Questo studio innovativo, frutto della collaborazione tra MIB Trieste School of Management e PerlConsulting, analizza l’adozione dell’Intelligenza Artificiale nelle aziende italiane. La ricerca, basata su un campione di 237 manager, utilizza la teoria della Diffusione dell’Innovazione (DOI) e il framework Technology-Organization-Environment (TOE) per introdurre un nuovo strumento di valutazione: l’AI Readiness Level (AIRL). I fondamenti teorici su cui si è sviluppato lo studio in fase di pubblicazione sono i seguenti:
- Teoria della Diffusione dell’Innovazione (DOI) – Spiega come le nuove tecnologie si diffondono nelle organizzazioni
- Framework Technology-Organization-Environment (TOE) – Analizza i fattori che influenzano l’adozione dell’AI a livello organizzativo
- L’integrazione di entrambi gli approcci fornisce una comprensione completa dei modelli di adozione dell’AI
Secondo ai risultati della ricerca eseguita attraverso un sondaggio sul campione, lo stato attuale dell’adozione dell’AI nelle aziende italiane è il seguente:
- 36,7% non ha implementato soluzioni di AI
- 30% ha più di un anno di esperienza con l’AI
- 15,6% ha 6-12 mesi di esperienza
- 17,7% ha meno di 6 mesi di esperienza
I principali obiettivi individuali dalle aziende per l’implementazione di soluzioni e sistemi AI sono:
- Miglioramento delle operazioni interne (32,3%)
- Miglioramento dell’esperienza cliente (25,4%)
- Mitigazione dei rischi (15,2%)
Mentre le sfide principali identificate sono le seguenti:
- Carenza di personale qualificato
- Problemi di chiarezza strategica
- Questioni relative alla qualità dei dati
- Difficoltà nel coinvolgimento del management
- Sfide nella dimostrazione del ROI
Abbiamo quindi sviluppato un framework AIRL (AI Readiness Level) strutturato in nove livelli progressivi che possiamo ragruppare in fasi. Questi i livelli e le loro definizioni:
Livello 1 (Consapevolezza): Le organizzazioni riconoscono l’importanza dell’IA ma non hanno ancora intrapreso azioni concrete.
Livello 2 (Interesse): Le organizzazioni sono attivamente impegnate a comprendere le potenziali applicazioni e i benefici dell’IA.
Livello 3 (Sperimentazione): Le organizzazioni conducono progetti pilota e valutano la propria preparazione in ambito tecnologico, organizzativo e ambientale.
Livello 4 (Operativo): Le organizzazioni implementano con successo l’IA in specifiche aree, dimostrando un impatto misurabile e affrontando sfide nei vari aspetti del framework tecnologico, organizzativo e ambientale (TOE).
Livello 5 (Strategico): L’IA è integrata nella strategia complessiva dell’organizzazione.
Livello 6 (Trasformativo): L’IA determina una trasformazione fondamentale del modello di business, richiedendo cambiamenti significativi a livello culturale e strutturale.
Livello 7 (Collaborativo): Le organizzazioni partecipano attivamente a partenariati e condividono conoscenze nell’ecosistema dell’IA.
Livello 8 (Etico): Le organizzazioni si concentrano sulla creazione di solidi framework di governance etica per l’IA.
Livello 9 (Leader): Le organizzazioni stabiliscono standard di settore e guidano l’innovazione nell’ecosistema dell’IA.
Questo il raggruppamento in fasi:
- Fase di Fondazione (Livelli 1-2):
- Consapevolezza e interesse iniziale
- Fase di Sviluppo (Livelli 3-4):
- Sperimentazione e implementazione operativa
- Fase di Integrazione (Livelli 5-6):
- Integrazione strategica e trasformazione
- Fase di Leadership (Livelli 7-9):
- Collaborazione, governance etica e leadership di settore
Per semplificare l’utilizzo del framework abbiamo quindi previstoi una classificazione in quattro quadranti basata su Capacità e livello di Integrazione dell’AI:
- Iniziazione (47% delle aziende) – Bassa capacità, integrazione isolata
- Implementazione (7%) – Bassa capacità, integrazione sistematica
- Strategizzazione (40%) – Alta capacità, integrazione isolata
- Trasformazione (6%) – Alta capacità, integrazione sistematica
Le implicazioni pratiche per il management sono quindi:
- Necessità di strumenti di valutazione completi per la readiness all’AI
- Pianificazione strategica che consideri fattori tecnici e organizzativi
- Approccio progressivo all’adozione dell’AI
- Focus sullo sviluppo delle capacità garantendo una corretta integrazione
L’impatto della ricerca può essere così riassunto:
- Primo studio completo sull’adozione dell’AI nelle aziende italiane
- Sviluppo di un framework di valutazione pratico
- Ponte tra comprensione teorica e implementazione pratica
- Guida per la pianificazione strategica dell’integrazione dell’AI
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La valutazione si basa sui risultati completi della ricerca e fornisce indicazioni concrete per le organizzazioni in qualsiasi fase del loro percorso di adozione dell’AI.
Questo studio e lo strumento di valutazione AIRL sono il risultato di una collaborazione tra MIB Trieste School of Management e PerlConsulting, unendo l’eccellenza accademica con l’esperienza pratica nella consulenza aziendale per fornire soluzioni concrete alle sfide dell’innovazione digitale.