# La guida dei dirigenti agli investimenti nell'intelligenza artificiale: Comprendere le proposte di valore nel 2025

> L'AI automatizzerà 300M posti lavoro equivalenti globalmente, 92M eliminati entro 2030 (WEF), 60% lavori paesi alto reddito influenzati—ma saldo netto positivo: 170M nuovi ruoli emergeranno (+78M totale). Lavori più suscettibili: amministrativi 46% attività automatizzabili, back-office, call center, contabilità. Risultati settoriali già misurabili: finanza -40% costi operativi +40% efficienza gestione rischio, sanità -30-50% tempi diagnosi con scoperta farmaci da 5 anni a <1 anno (-60% costi), software -56% tempi sviluppo con +30-60% accelerazione time-to-market, manifattura -80% downtime con +8% profitti annui, marketing +30% conversioni con -30% costi acquisizione clienti. Polarizzazione salariale estrema: avvocati con competenze AI guadagnano +49% vs colleghi tradizionali. Italia caso demografico: gap 5.6M posti lavoro entro 2033, automazione 3.8M diventa necessità vs rischio. Competenze 2025: pensiero analitico, creatività, intelligenza sociale—94% responsabili marketing riporta impatto positivo vendite, 91% aziende con AI assumerà nel 2025. Questione centrale: non se AI sostituirà umani ma quali umani si adatteranno vs resisteranno cambiamento.

Source: https://www.electe.net/it/post/la-guida-dei-dirigenti-agli-investimenti-nellintelligenza-artificiale-comprendere-le-proposte-di-valore-nel-2025

Site guide: https://www.electe.net/it/llms.txt

Mentre le tendenze di investimento nell'IA si evolvono ulteriormente nel 2025, i dirigenti devono affrontare una crescente pressione per prendere decisioni strategiche sulle implementazioni dell'[intelligenza](/ai-governance-2025-come-lautoregolamentazione-sta-rivoluzionando-il-futuro-dellintelligenza-artificiale) artificiale. Con la rapida adozione degli strumenti di IA da parte delle aziende - il 22% li sta implementando in modo estensivo e il 33% li sta utilizzando in modo limitato - capire come valutare e implementare le [soluzioni](/app-ai-specifiche-per-il-settore-soluzioni-verticali-promesse-e-sfide-del-microsoft-dragon-copilot) di IA è diventato fondamentale per mantenere il vantaggio competitivo. Nel libro "[The Executive Guide to Artificial Intelligence](https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-319-63820-1.pdf&ved=2ahUKEwjVl8rpr_iLAxUq2QIHHfogB-4QFnoECD4QAQ&usg=AOvVaw2iOpc4o4Y_2QcGB4G1AFQT)" di Andrew Burgess, l'autore forniva una guida completa per dirigenti aziendali che desiderano comprendere e implementare soluzioni di intelligenza artificiale nelle loro organizzazioni.

Questo libro è stato pubblicato nel 2017 da Springer International Publishing e fornisce una panoramica pratica di come le aziende possono sfruttare l'intelligenza artificiale. Cosa è cambiato oggi?

## Tendenze attuali degli investimenti nell'IA 2025

Il panorama dell'IA sta vivendo una crescita senza precedenti, con organizzazioni che fanno investimenti più significativi per rimanere competitive.

### Le basi:

Burgess ha enfatizzato l'importanza di iniziare definendo obiettivi chiari allineati con la strategia aziendale, un principio che rimane valido ancora oggi. Nel libro, ha identificato otto capacità fondamentali dell'IA:

1. **Riconoscimento delle immagini**
2. **Riconoscimento vocale**
3. **Search e information extraction**
4. **Clustering**
5. **Natural Language Understanding**
6. **Ottimizzazione**
7. **Prediction**
8. **Understanding** (oggi)

### Evoluzione dal 2018 al 2025:

Da quando il libro è stato scritto, l'IA è passata da una tecnologia emergente a una tecnologia mainstream. La capacità di "Understanding" che Burgess considerava futuristica, ha visto significativi progressi con l'avvento dei Large Language Models (LLM) e delle tecnologie di IA generativa, che non erano ancora emersi nel 2018.

## [framework](/ai-synergy-framework-2025-come-rompere-i-silos-dellintelligenza-artificiale-per-massimizzare-il-roi-aziendale) strategico per le decisioni di investimento nell'IA

### Le quattro domande essenziali

Quando si valutano gli investimenti nell'IA, è fondamentale concentrarsi su queste domande critiche:

1. **Definizione del problema aziendale**
2. **Metriche di successo**
3. **Requisiti per l'implementazione**
4. **Valutazione del rischio**

> **Nota: Questo framework a quattro domande proviene dalle conoscenze attuali e non è esplicitamente presentato nel libro di Burgess.**

## Costruire un'efficace strategia di IA

### Il framework di adozione:

Burgess propone un framework dettagliato per la creazione di una strategia di IA che include:

1. **Allineamento con la strategia aziendale** - Comprendere come l'IA può supportare gli obiettivi aziendali esistenti
2. **Comprensione delle ambizioni IA** - Definire se si desidera:
3.
  - Migliorare processi esistenti
  - Trasformare funzioni aziendali
  - Creare nuovi servizi/prodotti
4. **Valutazione della maturità IA** - Determinare il livello attuale di maturità dell'organizzazione su una scala da 0 a 5:
5.
  - Elaborazione manuale (Livello 0)
  - Automazione IT [tradizionale](/il-roi-ai-misurare-il-vero-valore-delle-soluzioni-intelligenti-2025) (Livello 1)
  - Automazione di base isolata (Livello 2)
  - Implementazione tattica di strumenti di automazione (Livello 3)
  - Implementazione tattica di varie tecnologie di automazione (Livello 4)
  - Automazione strategica end-to-end (Livello 5)
6. **Creazione di una heat map IA** - Identificare le aree con maggiori opportunità
7. **Sviluppo del business case** - Valutare benefici "hard" e "soft"
8. **Gestione del cambiamento** - Pianificare come l'organizzazione si adatterà
9. **Sviluppo di una roadmap IA** - Creare un piano a medio-lungo termine

### Evoluzione dal 2018 al 2025:

Il framework di Burgess rimane sorprendentemente attuale, ma oggi va integrato con considerazioni su:

- Etica dell'IA e regolamentazioni (come l'EU AI Act)
- Sostenibilità ambientale dell'IA
- Strategie di IA responsabile
- Integrazione con tecnologie emergenti come quantum computing

## Misurare il ROI negli investimenti in IA

### I fattori determinanti per il ritorno sull'investimento:

Burgess identifica diversi tipi di benefici dell'IA, categorizzati come "hard" e "soft":

**Benefici hard:**

- Riduzione dei costi
- Evitare costi
- Soddisfazione del cliente
- Conformità
- Mitigazione del rischio
- Mitigazione delle perdite
- Mitigazione della perdita di ricavi
- Generazione di ricavi

**Benefici soft:**

- Cambiamento culturale
- Vantaggio competitivo
- Effetto alone
- Abilitazione di altri benefici
- Abilitazione della trasformazione digitale

La misurazione del ROI dell'IA è diventata più sofisticata, con framework specifici per valutare l'impatto dell'IA generativa, che non esisteva quando Burgess ha scritto il libro.

## Approcci tecnici all'implementazione dell'IA

### Tipologie di soluzioni:

Burgess presentava tre approcci principali per l'implementazione dell'IA:

1. **Software IA off-the-shelf** - Soluzioni preconfezionate
2. **Piattaforme IA** - Fornite da grandi aziende tecnologiche
3. **Sviluppo IA personalizzato** - Soluzioni su misura

Per i primi passi, suggeriva di considerare:

- Proof of Concept (PoC)
- Prototipi
- Minimum Viable Product (MVP)
- Riskiest Assumption Test (RAT)
- Pilot

### Cosa è cambiato:

Dal 2018, abbiamo assistito a:

- [democratizzazione](/ai-invisibile-vs-ai-democratica-la-guerra-silenziosa-che-sta-rivoluzionando-il-business-nel-2025) degli strumenti di IA con soluzioni no-code/low-code
- Miglioramento drammatico delle piattaforme cloud IA
- Crescita dell'IA generativa e modelli come GPT, DALL-E, ecc.
- Aumento delle soluzioni di AutoML che automatizzano parti del processo di data science

## Considerazioni sui rischi e sfide

### I rischi dell'intelligenza artificiale:

Burgess ha dedicato un intero capitolo ai rischi dell'IA, evidenziando:

1. **Qualità dei dati**
2. **Mancanza di trasparenza** - La natura "black box" degli algoritmi
3. **Bias non intenzionali**
4. **Naiveté dell'IA** - Limiti della comprensione contestuale
5. **Dipendenza eccessiva dall'IA**
6. **Scelta della tecnologia sbagliata**
7. **Atti malevoli**

### Evoluzione dal 2018 al 2025:

Da quando il libro è stato scritto:

- Le preoccupazioni sul bias dell'algoritmo sono diventate una questione critica (in attesa di approfondimento)
- La sicurezza dell'IA è diventata fondamentale con l'aumento delle minacce
- La regolamentazione dell'IA è emersa come un fattore chiave
- I rischi dei deepfake e disinformazione IA generativa sono diventati significativi
- Le preoccupazioni di privacy sono aumentate con l'uso più pervasivo dell'IA

## Creazione di un'organizzazione IA efficace

### Dal libro di Burgess (2018):

Burgess propose:

- Costruire un ecosistema IA con fornitori e partner
- Stabilire un Centro di Eccellenza (CoE) con team dedicati
- Considerare ruoli come Chief Data Officer (CDO) o Chief Automation Officer (CAO)

### Evoluzione dal 2018 al 2025:

Da allora:

- Il ruolo di Chief AI Officer (CAIO) è diventato comune
- L'IA è ora spesso integrata in tutta l'organizzazione invece di essere isolata in un CoE
- La democratizzazione dell'IA ha portato a modelli operativi più distribuiti
- È emersa l'importanza dell'alfabetizzazione all'IA per tutti i dipendenti

## Conclusione

### Dal libro di Burgess (2018):

Burgess concludeva con l'importanza di:

- Non credere all'hype ma concentrarsi sui problemi aziendali reali
- Iniziare il percorso IA il prima possibile
- Future-proof dell'azienda attraverso la comprensione dell'IA
- Adottare un approccio equilibrato tra ottimismo e realismo

### Evoluzione dal 2018 al 2025:

L'invito di Burgess a "non credere all'hype" rimane incredibilmente rilevante nel 2025, soprattutto con l'eccessivo entusiasmo che circonda l'IA generativa. Tuttavia, la velocità di adozione dell'IA è diventata ancora più critica, e le aziende che non hanno ancora iniziato il loro percorso IA si trovano ora in una posizione di svantaggio significativo rispetto a quelle che hanno seguito il consiglio di Burgess di iniziare presto (nel 2018!).

Il panorama dell'IA nel 2025 è più complesso, più maturo e più integrato nella strategia aziendale di quanto si potesse prevedere nel 2018, ma i principi fondamentali di allineamento strategico, creazione di valore e gestione del rischio che Burgess ha delineato rimangono sorprendentemente validi.