Non è facile orientarsi tra la mole di notizie e gli annunci che riguardano l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML). La crescente attenzione verso queste tecnologie rischia spesso di sfociare in un vero e proprio entusiasmo acritico, dove la promessa di un futuro rivoluzionario offusca una visione chiara e realistica delle loro effettive potenzialità, almeno nel breve periodo. Ma per il mondo delle aziende, specie nel contesto B2B, è fondamentale saper separare i fatti dalla narrativa.
Cosa rappresentano realmente AI e ML per l’ecosistema B2B e quali sono i rischi di lasciarsi sedurre dal richiamo del marketing più che dalle soluzioni pragmatiche?
Il panorama attuale è saturo di riferimenti a modelli avanzati di machine learning, chatbot dotati di capacità conversazionali sempre più sofisticate e sistemi di analisi predittiva che promettono di anticipare bisogni e comportamenti dei clienti. In Italia, così come nel resto del mondo, l’interesse nei confronti di AI e ML ha visto una crescita esponenziale, con una previsione di mercato per l’AI che supererà i 35 miliardi di euro entro il 2028 (fonte: Grand View Research). Tuttavia, molte imprese B2B stanno iniziando a chiedersi quale sia realmente il valore aggiunto di queste tecnologie e quanto siano pronte a livello di maturità tecnologica per essere adottate in un contesto aziendale complesso.
La difficile strada verso la maturità
Se da un lato è vero che AI e ML offrono incredibili opportunità, è altrettanto vero che, spesso, le aziende non sono ancora del tutto pronte per implementare e sfruttare appieno queste tecnologie. La digitalizzazione è una strada ancora parzialmente in salita per molte PMI italiane e, sebbene ci siano grandi realtà che hanno già iniziato a integrare sistemi di AI nei loro processi produttivi e decisionali, la media delle aziende si trova a confrontarsi con problemi più immediati: la carenza di competenze interne, la difficoltà nel trovare risorse umane qualificate e, soprattutto, la gestione dei dati.
Un modello di machine learning è buono quanto lo sono i dati su cui si fonda, e il data management rappresenta spesso uno scoglio non indifferente. Non è raro trovare aziende che, pur riconoscendo il valore strategico dell’AI, si rendono conto di avere dati di bassa qualità, frammentati in silos e difficilmente accessibili per un processo di analisi automatizzato. Questo ostacola la capacità di mettere in piedi soluzioni predittive efficaci e utili nel contesto competitivo B2B.
Senza una solida base di dati, i modelli di machine learning rischiano di essere poco più che un’esercitazione tecnologica.
Quale valore reale?
Nel valutare il reale impatto di AI e ML, una delle sfide più grandi per il mondo B2B risiede nel superare la concezione che queste tecnologie siano una panacea in grado di risolvere tutti i problemi aziendali. Al contrario, è necessario adottare un approccio critico che parta dall’analisi dei processi aziendali, identificando quelle aree che possono trarre beneficio dall’automazione e dall’intelligenza artificiale. In questo contesto, uno degli ambiti più promettenti sembra essere quello della supply chain, dove l’AI può contribuire a ottimizzare i flussi logistici e migliorare la gestione del rischio.
Ma il rischio è anche quello di una sopravvalutazione. La promessa (spesso rilanciata in maniera poco critica da alcune fonti di informazione) è quella di una totale automazione dei processi decisionali, come se le macchine potessero prendere il controllo delle operazioni aziendali in modo indipendente.
Eppure, nella realtà, il fattore umano rimane centrale e insostituibile, soprattutto quando si tratta di business-to-business. La fiducia, la costruzione di relazioni e l’adattabilità sono componenti che l’AI non è ancora in grado di gestire con la sensibilità richiesta, e la spersonalizzazione delle relazioni potrebbe rappresentare un passo indietro per molti settori.
Il ruolo strategico dei partner tecnologici
Per chi lavora nel contesto B2B, la scelta dei partner tecnologici è una delle più importanti decisioni da prendere quando si parla di AI e ML. La scelta di un fornitore con le giuste competenze può fare la differenza tra il successo e il fallimento di un progetto di trasformazione digitale. E in questo scenario emergono i Managed service providers (MSP) e i system integrator, che offrono non solo la tecnologia, ma anche il know-how necessario per colmare le lacune di competenza interna.
Gli MSP e i system integrator che puntano su soluzioni di AI non si limitano a fornire hardware e software. Si presentano come veri e propri consulenti in grado di aiutare le aziende a integrare l’intelligenza artificiale nei processi produttivi e decisionali. Per esempio, uno degli ambiti in cui il supporto di un partner è fondamentale riguarda la costruzione e l’implementazione di una data strategy solida. Solo con una gestione intelligente dei dati, dalla raccolta fino alla governance, le aziende possono pensare di utilizzare efficacemente l’AI.
L’importanza dell’adozione graduale e mirata
Un altro punto su cui vale la pena soffermarsi è la necessità di un’adozione graduale e mirata dell’AI. Troppo spesso si vedono aziende lanciarsi in progetti costosi e ambiziosi che puntano all’integrazione totale dell’intelligenza artificiale, per poi scontrarsi con la difficoltà di ottenere risultati tangibili. In un contesto B2B, è cruciale partire da obiettivi circoscritti e da casi d’uso ben definiti. L’ottimizzazione del customer service tramite chatbot avanzati o l’automazione del controllo qualità nei processi produttivi possono rappresentare primi passi più realistici e sostenibili verso una più ampia trasformazione digitale.
Infatti, la chiave per il successo nell’implementazione dell’AI è la capacità di procedere per gradi, consolidando ogni step prima di passare al successivo. Questo approccio “realistico” consente di accumulare conoscenza interna, adattarsi alle sfide tecnologiche man mano che emergono e ottenere risultati incrementali che possono già creare valore tangibile.
Un futuro ancora da scrivere
Nonostante le sfide e le difficoltà, l’intelligenza artificiale rappresenta comunque un’opportunità senza precedenti per il mondo B2B. Ma questa opportunità va colta con pragmatismo e con un piano strategico ben definito. Non è il momento di lasciarsi trascinare dal fiume delle promesse, bensì di costruire, passo dopo passo, una cultura aziendale capace di integrare efficacemente l’AI nelle dinamiche quotidiane. Solo in questo modo l’adozione di queste tecnologie potrà portare a quel vantaggio competitivo tanto decantato da molti, ma ancora troppo spesso frainteso.
Le aziende italiane, in particolare, hanno l’opportunità di distinguersi in questo scenario adottando un approccio che combina tecnologia e sensibilità umana, che fa leva sulle competenze dei propri partner tecnologici e che valorizza il capitale umano. L’AI non è magia, è uno strumento. E come ogni strumento, il suo valore dipende in gran parte da chi lo utilizza e dal contesto in cui viene applicato.