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Superare il divario dell’IA: come i CTO possono guidarne l’adozione
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Attraversare il divario dell’IA: come i CTO possono guidare un’adozione significativa nei sistemi legacy

Matt Saunders
Matt Saunders
Published on 4 agosto 2025
10 min di lettura
Cervello AI con una lampadina gialla sopra
Matt Saunders
Matt Saunders
Published on 4 agosto 2025
10 min di lettura
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Introduzione
Integrare l'IA: quali sono le sfide?
Governance e gestione del rischio
Il gap di talenti continua a esistere
Le organizzazioni di successo stanno adottando un approccio strategico
Rendi l'IA parte del quotidiano
La via da seguire
FAQs sull'adozione dell'IA

Una guida pratica per integrare l’IA nei tuoi flussi di lavoro e nei sistemi legacy, aiutandoti a bilanciare l’adozione trasformativa dell’IA con la stabilità operativa all’interno della trasformazione digitale.

La rivoluzione dell’intelligenza artificiale ha raggiunto un punto in cui è chiaro che la maggior parte delle imprese dovrebbe investirci, altrimenti rischia di essere superata dall’innovazione dei concorrenti che lo fanno.
Tuttavia, secondo una recente ricerca di McKinsey, le organizzazioni che utilizzano l’IA riportano un valore aziendale misurabile, ma molte faticano ad affrontare le sfide di implementazione, in particolare quando si tratta di integrare le nuove capacità di IA con i sistemi legacy.
Per i CTO, la rivoluzione non è solo tecnica: si tratta di bilanciare l’introduzione di strategie di IA potenzialmente rivoluzionarie ma dirompenti con la necessità di mantenere la stabilità operativa dell’azienda

Integrare l'IA: quali sono le sfide?

È evidente la forte tensione tra la velocità di adozione dell’IA e la necessità collettiva di comprendere come e quando emergerà un ritorno sugli investimenti. Senza contare come questa tecnologia dirompente si inserisca in relazione agli altri team e alle altre tecnologie presenti nell’organizzazione. Questo aspetto è particolarmente importante per convincere i decisori a investire in una tecnologia all’avanguardia e potenzialmente costosa da affiancare agli strumenti legacy. Con il ritmo dei cambiamenti nel mondo dell’AI, quasi ogni azienda oggi si trova ad affrontare questa sfida.
Il vero potere della generative AI risiede nel fornirle abbastanza informazioni contestuali per produrre risposte autorevoli basate sulla conoscenza cumulativa dell’organizzazione. Per la maggior parte delle aziende, le informazioni più preziose per uno strumento di IA sono distribuite tra numerose tecnologie e archivi di dati. I team che stanno avendo successo in questo campo stanno esplorando come connettere sistemi legacy che non erano stati progettati per un consumo AI contemporaneo. Inoltre, stanno utilizzando le tecnologie emergenti di RAG (Retrieval-Augmented Generation, ovvero "Generazione Potenziata dal Recupero" ) per collegare questi sistemi.

Governance e gestione del rischio: i due fattori chiave del successo

Garantire che l’IA abbia il giusto livello di accesso a quelli che potrebbero essere dati personali o riservati è un problema complesso, e i governi stanno già legiferando affinché le imprese lo prendano seriamente.
L’AI Act dell’Unione Europea, entrato in vigore nell’agosto 2024, ha introdotto nuovi requisiti di conformità che le organizzazioni devono affrontare con attenzione.
Le aziende hanno bisogno di un quadro dettagliato di governance dell’IA che definisca gli standard etici a cui le persone devono attenersi, come vengono utilizzati i dati e in che modo l’IA sarà resa responsabile. Temi come il bias algoritmico, la privacy dei dati e la spiegabilità dei modelli sono particolarmente rilevanti, e garantire che siano coperti è fondamentale.

Il gap di talenti continua a esistere

C’è carenza di professionisti esperti in IA. Un’analisi dell’Office for AI del governo del Regno Unito evidenzia un persistente divario di competenze nei ruoli legati al machine learning e alla data science. Il ritmo del cambiamento si è accelerato drasticamente con la rivoluzione della generative AI.
Mentre alcuni dipendenti accoglieranno con favore nuovi strumenti che aumentano la produttività e automatizzano i compiti manuali, altri saranno scettici e diffidenti nei confronti dell’IA. Potrebbero persino temere di essere sostituiti. Queste preoccupazioni possono influire sull’adozione e generare resistenze interne agli strumenti di IA. Inoltre, il nostro recente report Digital Etiquette: Unlocking the AI Gates ha rilevato che la maggior parte della formazione sull’IA è rivolta ai redditi più alti, e le organizzazioni devono impegnarsi attivamente per riequilibrare questa situazione, evitando che l’expertise sull’IA resti nelle mani di pochi.
Le organizzazioni di successo stanno adottando approcci ibridi: assumendo specialisti IA e sviluppando il personale tecnico esistente attraverso programmi di formazione strutturati. Questo approccio preserva la conoscenza istituzionale, pur costruendo nuove competenze

Le organizzazioni di successo stanno adottando un approccio strategico

Le organizzazioni che stanno ottenendo successo con l’IA adottano un approccio misurato e gestito in termini di rischio per l’integrazione all’interno delle strutture organizzative esistenti. Ecco alcune strategie vincenti che abbiamo osservato:
  • Punta a bilanciare l’urgenza competitiva con la pianificazione strategica costruendo business case convincenti che allineino chiaramente gli investimenti in AI agli obiettivi organizzativi a lungo termine;
  • Valuta la prontezza e la qualità dei dati, assicurati di avere talenti ed esperti appropriati, stabilisci protocolli di governance completi per la conformità etica e normativa e prepara la forza lavoro al cambiamento tecnologico come requisiti fondamentali;
  • Segui una progressione strutturata nell’implementazione, iniziando con progetti pilota su piccola scala in aree a basso rischio e alto impatto, per testare le value proposition prima di estenderle all’intera organizzazione;
  • Definisci KPI misurabili allineati ai risultati di business, coinvolgi gli stakeholder attraverso iniziative di formazione e comunicazione e sviluppa solidi framework di governance che affrontino strategia dei dati e standard etici;
  • Apprendi continuamente e adatta le strategie utilizzando le intuizioni derivanti dai programmi pilota per guidare i rollout su scala più ampia. Concentrati sullo sviluppo della forza lavoro implementando formazione specifica per ruolo, sviluppando programmi di alfabetizzazione sull’AI e coltivando champion interni che guideranno l’adozione e forniranno supporto continuo durante tutto il processo di trasformazione digitale.

Rendi l'IA parte del quotidiano

Come per qualsiasi iniziativa sul posto di lavoro, la considerazione più importante sono le persone. Per questo è fondamentale aiutare il tuo team a rimanere al passo con i cambiamenti guidati dai LLM, elemento chiave per il successo dei tuoi sforzi in ambito IA. Non accontentarti sperando che tutti si adeguino da soli. Al contrario, assicurati di:
  • Offri formazione specifica per ruolo, adattando le opportunità di apprendimento in modo che persone di team diversi possano capire come l’AI e i LLM possano migliorare il loro lavoro. Assicurati che questo non sia riservato solo a pochi high-earner, se vuoi che l’intera organizzazione ne tragga beneficio;
  • Promuovi l’alfabetizzazione sull’IA organizzando workshop aziendali sui fondamenti dell’AI, comprese le considerazioni etiche e di governance, per costruire solide conoscenze di base;
  • Crea "AI champion": questi early adopter possono fungere da esperti interni e agenti del cambiamento, supportando l’adozione e fornendo assistenza. I centri di eccellenza IA, che combinano competenze tecniche e comprensione del business, offrono indicazioni cruciali sulla selezione degli strumenti, il supporto all’implementazione e la manutenzione continua;
  • Normalizza l’uso dell’IA. Quando c’è la possibilità di integrare facilmente funzionalità IA in una piattaforma esistente, approfittane. Abitua le persone all’uso delle funzionalità con risultati rapidi. Gli utenti aziendali devono comprendere le capacità e i limiti dell’IA per individuare i casi d’uso appropriati;
  • Mantieni alto l’interesse: stabilisci obiettivi di apprendimento, fornisci accesso ai corsi e premia i progressi per incentivare le persone a continuare a imparare. Questo può includere anche certificazioni in IA.

La via da seguire

L’adozione della Generative AI è cresciuta enormemente negli ultimi due anni, offrendo preziose lezioni sull’implementazione. Le sfide legate all’integrazione dell’IA, tuttavia, stanno diventando sempre più standardizzate, con schemi e soluzioni consolidate che emergono in diversi settori. I CTO possono sfruttare queste best practice emergenti adattandole al contesto della propria organizzazione
Le organizzazioni che avranno successo nell’adozione dell’IA la trattano come un’iniziativa completa di trasformazione digitale, piuttosto che come un semplice progetto di implementazione tecnologica. Questo approccio richiede un impegno nella costruzione di competenze a lungo termine, piuttosto che nella ricerca di risultati rapidi.
Concentrandosi sulla costruzione di fondamenta attraverso un’implementazione strategica e sullo sviluppo continuo delle capacità organizzative supportate dall’IA, i CTO possono generare cambiamenti a lungo termine se evitano l’hype e puntano a soluzioni che favoriscano un cambiamento trasformazionale graduale ma costante, sfruttando l’IA.
Se sei interessato a scoprire come integrare al meglio questo equilibrio nella tua strategia IA, contatta oggi i nostri esperti di trasformazione digitale
Adaptavist può aiutarti a individuare gli strumenti giusti in linea con le esigenze della tua azienda, implementarli per ottimizzarne il valore e supportare i tuoi team con formazione e pratiche operative, in modo che possano iniziare a usare l’IA con fiducia.

FAQs sull'adozione dell'IA

I CTO dovrebbero iniziare con progetti pilota su piccola scala in aree a basso rischio e alto impatto per testare le capacità dell’IA prima di estenderle. Utilizzare la tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation) per collegare i sistemi legacy agli strumenti IA moderni, garantendo un corretto flusso di dati e l’accesso alle informazioni contestuali. Concentrarsi sulla creazione di solidi framework di governance e sull’istituzione di KPI chiari allineati agli obiettivi aziendali per misurare il successo e guidare un’implementazione più ampia.
Le organizzazioni possono affrontare il divario di competenze nell’IA adottando un approccio ibrido: assumere specialisti IA e sviluppare il personale tecnico esistente attraverso programmi di apprendimento strutturati. Le strategie di successo includono offrire formazione IA specifica per ruolo e adattata ai diversi team, organizzare workshop aziendali di alfabetizzazione IA, creare "AI champion" come esperti interni e istituire centri di eccellenza IA. Questo approccio permette di mantenere le conoscenze istituzionali, sviluppando al contempo nuove competenze IA in tutta l’organizzazione.
Le organizzazioni hanno bisogno di protocolli completi di governance dell’IA che affrontino la privacy dei dati, i bias algoritmici e la conformità normativa, incluso l’AI Act dell’UE. Gli elementi essenziali comprendono standard etici per l’AI, linee guida chiare sull’uso dei dati, requisiti di spiegabilità dei modelli e misure di responsabilità. È importante stabilire procedure di valutazione del rischio, processi di audit regolari e protocolli di trasparenza, soprattutto quando si gestiscono dati personali o sensibili dell’organizzazione.
Segui un percorso di implementazione strutturato: inizia con progetti pilota che dimostrino un chiaro valore aziendale, quindi utilizza le informazioni raccolte per guidare implementazioni più ampie. Sviluppa centri di eccellenza IA che combinino competenze tecniche e comprensione del business. Concentrati sull’apprendimento e sull’adattamento continuo, creando cicli di feedback tra i programmi pilota e la strategia organizzativa. Garantire una corretta gestione del cambiamento coinvolgendo gli stakeholder attraverso formazione e costruendo capacità AI sostenibili, piuttosto che perseguire risultati rapidi.
Combatti la resistenza all’IA attraverso programmi di formazione specifici per ruolo e iniziative di alfabetizzazione AI a livello aziendale. Crea "AI champion" come sostenitori interni e agenti del cambiamento per supportare l’adozione. Affronta direttamente le preoccupazioni sulla possibile sostituzione dei posti di lavoro mediante comunicazioni trasparenti sul ruolo dell’AI nell’incrementare, e non nel sostituire, il lavoro umano. Garantire un accesso equo alla formazione IA a tutti i livelli dell’organizzazione, non solo ai dipendenti più pagati.
Scritto da
Matt Saunders
Matt Saunders
Lead DevOps
Grazie alla sua pregressa esperienza come amministratore di sistema Linux, Matt è un'autorità in tutto ciò che riguarda DevOps. In Adaptavist e non solo, è un sostenitore dei metodi di lavoro di DevOps, aiutando i team a massimizzare le persone, le procedure e la tecnologia per fornire software in modo efficiente e sicuro.
Digital transformation
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