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Come superare gli ostacoli, ovvero: come ho imparato a non preoccuparmi e ad amare l’intelligenza artificiale

Perché tante aziende falliscono nell'adottare l'IA? L'ostacolo principale non è tecnologico ma umano. L'articolo identifica sei barriere critiche: resistenza al cambiamento, mancato coinvolgimento del management, sicurezza dati, budget limitato, compliance e aggiornamento continuo. La soluzione? Partire con progetti pilota per dimostrare valore, formare il personale, proteggere i dati sensibili con sistemi dedicati. L'IA potenzia, non sostituisce — ma richiede trasformazione dei processi, non semplice digitalizzazione.

Abbattere le barriere: l'algoritmo dentro di noi

L'intelligenza artificiale (AI) modifica il lavoro. Molte aziende incontrano difficoltà nell'adozione che possono compromettere la corretta adozione di questi nuovi strumenti nei loro processi. Comprendere questi ostacoli aiuta le organizzazioni a sfruttare l'IA mantenendo l’efficienza.

La sfida dell'aggiornamento continuo

Il rapido sviluppo dell'IA crea nuove sfide per professionisti e aziende. I lavoratori temono la sostituzione da parte dell'IA. L'IA però funziona come strumento di potenziamento, e non di sostituzione, attraverso:

  • Automazione dei compiti ripetitivi
  • Spazio per attività strategiche
  • Supporto alle decisioni con dati

Presentare l'IA come strumento collaborativo riduce le resistenze e favorisce l'adozione di questa tecnologia. Indubbiamente alcune mansioni col tempo spariranno, ma per fortuna solo quelle più noiose. Questo comporta di fatto non solo un’adozione della tecnologia all’interno dei processi, ma un totale cambiamento degli stessi. Insomma la differenza tra digitalizzazione e trasformazione digitale. Approfondimento: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

Protezione dei dati e sicurezza

Privacy e sicurezza rappresentano grossi ostacoli. Le aziende devono, o dovrebbero, proteggere i dati sensibili garantendo la precisione dei sistemi IA. I rischi di violazioni e informazioni errate richiedono:

  • Controlli di sicurezza regolari
  • Valutazione dei fornitori
  • Protocolli di protezione dati

In particolare l’adozione di “filtri automatici” nella gestione dei dati più sensibili, e l’utilizzo di sistemi dedicati nel caso si vogliano gestire o analizzare la totalità dei dati aziendali, è fondamentale, oltre che per una questione di sicurezza, per evitare di “regalare” dati di altissimo valore a terzi. Così come già avvenuto in precedenza in altri contesti però, questo tipo di attenzione resterà un approccio “illuminato” solo di alcune organizzazioni. Ognuno insomma faccia ciò che vuole, consapevole dei trade-off che diverse scelte comportano.

Di seguito una breve lista di Punti chiave

Gestire la resistenza al cambiamento

L'adozione richiede strategie di gestione che includono:

  • Comunicazione dei vantaggi
  • Formazione continua
  • Affiancamento pratico
  • Gestione dei feedback

Approccio top-down

I decisori richiedono prove del valore dell'IA. Strategie efficaci:

  • Mostrare casi di successo dei competitor
  • Progetti pilota dimostrativi
  • Metriche ROI chiare
  • Dimostrare il coinvolgimento dei dipendenti

Gestire le limitazioni nel budget

Budget e infrastrutture inadeguate ostacolano l'adozione. Le organizzazioni possono:

  • Iniziare con progetti contenuti
  • Espandere in base ai risultati
  • Allocare risorse con attenzione

Aspetti legali ed etici

L'implementazione deve considerare:

  • Imparzialità e equità
  • Conformità normativa
  • Regole  per un uso responsabile
  • Monitoraggio delle evoluzioni legislative

Aggiornamento continuo

Le organizzazioni devono:

  • Monitorare sviluppi rilevanti
  • Partecipare a comunità di settore
  • Utilizzare fonti autorevoli

Prospettive

L'adozione efficace richiede:

  • Approccio strategico
  • Attenzione al cambiamento organizzativo
  • Allineamento con obiettivi e cultura aziendale
  • Focus sul valore pratico

Un cambiamento efficace migliore le operazioni e la capacità della forza lavoro attraverso scelte mirate e sostenibili.

Resources for business growth

November 9, 2025

Regolamentare ciò che non si crea: l'Europa rischia l'irrilevanza tecnologica?

L'Europa attrae solo un decimo degli investimenti globali in intelligenza artificiale ma pretende di dettare le regole mondiali. Questo è il "Brussels Effect"—imporre norme su scala planetaria attraverso il potere di mercato senza guidare l'innovazione. L'AI Act entra in vigore con calendario scaglionato fino al 2027, ma le multinazionali tech rispondono con strategie di evasione creative: invocare segreti commerciali per non rivelare dati di addestramento, produrre riassunti tecnicamente conformi ma incomprensibili, usare l'autovalutazione per declassare sistemi da "alto rischio" a "rischio minimo", fare forum shopping scegliendo Stati membri con controlli meno rigidi. Il paradosso del copyright extraterritoriale: l'UE pretende che OpenAI rispetti leggi europee anche per addestramento fuori Europa—principio mai visto prima nel diritto internazionale. Emerge il "modello duale": versioni europee limitate vs versioni globali avanzate degli stessi prodotti AI. Rischio concreto: l'Europa diventa "fortezza digitale" isolata dall'innovazione mondiale, con cittadini europei che accedono a tecnologie inferiori. La Corte di Giustizia nel caso credit scoring ha già respinto la difesa "segreti commerciali", ma l'incertezza interpretativa rimane enorme—cosa significa esattamente "riassunto sufficientemente dettagliato"? Nessuno lo sa. Domanda finale non risolta: l'UE sta creando una terza via etica tra capitalismo USA e controllo statale cinese, o semplicemente esportando burocrazia in un settore dove non compete? Per ora: leader mondiale nella regolamentazione dell'AI, marginale nel suo sviluppo. Vaste programme.
November 9, 2025

Outliers: Dove la Scienza dei Dati Incontra le Storie di Successo

La data science ha ribaltato il paradigma: gli outlier non sono più "errori da eliminare" ma informazioni preziose da comprendere. Un singolo valore anomalo può distorcere completamente un modello di regressione lineare—cambiare la pendenza da 2 a 10—ma eliminerlo potrebbe significare perdere il segnale più importante del dataset. Il machine learning introduce strumenti sofisticati: Isolation Forest isola outlier costruendo alberi decisionali casuali, Local Outlier Factor analizza densità locale, Autoencoder ricostruiscono dati normali e segnalano ciò che non riescono a riprodurre. Esistono outlier globali (temperatura -10°C ai tropici), contestuali (spesa €1.000 in quartiere povero), collettivi (picchi sincronizzati traffico rete che indicano attacco). Parallelo con Gladwell: la "regola 10.000 ore" è contestata—Paul McCartney dixit "molte band hanno fatto 10.000 ore ad Amburgo senza successo, teoria non infallibile". Successo matematico asiatico non è genetico ma culturale: sistema numerico cinese più intuitivo, coltivazione riso richiede miglioramento costante vs espansione territoriale agricoltura occidentale. Applicazioni reali: banche UK recuperano 18% perdite potenziali via rilevamento anomalie real-time, manifattura rileva difetti microscopici che ispezione umana perderebbe, sanità valida dati trials clinici con 85%+ sensibilità rilevamento anomalie. Lezione finale: come data science passa da eliminare outlier a comprenderli, dobbiamo vedere carriere non convenzionali non come anomalie da correggere ma come traiettorie preziose da studiare.