L’intelligenza artificiale nelle aziende, dalla sperimentazione all’adozione

L'intelligenza artificiale generativa nelle aziende (e per tutti) è arrivata nel 2022 ma quella predittiva è in uso già da 10 anni, quindi ormai lo strumento è ben presente nell'attività delle imprese che finalmente, tra 2024 e 2025, stanno passando dalla sperimentazione all'effettiva adozione della AI, tra opportunità e ostacoli. Questo il tema del digital coffee organizzato a Milano da Jakala (azienda specializzata in dai, AI ed esperienze personalizzate) e Mapp (vendor di tecnologia per il marketing digitale).

L'intelligenza artificiale nelle aziende, lo scenario

"Con l'intelligenza artificiale generativa oggi si interrogano i modelli di quella generativa", dice Marco Di Dio Roccazzella, shareholder & general manager di Jakala, spiegando come effettivamente le aziende stiano mettendo a terra progetti che includono la AI con un impatto sul business. La tavola rotonda moderata da Andrea Cabrini, direttore di Class Cnbc porta alla luce i casi di applicazioni in ambiti diversi.

Rispetto al 2024, in questi primi mesi del 2025 sono aumentate le aziende che hanno inserito l'intelligenza artificiale in use case (61%) o l'hanno adottata pienamente (28%). Le aree nelle quali più spesso viene sfruttata sono il customer value management (Cvm), la personalizzazione della comunicazione, la customer experience aumentata, l'ottimizzazione del customer service, la gestione dei canali, l'ottimizzazione del marketing media, la gestione della supply chain e dell'inventario, l'innovazione di design e di prodotto, la gestione del rischio e l'ottimizzazione del pricing.

Generali Italia, dare risposta ai casi singoli

Per il settore assicurativo la AI generativa può avere un impiego nel riconoscimento del cliente in maniera dinamica. Per il ramo danni, il rapporto con i clienti avviene a lunga distanza nel tempo, anche 10 anni, nel ramo vita circa una volta l'anno. Molti clienti, circa un 40% classificati come di altissimo livello rimangono sconosciuti, mentre si potrebbero valorizzare. La difficoltà è riconoscerli quando cambiano residenza e comportamento finanziario. Un'altra sfida è costituita dai nuovi italiani, i giovani, che entro il 2040 erediteranno circa il 25% degli attuali patrimoni ma cambiano molto velocemente e sono molto lontani dal concetto stesso di agenzia assicurativa. Per raggiungerli bisognerà pensare ad altre strategie e soprattutto avere personale preparato. "Il nostro team che lavora sull'intelligenza artificiale è isolato dal resto dell'azienda -spiega Davide Consiglio, country data officer di Generali Italia- ha un cloud anch'esso isolato per i dati trattati in maniera anonima. Qualsiasi app di AI per Generali deve risolvere casi individuali. Per ora invece, la Ai è in grado di lavorare su masse di dati, non sul caso singolo. Deve essere sempre previsto l'intervento umano a monte e a valle della AI. C'è da lavorare anche sull'accuratezza. Le applicazioni in uso sono il crash detector e l'antifrode, con consigli al liquidatore rispetto alle probabilità di truffa".

Leroy Merlin, la AI è già attivamente nel business

Il primo impiego che Leroy Merlin ha visto per la AI è stato raccogliere dati con la finalità di individuare i bisogni principali dei clienti. Così è emersa la richiesta di qualcosa che nessuno si sarebbe aspettato: polizze danni e furto per l'abitazione. Di conseguenza il retailer ha cambiato struttura aziendale e finalità, per offrire alla clientela anche questo servizio.

La disponibilità massiva di dati è stata sfruttata a vantaggio del modello di business per ottimizzare alcuni passaggi. "Un obiettivo era ridurre il tempo che intercorre tra un preventivo richiesto dal cliente per la ristrutturazione e l'effettivo ingresso del cliente -spiega Giulia Staffieri, chief marketing, sales & omnichannel di Leroy Merlin-. Grazie a una app b2b siamo in grado di associare in real time il preventivo all'artigiano nostro partner che potrebbe portarlo a termine, accorciando il time to market. Un'altra ottimizzazione ha riguardato la creazione del sound logo. Di solito è un'operazione molto complessa e costosa, anche 120 mila euro. Con la Ai e un musicista il costo è sceso a 5 mila euro".

Un'altra applicazione per la AI è stata studiare la concorrenza così da acquisirne le tecniche utili al proprio business anche senza essere il first mover. "Abbiamo studiato Temu per capire come potesse avere prezzi così bassi su prodotti che vendiamo anche noi -prosegue la manager-. Abbiamo scoperto che creano in pre-order avendo calcolato il punto di pareggio, prezzo e numero di pezzi ordinati. A questo punto vanno in produzione e tutte le altre vendite vengono proposte in sconto, usandole come leva di marketing. Questo insegna come si può spostare il budget da investimenti di marketing puro a formule one to one, studiando i clienti dal lead istantaneo".

L'intelligenza artificiale nelle aziende del lusso

Tra le prime a esplorare e adottare la Ai sono state le aziende del lusso: si tratta di 400 milioni di consumatori a livello globale che si aspettano una customer experience granulare con il 60% dei aziende già ampiamente ingaggiato sulla AI predittiva. Una percentuale più bassa di aziende, circa il 5%, sfrutta la AI anche a supporto della creatività, anche se l'arttigianalità rimarrà sempre l'elemento differenziante del prodotto di lusso.

"È una grande sfida -ha detto Stefania Lazzeroni, direttrice generale di Fondazione Altagamma- nella quale ci aspettiamo che le aziende 'AI based' siano avvantaggiate, mentre quelle che hanno una storia e un heritage, una governance complessa, saranno costrette a riorganizzarsi e acquisire competenze. Ci sono grandi opportunità in termini di ottimizzazione e predittività, per esempio nella produzione, per ridurre gli sprechi". La previsione è di grandi investimenti nella AI.

Sda Bocconi, cosa chiedono le aziende?

"Le aziende chiedono come connettersi a clienti che quotidianamente sono inondati di contenuti e stimoli -spiega Stefania Saviolo, docente di Management di Sda Bocconi-, e non solo, si aspettano l'immediatezza della relazione e la co-creazione di prodotto e di esperienze, per esempio nell'hotelerie". Lo studio dei ruoli della AI con Jakala ha portato a definire 4 aree:

1. Le interfacce, come la chatbot
2. L'analisi dei dati su tutta la value chain, dal pricing al merchandising fino alla supply chain
3. L'abilitazione di servizi con la personalizzazione
4. Copilot per il design, anche del packaging.

Gli ostacoli riguardano invece la gestione della proprietà intellettuale e la mancanza della diversity, perché con la AI siamo tutti soggetti agli stessi trend. Ci sono molti aspetti che ancora non sono risolti e potrebbero trarre giovamento dalla AI: la gestione delle taglie, il pricing nell'hotelerie, la customizzazione in base alle abitudini locali, la diversity nel beauty.

Borletti Group, AI e moda

La AI sta portando una trasformazione epocale nel mondo della moda con aziende create da giovani imprenditori basate sulla tecnologia più che sulla conoscenza del settore: le collezioni vengono create basandosi sui dati, in una settimana, entre anche nel fast fashion occorrono almeno 8 settimane, in base alle reazioni dei clienti in real time. "Cambia la prospettiva, non è più lo stilista che raccoglie impressioni e detta tendenze -spiega Paolo De Spirt, founding partner di Borletti Group- ma aziende tecnologiche che chiedono in tempo reale ai consumatori cosa vogliono indossare". Questo presuppone comunque il controllo della filiera. "Forse non è una prospettiva che apprezziamo, ma questo meccanismo risponde alle esigenze dei clienti, e la AI è un dato di fatto".

La prospettiva della tecnologia, AI in Italia

"La scelta che si pone è se rimanere solo user o cercare di aprire la scatola del modello AI e diventare addestratori profondi -dichiara Vittorio Di Tomaso, solution design managing director di Jakala-. A Torino è nato il Centro nazionale per l'intelligenza artificiale, non per creare modelli ma per usarli con maggior consapevolezza nelle applicazioni e così controllare meglio la tecnologia".

In questa fase le aziende raccolgono i dati e ne colgono anche degli insight, ma manca ancora l'attivazione conseguente, secondo Maurizio Alberti, Svp revenue global di Mapp. Senza che l'azienda cambi i propri modelli organizzativi, la AI rimarrà un doping sul breve periodo, non uno strumento da usare strutturalmente.

I tre ambiti individuati da Marco Massara, digital and AI|Cdo Arcturus Group per l'impiego della AI sono il prodotto, un'area ancora poco esplorata, prezzo e promozioni, e il luogo, ovvero il canale scelto dal cliente per acquistare.

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