KYOCERA Document Solutions
L’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente diventando una componente centrale delle strategie di trasformazione digitale. In tutta Europa, le aziende stanno esplorando come l’AI possa automatizzare le attività, analizzare le informazioni più rapidamente e migliorare i processi decisionali.
Tuttavia, la realtà dietro i titoli è più complessa. Sebbene l’adozione dell’AI sia in aumento, molte organizzazioni faticano ancora a implementarla in modo efficace.
Secondo il rapporto 2024 della Commissione Europea sull’adozione dell’AI, solo il 13,5% delle imprese dell’UE utilizza attualmente tecnologie di intelligenza artificiale.
Il divario tra ambizione e implementazione reale dell’AI evidenzia un punto fondamentale: adottare l’AI richiede dati adeguati, processi solidi, infrastrutture moderne e una reale prontezza organizzativa.
Per le aziende che stanno valutando l’adozione dell’AI, il primo passo è capire se l’organizzazione è davvero pronta.
Perché la prontezza all’AI è fondamentale per le aziende
Molte organizzazioni affrontano l’adozione dell’AI concentrandosi su strumenti o piattaforme software. Tuttavia, una trasformazione AI di successo dipende da molto più della tecnologia.
I sistemi di AI si basano su dati accurati, workflow chiaramente definiti e collaboratori che sanno come utilizzarli in modo efficace. Senza queste fondamenta, anche gli strumenti più avanzati faticano a generare valore.
La ricerca del report State of AI di McKinsey evidenzia proprio questa sfida: mentre molte aziende sperimentano l’AI, solo una piccola parte riesce a scalare con successo le soluzioni AI all’interno dell’organizzazione.
Per le imprese, valutare la propria prontezza all’AI prima di investire in nuove tecnologie può evitare errori costosi e garantire che le iniziative di trasformazione digitale producano risultati concreti.
Cinque dimensioni della prontezza all’AI
Esistono framework che aiutano le organizzazioni a valutare se dispongono delle fondamenta necessarie per un’adozione efficace dell’AI.
In pratica, molte aziende iniziano a rafforzare queste basi migliorando i processi operativi attraverso soluzioni avanzate di document management e enterprise printing solutions.
1. Information management e data readiness
I sistemi di AI dipendono da dati di alta qualità e facilmente accessibili.
Tuttavia, molte aziende gestiscono informazioni frammentate, archiviate tra fogli di calcolo, email e sistemi non connessi tra loro. Quando i dati sono incoerenti o mal strutturati, gli strumenti di AI non riescono a generare insight affidabili.
Prima di implementare soluzioni di AI, le organizzazioni dovrebbero assicurarsi che le informazioni siano digitalizzate, ricercabili e centralizzate.
Le moderne soluzioni di document management possono aiutare le aziende a organizzare le informazioni in modo più efficace e a garantire che i dati siano disponibili per l’analisi.
Cosa significa nella pratica:
• Le informazioni aziendali sono digitalizzate e facilmente ricercabili.
• I documenti sono archiviati in sistemi strutturati, invece di essere dispersi in più sedi.
• I dipendenti possono trovare rapidamente le informazioni necessarie per prendere decisioni.
2. Visibilità dei workflow e ottimizzazione dei processi
L’AI è più efficace quando viene applicata a processi chiaramente definiti.
Se i workflow sono poco documentati o variano significativamente tra i team, l’automazione diventa difficile da implementare.
In molte organizzazioni, la mappatura dei processi può evidenziare inefficienze o passaggi superflui che rallentano le operazioni.
Analizzare i workflow esistenti consente di identificare dove automazione, acquisizione documentale o routing intelligente possano migliorare l’efficienza.
Cosa significa nella pratica:
• I principali workflow sono documentati e compresi chiaramente tra i team.
• I passaggi manuali sono identificati e valutati per opportunità di automazione.
• Gli strumenti digitali di workflow semplificano la gestione dei documenti all’interno dell’organizzazione.
3. Infrastruttura digitale e sistemi aziendali connessi
I sistemi di AI si basano su infrastrutture digitali moderne.
I sistemi legacy che non si integrano con altre applicazioni spesso rappresentano un ostacolo all’automazione. Le piattaforme cloud e i sistemi integrati permettono ai dati di fluire più facilmente tra gli strumenti, facilitando l’introduzione di funzionalità di AI.
L’OECD Digital Economy Outlook evidenzia come infrastrutture digitali e adozione del cloud siano fattori chiave per la trasformazione AI nelle organizzazioni in crescita.
Anche la sicurezza è essenziale. Le soluzioni di AI elaborano spesso informazioni aziendali sensibili, per cui le organizzazioni devono implementare controlli di accesso robusti e sistemi di monitoraggio adeguati.
Le soluzioni di stampa enterprise, le piattaforme cloud e i sistemi documentali integrati contribuiscono a garantire che le informazioni aziendali fluiscano in modo sicuro tra dispositivi, utenti e sedi.
Cosa significa nella pratica:
- I sistemi cloud consentono lo scambio fluido di informazioni tra strumenti e team.
- I controlli di sicurezza proteggono i dati aziendali sensibili.
- I sistemi aziendali sono integrati tra loro, invece di operare in modo isolato.
L’obiettivo di una valutazione della prontezza all’AI non è ottenere un punteggio perfetto, ma individuare le aree in cui sono necessari miglioramenti.
4. Competenze della forza lavoro e digital skills
I dipendenti non devono necessariamente essere specialisti di AI, ma devono essere in grado di sperimentare nuovi strumenti, interpretare gli insight e adattare di conseguenza i workflow.
La ricerca del Future of Jobs Report del World Economic Forum evidenzia come le competenze digitali e legate all’AI siano tra quelle in più rapida crescita richieste alle organizzazioni a livello globale.
Formazione e sperimentazione svolgono un ruolo fondamentale nell’aiutare i team a sviluppare familiarità con le nuove tecnologie e a preparare la forza lavoro alla trasformazione AI.
Cosa significa nella pratica:
- I dipendenti ricevono formazione su strumenti digitali e tecnologie emergenti.
- I team sono incoraggiati a sperimentare nuove soluzioni.
- Le persone comprendono come la tecnologia possa supportare il loro lavoro quotidiano.
5. Cultura organizzativa e apertura all’innovazione
La cultura organizzativa determina spesso il successo o il fallimento delle iniziative di AI.
L’introduzione dell’AI può modificare i workflow, richiedere nuove competenze e mettere in discussione modalità di lavoro consolidate. Le organizzazioni che resistono al cambiamento rischiano di non riuscire a implementare efficacemente le nuove tecnologie.
La leadership gioca un ruolo cruciale nel comunicare i benefici dell’AI e nel garantire che i dipendenti comprendano come la tecnologia sia un supporto al loro lavoro, e non una sostituzione.
Le aziende che promuovono sperimentazione e miglioramento continuo sono generalmente meglio posizionate per avere successo nella trasformazione AI.
Cosa significa nella pratica:
- I leader supportano attivamente innovazione e trasformazione digitale.
- I dipendenti si sentono a proprio agio nel testare nuovi strumenti e workflow.
- Il miglioramento continuo è integrato nelle attività quotidiane aziendali.
Dall’intenzione all’azione: guida per leader sull’AI in azienda
Un nuovo report di Economist Impact, sponsorizzato da Kyocera, evidenzia un crescente divario tra ambizione AI e preparazione della forza lavoro, indicando carenze di competenze, governance debole e sviluppo limitato come principali ostacoli alla creazione di valore duraturo.
Trasformare la prontezza in azione
Poche aziende otterranno punteggi elevati in tutte e cinque le dimensioni della prontezza. Questo è normale.
L’obiettivo di una valutazione della prontezza all’AI non è raggiungere un punteggio perfetto, ma individuare le aree che richiedono miglioramento.
Molte organizzazioni iniziano concentrandosi su interventi fondamentali come:
- digitalizzazione delle informazioni cartacee
- miglioramento dei workflow documentali
- centralizzazione della gestione dei dati
- modernizzazione dell’infrastruttura digitale
L’implementazione di soluzioni di document management per le aziende e di moderne soluzioni di stampa enterprise può giocare un ruolo chiave in questo processo, contribuendo a digitalizzare i flussi informativi, migliorarne l’accessibilità e rafforzare la sicurezza.
Preparare il business alla trasformazione AI
L’AI avrà un impatto sempre maggiore su come le organizzazioni gestiscono le informazioni, automatizzano le attività operative e supportano i processi decisionali.
Tuttavia, una trasformazione AI efficace dipende da molto più della semplice scelta della tecnologia giusta. Le aziende devono assicurarsi di disporre dei dati, dei sistemi e delle capacità organizzative necessari a sostenere le iniziative di AI.
Rafforzando la gestione delle informazioni, i workflow, l’infrastruttura tecnologica, le competenze della forza lavoro e la cultura organizzativa, le aziende possono costruire una roadmap chiara per l’adozione dell’AI e per una crescita digitale sostenibile nel lungo periodo.
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