Dal prodotto ai processi reali
Cosa succede quando l’intelligenza artificiale esce dai prototipi e entra davvero nei processi aziendali? In questa puntata di DicoDati ne parliamo con Andrea Mordenti, Co-Founder di LAIF, che porta uno sguardo concreto su come l’AI viene applicata oggi nelle aziende, soprattutto nelle PMI. Il punto di partenza non è la tecnologia, ma l’efficienza: automatizzare attività ripetitive, ridurre l’attrito e facilitare l’accesso alle informazioni.
AI diverse, bisogni diversi
Durante la conversazione emerge una distinzione chiara: l’AI “tradizionale” ( modelli di ottimizzazione, forecasting e supply chain) resta fondamentale per molti problemi concreti. La generative e agentic AI, invece, abilita nuovi scenari di automazione e interazione, soprattutto nella gestione delle informazioni e nei processi operativi. Due approcci diversi, che rispondono a esigenze diverse.
Il vero nodo: la conoscenza
L’AI oggi è sempre più capace di eseguire, ma il vero limite sta altrove: nella conoscenza aziendale, spesso frammentata o non strutturata. Gli agenti possono automatizzare attività e decisioni, ma funzionano davvero solo se alimentati da dati e informazioni organizzate. In questo senso, l’AI non risolve il problema: lo rende evidente.
L’AI come mezzo, non come fine
Dai casi concreti, come il customer service automatizzato, fino all’evoluzione dei ruoli, emerge un messaggio chiaro: l’AI non è un obiettivo, ma uno strumento. I progetti che funzionano sono quelli che partono da un’esigenza di business e integrano l’AI nei processi, non quelli che inseguono la tecnologia.