Questo documento funge da guida strategica e operativa per le aziende che intendono intraprendere un percorso di trasformazione basato sull’Intelligenza Artificiale. Combina la struttura pragmatica in 9 passi del TOPFramework con le approfondite analisi strategiche del report di McKinsey “Seizing the agentic AI advantage”.
L’obiettivo è fornire un percorso chiaro che parta dalla comprensione tecnologica e arrivi all’implementazione su scala, assicurando che ogni iniziativa sia allineata agli obiettivi di business e guidata da una leadership consapevole.
Passo 1: Scouting for Emerging Technologies
(Identificare le tecnologie AI rilevanti e il loro potenziale)
Il primo passo consiste nel comprendere quali tecnologie AI possono creare valore per il business. Non si tratta solo di elencare le tecnologie, ma di capire la loro evoluzione e il loro impatto specifico.
Linee Guida:
- Distinguere tra AI “Orizzontale” e “Verticale”: L’analisi di McKinsey evidenzia un “paradosso della Gen AI”: le aziende hanno adottato ampiamente strumenti orizzontali (copilot e chatbot a livello aziendale), che però offrono guadagni diffusi e difficili da misurare. Il vero valore risiede nelle applicazioni “verticali”, ovvero specifiche per una funzione, che però rimangono spesso bloccate in fase di pilota.
- Identificare l’AI Agentica come Prossima Frontiera: Lo scouting deve riconoscere che l’evoluzione sta portando dall’AI generica (reattiva) all’AI Agentica(proattiva). Gli agenti AI possono comprendere obiettivi, pianificare, interagire con sistemi e persone, e adattarsi in tempo reale con un intervento umano minimo.
- Mappare le Tipologie di AI: È fondamentale continuare a mappare le tecnologie specifiche (Machine Learning, NLP, Computer Vision, AI Generativa, RPA) per identificare le applicazioni pratiche che possono generare valore immediato e futuro.
Passo 2: Disruption Analysis
(Analizzare come l’AI sta trasformando il mercato e l’azienda)
Questo passo si concentra sulla comprensione delle forze dirompenti introdotte dall’AI, sia come minaccia sia come opportunità.
Linee Guida:
- Analizzare le Cause del “Gen AI Paradox”: La difficoltà nel tradurre l’adozione dell’AI in un impatto economico tangibile è un segnale di disruption da analizzare. Le cause principali identificate da McKinsey includono:
- Iniziative frammentatee mancanza di sponsorship da parte del CEO.
- Mancanza di soluzioni mature e pacchettizzateper i casi d’uso verticali, che richiedono sviluppo custom.
- Limiti tecnologici dei primi LLM(imprecisione, passività, difficoltà a gestire workflow complessi).
- Team AI che operano in silos, separati dal business e dall’IT.
- Carenze nella qualità, abbondanza e accessibilità dei dati, soprattutto quelli non strutturati; una base dati solida è il carburante indispensabile per qualsiasi iniziativa AI di successo.
- Resistenza culturale e inerzia organizzativa.
- Valutare la Disruption dei Processi e dei Modelli di Business: L’AI Agentica non si limita a migliorare l’efficienza. Essa permette di:
- Trasformare le operations: accelerando l’esecuzione, aumentando l’adattabilità e la resilienza dei processi (es. supply chain).
- Sbloccare nuove fonti di ricavo: sia amplificando quelle esistenti (es. e-commerce con offerte personalizzate in tempo reale) sia creandone di nuove (es. modelli pay-per-use per prodotti connessi).
Passo 3: New Vision and Positioning
(Definire la visione strategica e il posizionamento in un mercato AI-driven)
Dopo l’analisi, è necessario definire una visione chiara su come l’azienda intende posizionarsi e competere grazie all’AI.
Linee Guida:
- Passare da Iniziative Tattiche a Programmi Strategici: La leadership deve smettere di pensare all’AI in termini di casi d’uso isolati e iniziare a vederla come un motore per le priorità strategiche aziendali.
- Reimmaginare Interi Segmenti di Business: La visione non deve limitarsi a migliorare l’esistente. I leader devono sfidare l’organizzazione a porsi domande trasformative, come:
“Come sarebbe questa funzione se gli agenti AI ne gestissero il 60%?”. - Definire una Visione per l’AI Agentica: La strategia deve andare oltre l’uso di “assistenti” AI e puntare a un modello in cui gli agenti sono collaboratori proattivi e autonomi, integrati nei processi chiave. L’obiettivo è ridefinire il modo in cui vengono prese le decisioni e svolto il lavoro.
Passo 4: CEO Commitment and Resources
(Assicurare l’impegno della leadership e allocare le risorse necessarie)
La trasformazione AI non può avvenire senza una guida forte e risorse adeguate. Questo passo è cruciale per superare l’inerzia.
Linee Guida:
- Il Mandato del CEO è Decisivo: La transizione dall’esplorazione all’implementazione su scala deve essere guidata dal CEO. Le azioni chiave per il CEO sono:
- Chiudere formalmente la fase di sperimentazioneper rifocalizzare gli sforzi su programmi strategici ad alto impatto.
- Ridisegnare la governance e il modello operativo dell’AI, creando un consiglio strategico che includa leader di business, HR, dati e IT.
- Lanciare un primo progetto “faro”(lighthouse) e, in parallelo, costruire le fondamenta tecnologiche per l’AI Agentica.
- Stabilire un Framework di Governance Responsabile: L’impegno del CEO si manifesta nella creazione di una governance che vada oltre la tecnica. Questo include definire fin dall’inizio le linee guida e allocare risorse per:
- Risk Management:Identificare e mitigare i rischi operativi e reputazionali.
- Etica e Privacy: Assicurare che l’uso dell’AI sia equo, trasparente e rispetti la privacy di clienti e dipendenti.
- Legal & Compliance: Garantire la conformità alle normative vigenti e future (es. AI Act).
- Cybersecurity: Proteggere i modelli AI e i dati da minacce esterne.
- Allocare Risorse per Squadre Cross-Funzionali: Il modello di delivery deve evolvere da team AI isolati a squadre di trasformazione cross-funzionalie durevoli, che includano esperti di dominio, ingegneri AI e MLOps, architetti IT e data engineer.
Passo 5: Road Map Transformation
(Definire una roadmap per l’implementazione, la scalabilità e l’ottimizzazione)
Una visione strategica richiede una roadmap concreta per la sua realizzazione.
Linee Guida:
- Industrializzare la Delivery: La roadmap deve prevedere un passaggio dalla sperimentazione a un modello di delivery industrializzato e scalabile. Le soluzioni devono essere progettate fin dall’inizio per la scalabilità, sia tecnica che finanziaria.
- Adottare un Approccio a Livelli (Process Reinvention): La vera trasformazione non avviene inserendo agenti in processi esistenti. La roadmap deve mirare a reinventare i processi attorno all’autonomia degli agenti. L’esempio del call center illustra bene i diversi livelli di maturità e impatto:
- Gen AI-enabled: Assistenza all’operatore (impatto 5-10%).
- Agent-enabled (optimized): Automazione di task discreti (impatto 20-40%).
- Agent-enabled (reinvented): Il processo è ridisegnato attorno a un agente proattivo (impatto 60-90%).
- Costruire l’Architettura “Agentic AI Mesh”: La roadmap tecnologica deve includere la creazione di una nuova architettura, definita da McKinsey “Agentic AI Mesh”. Questa architettura modulare, distribuita e agnostica rispetto ai vendor è essenziale per orchestrare agenti custom e commerciali, gestire i rischi e garantire la scalabilità.
Passo 6: Organization of the Future
(Strutturare l’organizzazione e adattare i processi per massimizzare l’impatto dell’AI)
L’AI non è solo una questione tecnologica, ma richiede un profondo cambiamento organizzativo.
Linee Guida:
- Spostare l’Unità di Trasformazione dal Caso d’Uso al Processo di Business: Il focus deve passare dall’ottimizzazione di singoli task alla reinvenzione di interi processi di businessend-to-end.
- Progettare un Modello Operativo “Agent-Native”: Il futuro del software aziendale non è solo potenziato dall’AI, ma è nativamente pensato per gli agenti. L’organizzazione deve iniziare a re-immaginare le architetture IT attorno a interfacce machine-readable e flussi di decisione guidati da agenti, non da schermate per umani.
- Rivedere la Strategia LLM per l’Era Agentica: Le organizzazioni devono scegliere i modelli LLM in base a requisiti specifici per gli agenti: bassa latenza, controllabilità, deployment leggero, scalabilità per l’orchestrazione multi-agente e sovranità dei dati.
Passo 7: People of the Future
(Sviluppare le competenze, gestire il cambiamento e promuovere una cultura dell’innovazione)
La sfida più grande della trasformazione AI non è tecnica, ma umana.
Linee Guida arricchite da McKinsey:
- Equipaggiare la Forza Lavoro: È necessario promuovere una mentalità “human + agent” attraverso formazione mirata e il supporto di campioni interni.
- Gestire la Collaborazione Uomo-Agente (Cohabitation): Bisogna definire chiaramente i ruoli. Gli umani passeranno da esecutori di task manuali a supervisori, gestori di eccezioni e strateghi, come nel caso dei manager del credito che supervisionano gli agenti invece di scrivere manualmente i memo.
- Costruire la Fiducia (Trust): La fiducia non deriva solo dalle performance tecniche, ma dalla trasparenza, prevedibilità e intuitività con cui gli agenti si integrano nei flussi di lavoro quotidiani.
- Introdurre Nuovi Ruoli: Saranno necessari nuovi ruoli come prompt engineer, agent orchestratorper gestire i workflow degli agenti, e human-in-the-loop designer per gestire le eccezioni.
Passo 8: Project Development and Implementation
(Implementare i progetti AI con metodologie innovative e creare una pipeline continua)
Questo passo riguarda l’esecuzione concreta dei progetti, dalla prototipazione alla scalabilità.
Linee Guida:
- Passare dall’Esperimento all’Industrializzazione: Come già detto, i progetti devono essere pensati per la scala sin dall’inizio, anticipando i requisiti di integrazione, monitoraggio e gestione dei costi operativi.
- Adottare un Approccio Ibrido: I casi di successo mostrano un modello di “fabbriche digitali” ibride, dove squadre di agenti AI specializzati lavorano su funzionalità distinte, coordinate tra loro e supervisionate da umani.
- Sviluppare Agenti Custom per Vantaggio Strategico: Sebbene gli agenti “off-the-shelf” possano ottimizzare i flussi di routine, il vero vantaggio competitivo deriva dallo sviluppo di agenti personalizzati per i processi ad alto impatto, profondamente allineati con la logica e i dati aziendali.
- Utilizzare l’Architettura “Agentic AI Mesh”: L’implementazione deve basarsi su questa architettura per garantire l’interoperabilità, la governance e l’evoluzione futura.
Passo 9: User Experience Verification
(Monitorare il successo, misurare l’impatto e garantire la conformità)
Dopo il rilascio, è fondamentale verificare che la soluzione funzioni come previsto e porti il valore atteso, in modo sicuro e conforme.
Linee Guida:
- Gestire i Nuovi Rischi Sistemici: Gli agenti introducono nuovi rischi che devono essere gestiti attivamente: autonomia incontrollata, proliferazione incontrollata (sprawl), mancanza di osservabilità e tracciabilità.
- Implementare una Governance per l’Autonomia e Verificare la Conformità: È fondamentale stabilire framework di governance che definiscano i livelli di autonomia degli agenti e i confini decisionali. Questo passo include la verifica continua che le policy definite nel Passo 4 (relative a rischi, etica, legal e privacy) siano rispettate e monitorate nel tempo.
- Contenere la Proliferazione (Sprawl Containment): Per evitare una proliferazione caotica di agenti ridondanti, è necessario implementare standard di progettazione, governance strutturata e una gestione del ciclo di vita degli agenti.
- Sfruttare le Capacità della “Agentic AI Mesh”: Questa architettura fornisce le capacità tecniche per questo passo, come:
- Observability: per tracciare i workflow end-to-end.
- Feedback Management: per il miglioramento continuo.
- Compliance and Risk Management: per incorporare controlli e guardrail etici.
Questo playbook è una bussola strategica. Il suo messaggio chiave è che la trasformazione AI non è un’iniziativa tecnologica, ma una reingegnerizzazione olistica dell’impresa: un ripensamento profondo di strategia, processi, cultura e competenze. Il successo non sta nell’adottare strumenti, ma nel diventare un’organizzazione potenziata dall’AI nel suo nucleo.
Il mandato per guidare questa evoluzione ricade sul CEO e sul C-Suite. L’era della sperimentazione è terminata; ora inizia quella dell’implementazione su scala, guidata da una governance responsabile. La domanda non è più se integrare l’AI, ma come usarla per costruire un vantaggio competitivo duraturo e guidare il proprio settore.
Il momento di agire è adesso.