Con la graduale integrazione dell’IA nei processi decisionali, le aziende devono trovare il giusto equilibrio tra le potenzialità tecnologiche, i vincoli operativi, la gestione del rischio e la creazione di valore. Qualità dei dati, governance, agenti di IA, competenze umane: scopri le innovazioni e le strategie chiave che trasformeranno radicalmente la tua organizzazione nei prossimi anni.
Trasformare gli usi dell’intelligenza artificiale in valore aggiunto a lungo termine per l’organizzazione
Sulla bocca di tutti e presente ovunque nella nostra routine quotidiana – dalle attività più semplici a quelle più complesse – l’intelligenza artificiale ha decisamente superato la fase sperimentale. Per le imprese, la questione non è più quindi se adottare l’IA, ma come poterla implementare in modo affidabile e sostenibile. Tuttavia, resta un divario significativo tra l’entusiasmo generato dal suo potenziale e la realtà dell’impatto all’interno delle aziende: sebbene l’IA occupi un posto di rilievo nelle strategie aziendali, è molto meno (o scarsamente) integrata nei processi decisionali.
L’ultima edizione del Barometro Dati & IA 2026 di Coface, condotta in collaborazione con Les Echos Etudes su un campione di 900 decision-maker, rivela livelli di maturità molto diversi a seconda delle dimensioni dell’impresa: più grande è l’azienda, più l’IA è parte integrante del processo decisionale. Oggi, un terzo delle medie e grandi imprese ritiene di aver raggiunto un livello avanzato nell’uso dell’intelligenza artificiale, rispetto a una su dieci tra le PMI. E mentre due terzi dei decidion-maker si fida dei propri dati, un terzo li ritiene scarsamente allineati alle esigenze aziendali e agli strumenti per la gestione dei rischi e il supporto decisionale.
La qualità dei dati è, oggi più che mai, il fattore chiave per il successo dell’industrializzazione dell’IA all’interno di un’azienda, le consente di muoversi più rapidamente e di ottenere guadagni in termini di efficienza.
Le risorse, le competenze e la capacità di strutturare progetti relativi ai dati e all’IA sembrano favorire le grandi organizzazioni. Ciò comporta il rischio che il divario diventi sempre più difficile da colmare per le piccole imprese man mano che le applicazioni in ambito IA diventano più strutturate
spiega Nesrin Gonin, Business Information Director - Coface Western Europe & Africa.
Senza governance dei dati, nessuna IA è performante
Per qualsiasi azienda, indipendentemente dalle dimensioni o dal settore, la scalabilità e il valore aggiunto dell’intelligenza artificiale dipendono in larga misura dalla qualità dei dati disponibili: per quanto potente possa essere, un modello di IA non potrà mai compensare in modo sostenibile informazioni obsolete, frammentate o imprecise. Eppure, il 60% delle imprese intervistate da Coface utilizza ancora l’IA senza un quadro formale. In questo momento cruciale per le organizzazioni, e con la diffusione sempre più capillare dell’IA, la questione di come gestirla sta diventando urgente. Tuttavia, per la grande maggioranza delle aziende, la governance dei dati deve ancora essere implementata: è proprio qui che si raggiungono rapidamente i limiti, traducendosi molto spesso in risultati deludenti per l’azienda e i team operativi.
La governance dei dati dipende da dati affidabili, aggiornati in tempo reale, focalizzati sulle esigenze aziendali e la creazione di un livello semantico comune: vale a dire, la condivisione delle stesse definizioni per ciascun indicatore e dello stesso contesto di utilizzo. In pratica, gli stessi dati possono infatti rappresentare diverse realtà a seconda che vengano utilizzati dai team di gestione del rischio, finance, approvvigionamento o vendite.
L’intelligenza artificiale funge da catalizzatore: amplifica sia la qualità dei dati sia i loro punti deboli. Man mano che la sua diffusione all’interno dell’organizzazione aumenta diventa essenziale stabilire regole chiare sui dati, sul loro utilizzo e sulle responsabilità.
La governance dei dati non è più una questione marginale: è un prerequisito per creare valore sostenibile con l’IA
afferma Samia Boujatioui, Group Head of Data Management – Coface Data Office.
Allineamento aziendale, innovazioni tecnologiche: prendere decisioni più rapide e consapevoli
La prossima grande svolta nella piena adozione dell’IA all’interno delle organizzazioni potrebbe derivare dagli agenti di IA collegati ai dati aziendali. Il loro potenziale è tangibile:
interrogare direttamente un portafoglio clienti,
identificare le aziende il cui profilo di rischio si è deteriorato,
spiegare una tendenza o evidenziare opportunità commerciali comparabili.
Questo sviluppo risponde a un’esigenza molto concreta. Quasi un decision-maker su due desidera ottenere informazioni chiare e immediatamente utilizzabili grazie all’IA, anche se l’obiettivo non è quello di delegare ciecamente il processo decisionale a una macchina. I dipartimenti finance, ad esempio, vogliono rafforzare l’identificazione delle frodi e anticipare meglio i rischi legati ai clienti, mentre i team di vendita cercano sempre più spesso di individuare nuovi mercati.
In futuro, il vantaggio non risiederà necessariamente nel raccogliere il maggior volume di dati, ma nell’allineare le reali esigenze dei team aziendali alla potenza e alla sicurezza della tecnologia e di garantire una governance armonizzata a ogni livello dell’organizzazione.
Ciò che contraddistinguerà un’azienda che ha completato con successo la propria trasformazione in materia di dati e IA sarà la sua capacità di trasformare i propri dati in decisioni concrete, più rapide ed efficaci, al fine di generare un autentico vantaggio competitivo.
afferma Nesrin Gonin.
Anticipa i rischi e prendi decisioni strategiche più consapevolmente
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