensiero agile tra i team può facilitare un adattamento più rapido alle nuove tendenze.
Nonostante la crescente consapevolezza, molte Piccole e Medie Imprese (PMI) continuano a percepire l’AI come una panacea per tutti i problemi aziendali. Questa percezione errata è spesso alimentata da campagne di marketing che esagerano le capacità dell’AI senza fornire un quadro realistico delle sue limitazioni e dei requisiti implementativi. È fondamentale educare i leader aziendali e i decisori sul funzionamento reale dell’AI, sui suoi benefici concreti e sugli investimenti necessari per implementarla efficacemente. Le aziende possono beneficiare di programmi di formazione mirati che offrono corsi e workshop per spiegare in termini semplici come l’AI può essere applicata ai processi aziendali. Inoltre, condividere case study e best practice può dimostrare l’applicazione pratica dell’AI, contribuendo a dissipare le illusioni e a costruire aspettative realistiche.
Un altro ostacolo significativo è la difficoltà di tradurre i prototipi di AI e i proof of concept in soluzioni pronte per la produzione. Questo passaggio critico è spesso ostacolato dalla mancanza di personale specializzato in MLOps e dalla constatazione che i benefici attesi non sempre giustificano gli sforzi richiesti. Un recente studio di Gartner sottolinea come solo una minima percentuale di progetti AI riesca a entrare in produzione. Le aziende devono quindi investire in risorse umane qualificate e in infrastrutture adeguate per superare queste barriere. Lo sviluppo di infrastrutture scalabili, come l’adozione di soluzioni cloud, può supportare l’espansione dei progetti AI, mentre la formazione e l’assunzione di esperti MLOps possono garantire che i prototipi siano trasformati con successo in applicazioni operative.
Nel contesto dell’Intelligenza Artificiale, una delle sfide più rilevanti è la mancanza di competenze tecniche tra il personale di vendita. Questa carenza limita la capacità di comunicare efficacemente il valore delle soluzioni AI, poiché senza una comprensione approfondita delle tecnologie, diventa difficile costruire fiducia con i clienti e convincerli del ritorno sugli investimenti. Per affrontare questo problema, le aziende dovrebbero considerare un approccio innovativo nel ristrutturare le loro direzioni di vendita. Un’ottima strategia consiste nel favorire e incentivare l’impiego di personale tecnico particolarmente dotato di soft skills e capacità comunicative in attività commerciali. Questi professionisti, grazie alla loro conoscenza approfondita delle tecnologie AI e alle loro abilità interpersonali, possono fungere da ponte tra il mondo tecnico e quello commerciale, offrendo un supporto più competente e specializzato ai clienti che richiedono soluzioni complesse di AI e automazione. Parallelamente, il personale commerciale che è più legato a schemi e logiche tradizionali potrebbe essere meglio impiegato nella vendita di prodotti “a scaffale”. Questi prodotti, essendo più standardizzati e meno complessi, richiedono un approccio di vendita meno tecnico e più orientato alle strategie di marketing tradizionali. In questo modo, le competenze di vendita tradizionali possono essere sfruttate in modo efficace, mentre le vendite di progetti complessi di AI vengono affidate a chi possiede le competenze tecniche necessarie per gestirli.
Infine, i modelli di business tradizionali, basati su licenze e percentuali sui progetti, non sono più adeguati per un settore in rapida evoluzione come quello dell’AI. Le aziende devono esplorare nuove forme di contratti e incentivi che riflettano la natura dinamica delle soluzioni AI, come modelli di sottoscrizione flessibili o accordi basati sui risultati. Adottare modelli di business innovativi può incentivare l’uso continuo e l’aggiornamento delle soluzioni AI, mentre la creazione di meccanismi di incentivazione basati sulle prestazioni può premiare i risultati concreti piuttosto che le vendite iniziali.
In sintesi, mentre l’AI offre un potenziale immenso, le aziende devono affrontare con decisione una serie di sfide per integrarla efficacemente. Solo attraverso un approccio consapevole e adattivo sarà possibile sfruttare appieno le opportunità offerte dall’Intelligenza Artificiale, assicurando una crescita sostenibile e innovativa nel lungo termine.