Come sviluppare progetti AI in azienda? Le migliori strategie

Come pianificare e implementare progetti AI in azienda

Pianificare l’implementazione di progetti di intelligenza artificiale non è un compito da prendere alla leggera. È necessario un approccio strategico e una comprensione chiara degli obiettivi che si vogliono raggiungere. Prima di avviare qualsiasi progetto, è importante definire le aree aziendali che possono beneficiare maggiormente dell’AI, come la gestione delle risorse umane, la produzione o la customer experience.

Inoltre, è cruciale scegliere il giusto framework per i progetti AI. Utilizzare una struttura ben definita e adatta alle esigenze aziendali ti permetterà di ridurre i rischi e accelerare i tempi di implementazione. Ogni progetto di intelligenza artificiale deve essere accompagnato da una strategia di gestione delle risorse e monitoraggio continuo per evitare problematiche durante il suo sviluppo.

Possiamo semplificare questo studio preventivo in tre passaggi chiave:

• Stabilire obiettivi, criticità e aree di miglioramento. Individuare la questione più critica, ovvero quella che influisce maggiormente sulle performance finanziarie e operative dell’azienda, rappresenta un ottimo punto di partenza per definire una strategia di trasformazione digitale di successo. Ecco perché bisogna coinvolgere tutti i reparti e i team in questa prima fase, così da raccogliere i punti deboli all’interno della propria organizzazione e scovare le aree di miglioramento. Spesso anche solo un lieve miglioramento di una metrica chiave può significare importanti ricavi per il business. Questi elementi diventeranno poi la base su cui costruire in futuro una strategia globale per l’adozione dell’intelligenza artificiale.

• Integrare l’AI nella strategia digitale globale. Le aziende che adottano un approccio focalizzato sull’impatto finanziario e su obiettivi aziendali specifici ottengono il massimo valore in tempi rapidi. Quindi meglio concentrarsi su uno o pochi progetti ad alta priorità, incentrati su problemi urgenti e ad alto rendimento, piuttosto che disperdere risorse in molteplici aree. Questo è l’unico approccio che permette di creare una base solida per un programma di AI realmente duraturo. Non bisogna mai dimenticare che l’IA deve essere uno strumento al servizio degli obiettivi aziendali, non un obiettivo a sé.

• Lanciare progetti di IA ad alto impatto: Una volta individuati i punti critici e definita la strategia, è il momento di sviluppare strumenti d’intelligenza artificiale, utilizzando i dati per ottimizzare i processi decisionali. L’IA, però, raggiunge il suo pieno potenziale di trasformazione quando le intuizioni basate su questi dati sono accessibili a tutti i livelli aziendali. È essenziale poi che gli insight emersi vengano forniti tempestivamente e nel contesto giusto, affinché possano essere utilizzati per prendere decisioni informate. Per esempio, un sistema che prevede guasti alle apparecchiature è senza dubbio utilissimo, ma uno che continua a imparare dai dati raccolti per affinare continuamente le sue previsioni, offre un valore ancora maggiore. Ecco perché la fase preliminare di studio delle necessità è così importante.

Come evitare gli errori più comuni nei progetti AI aziendali

Una delle principali difficoltà riguarda la gestione del cambiamento organizzativo. Prima di partire, bisogna comunicare chiaramente i benefici dell’AI a tutti i livelli dell’azienda e coinvolgere attivamente i dipendenti fin dalle prime fasi del processo. Solo così si superano le resistenze interne e si facilita la transizione verso la nuova tecnologia. Ecco perché deve esserci il massimo impegno nel coinvolgere il personale: stabilisci quale reparto o risorsa dovrà occuparsi di questo aspetto durante le varie fasi di implementazione.

Altro ostacolo frequente riguarda le barriere tecniche. In questo senso, è necessaria una stretta collaborazione con esperti del settore e fornitori di tecnologia specializzati. Lavorare a stretto contatto con chi ha una profonda conoscenza delle soluzioni AI, oltre a identificare e risolvere tempestivamente eventuali criticità tecniche, garantisce che le soluzioni adottate siano perfettamente integrate con l’infrastruttura esistente e rispondano alle reali esigenze organizzative.

Facciamo l’esempio di un’azienda manifatturiera che desidera implementare un sistema di manutenzione predittiva basato su AI. La sua maggiore difficoltà potrebbe essere quella d’integrare i sensori e i sistemi esistenti con l’algoritmo di machine learning. Collaborando con esperti in AI e fornitori che conoscono le specificità del settore industriale, però, l’azienda può ottenere una soluzione personalizzata, che raccolga correttamente i dati dai macchinari, ottimizzando così i tempi di intervento e riducendo i costi di manutenzione.

Non dimentichiamoci poi della conformità normativa. L’Intelligenza Artificiale porta con sé nuove responsabilità anche dal punto di vista legale. In poche parole, esistono rischi sistemici e requisiti di conformità che non possono più essere trascurati. Pensiamo al Regolamento Europeo sull’Intelligenza Artificiale (AI Act) che stabilirà le linee guida per l’adozione e la gestione dei sistemi AI da parte delle imprese. Comprendere il quadro legislativo europeo e nazionale, diventa la base da cui partire per prepararsi ai cambiamenti, evitare potenziali errori costosi e implementare soluzioni AI in modo sicuro ed efficace.

Ottimizzazione continua dei progetti AI aziendali: i consigli di Data Masters

Per ottenere il massimo dai progetti di intelligenza artificiale, è fondamentale migliorare continuamente il processo. Per aiutare aziende e professionisti in questo percorso, Data Masters offre una serie di strumenti e risorse per ottimizzare ogni fase operativa.

In primis, bisogna sapere cosa dice la legislazione europea in materia di intelligenza artificiale. Per farlo, abbiamo elaborato il corso AI Act, la guida pratica su tutto ciò che un’azienda deve sapere riguardo alla conformità al Regolamento sull’Intelligenza Artificiale. In quattro sessioni tematiche, esplorerai i principali aspetti della normativa: dai rischi concreti associati all’AI alle pratiche proibite, dagli obblighi normativi per le AGI (Artificial General Intelligence) alla documentazione tecnica necessaria per rispettare il Regolamento (UE) 2024/1689 del Parlamento europeo, comprese le strategie per ridurre i bias nei sistemi AI ad alto rischio.

Come secondo step, è assolutamente necessaria una strategia solida per lo sviluppo delle competenze, che assicuri all’interno dell’organizzazione la presenza di tutte le capacità indispensabili per implementare e gestire efficacemente i sistemi AI. Le carenze nelle competenze, infatti, sono una delle prime cause di ritardi nei progetti. Il migliore approccio, in questo senso, è quello che integra skills da più fonti: formazione interna, assunzioni e collaborazioni con consulenti esterni per costruire modelli realmente efficaci.

Data Masters propone proprio a questo scopo una formazione sulle AI per aziende che, attraverso l’analisi delle lacune formative del tuo team, offre una didattica personalizzata, pratica e coinvolgente, con un impatto diretto e immediato sui risultati. Sulla base delle esigenze specifiche individuate, progettiamo il percorso ideale per far acquisire ai dipendenti le competenze più richieste sul mercato, integrandole direttamente nel loro lavoro quotidiano.

Investire nello sviluppo delle competenze AI interne attraverso programmi di formazione ben strutturati, garantisce una crescita sostenibile nel tempo e assicura che il sapere rimanga all’interno dell’azienda. Non è un caso che tra le skill AI ricercate dalle aziende troviamo proprio Machine Learning, Deep Learning e MLOps (così come evidenziato dal nostro AI e Data Skill report 2025), a conferma di quanto gli algoritmi stiano governando sempre più i processi operativi di piccole e grandi aziende.