--- title: AI transformation, ovvero come integrare l’AI nel modello operativo aziendale description: Scopri come approcciare un percorso di AI transformation che renda l’intelligenza artificiale un asset strutturale e differenziante image: https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/BlogTemplate_Data%26Analysis4.png --- [kireygroup.com](https://www.kireygroup.com/) [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/item-2020-dicembre/logo-Blog-v2.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/news) - Ita - [Eng](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/ai-transformation-namely-how-to-integrate-ai-into-the-corporate-operating-model?hsLang=en) - [Esp](https://newsroom.kireygroup.com/es/news?hsLang=it) [Kireygroup.com](https://www.kireygroup.com/) # Get your daily dose of tech! ## We Shape Your Knowledge # [Legacy modernization nel banking: il vero costo di sistemi e tecnologie datate](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) Il settore bancario è uno dei maggiori investitori mondiali in trasformazione digitale e innovazione... [Leggi tutto](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) 10 MIN READ 22 settembre 2026 ### Latest News - [Legacy modernization nel banking: il vero costo di sistemi e tecnologie datate](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) - [Context Engineering, l’arte e la scienza che guidano gli AI Agent](https://newsroom.kireygroup.com/news/context-engineering-l-arte-e-la-scienza-che-guidano-gli-ai-agent?hsLang=it) - [Agentic AI Governance: come gestire al meglio un’AI in grado di agire](https://newsroom.kireygroup.com/news/agentic-ai-governance-come-gestire-al-meglio-un-ai-in-grado-di-agire?hsLang=it) - [Autonomous SOC: realtà, limiti e prospettive della sicurezza guidata dall’AI](https://newsroom.kireygroup.com/news/autonomous-soc-realta-limiti-e-prospettive-della-sicurezza-guidata-dall-ai?hsLang=it) - [Data Virtualization, il pilastro delle aziende data-driven: cos’è e come funziona](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-virtualization-il-pilastro-delle-aziende-data-driven-cos-e-come-funziona?hsLang=it) - [Cloud Economics: l’obiettivo non è spendere meno, ma spendere meglio](https://newsroom.kireygroup.com/news/cloud-economics-l-obiettivo-non-e-spendere-meno-ma-spendere-meglio?hsLang=it) - [Intelligenza Artificiale](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/intelligenza-artificiale) / # AI transformation, ovvero come integrare l’AI nel modello operativo aziendale #### Kirey [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/en.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/ai-transformation-namely-how-to-integrate-ai-into-the-corporate-operating-model?hsLang=en)    [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/ES.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/?hsLang=es) 7 MIN READ 14 marzo 2025 - Share on: - - - - [All](https://newsroom.kireygroup.com/news) - Categories + - [Corporate](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/corporate) - [Cybersecurity](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cybersecurity) - Events/Webinars - [Data Value](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-value) - [Cloud](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cloud) - [Innovation](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/innovation) - [Intelligenza Artificiale](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/intelligenza-artificiale) - [Monitoring](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/monitoring) - [DevSecOps](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/devsecops) - [Sviluppo Software](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/sviluppo-software) - [Corporate Social Responsibility](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/corporate-social-responsibility) - [Data Privacy](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-privacy) - [Welfare & Previdenza](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/welfare-previdenza) - [Accessibility](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/accessibility) - [Advisory](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/advisory) - [Automation](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/automation) - [Cybersecurity](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cybersecurity) - [Digital Banking](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/digital-banking) - [Digital Industry](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/digital-industry) - [Press & PR](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/press) Il lancio su larga scala dell'intelligenza artificiale generativa e l’evoluzione costante delle sue potenzialità **stanno trasformando gli ecosistemi aziendali.** Da anni, le imprese considerano la GenAI – e più in generale l’AI – un fattore chiave per il vantaggio competitivo, **investendo in progetti di automazione e ottimizzazione dei processi** con l’obiettivo di ottenere ritorni sugli investimenti concreti e misurabili. Questa fase sta lasciando il posto a una trasformazione profonda: l’AI non è più un semplice acceleratore di efficienza, ma un elemento **chiave per la ridefinizione dei modelli operativi aziendali.** Si passa così da interventi circoscritti a un’integrazione pervasiva, capace di abbattere i silos organizzativi e abilitare nuove modalità di lavoro, decisionali e strategiche. In questo articolo analizziamo il [**vero potenziale dell’AI nelle aziende**](https://www.kireygroup.com/it/products/artificial-intelligence), oggi e in prospettiva futura, esplorando le opportunità e le sfide che i leader devono affrontare per trasformarla in un **asset strutturale e differenziante.** ## Da data-driven ad AI first: opportunità e sfide Nel 2024, il mercato dell'Intelligenza Artificiale ha raggiunto in Italia un nuovo record, **toccando quota 1,2 miliardi di euro, con una crescita del 58% rispetto al 2023** ([Osservatorio PoliMI](https://www.osservatori.net/comunicato/artificial-intelligence/intelligenza-artificiale-italia/)). Questo risultato è dovuto principalmente alle implementazioni di Generative AI, che nel 2023 rappresentavano il 5% del valore totale e oggi **il 43%.** L'adozione crescente di soluzioni di Generative AI indica una volontà di esplorare nuove opportunità di business e **modelli operativi avanzati**, uscendo il prima possibile – come detto – dalla logica del singolo progetto o della sperimentazione a *silos*, che di fatto limita l’innovazione e la trasformazione sistemica. Questo significa ripensare l’azienda dalle fondamenta [in funzione di una realtà *data-driven* per natura](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-driven-dallhype-alla-realt%C3%A0-come-diventare-davvero-unazienda-innovativa?hsLang=it), laddove l’AI diventa il motore dell’innovazione e abilita la ridefinizione dei processi, **lo sviluppo di una nuova struttura organizzativa**, aiuta nel *decision making* e amplifica le capacità umane. Una trasformazione sistemica porta con sé **sfide significative**. Prima fra tutte, la capacità di apportare cambiamenti sistemici in tempi accettabili, allineando la trasformazione al ritmo del mercato, agli assetti competitivi in essere e alle esigenze dei clienti. Va poi gestita la relazione con l’AI stessa; le aziende devono capire come integrarla in modo efficace, evitando approcci frammentati e **garantendo che il suo utilizzo generi valore.** Questo richiede un cambiamento di mindset, poiché non basta adottare nuove tecnologie ma bisogna rifocalizzare le risorse su attività a valore aggiunto, ridisegnando ruoli e competenze per **centralizzare e massimizzare il contributo umano in un contesto che sarà sempre più automatizzato.** Il capitolo delle sfide si chiude con quelle **relative alla governance, alla sicurezza e alla compliance** normativa, che impongono alle aziende di **definire framework chiari per il suo utilizzo.** La gestione del rischio, la trasparenza degli algoritmi e la protezione dei dati diventano elementi chiave per garantire un’adozione responsabile e sostenibile. ## Il “reboot” del modello operativo e l’innovazione continua Con l’obiettivo di guidare le aziende verso un’evoluzione senza precedenti, [IBM evidenzia](https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/ceo-generative-ai/ceo-ai-enterprise-operating-model) la necessità di un vero e proprio ***reboot* del modello operativo aziendale**, che consenta di integrare l’AI in modo strutturale e strategico in tutta l’organizzazione. È consigliabile, a tal fine, valutare **modelli di deployment ibridi**, come l’approccio *Hub-and-Spoke* (impiegato dal 63% degli executive), che permettono di bilanciare il controllo e la governance centrale con la flessibilità necessaria per **favorire l’innovazione nelle singole unità aziendali.** In questo modo, la trasformazione aziendale **potrebbe fare proprio il paradigma della open innovation**, che promuove la collaborazione e il flusso di idee, risorse e competenze all’interno e all’esterno dell’organizzazione. Questo approccio si concilia con i modelli di deployment ibridi, nei quali l’hub centrale aggrega e gestisce le conoscenze, gli strumenti, le regole e le tecnologie AI, mentre **i nodi collaborano** per un’adozione personalizzata della tecnologia e, soprattutto, per creare **un ecosistema di innovazione continua**, che si scontra con i paradigmi tradizionali fondati su singoli progetti e su momenti ben definiti. In un contesto di open innovation, le singole unità aziendali non sono più semplici esecutori, ma **veri e propri laboratori di sperimentazione**, in cui ogni team contribuisce attivamente al miglioramento continuo dei processi e al potenziamento della competitività aziendale. Un errore da evitare, in questo senso, è quello di considerare l’AI come un semplice acceleratore dei processi esistenti; piuttosto, i team devono essere **stimolati a ripensare i processi operativi, sfruttando appieno le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale** per ottimizzare ogni aspetto del lavoro. ## Collaborazione, cultura e skill, le parole chiave della AI transformation Per un *reboot* di successo del modello operativo aziendale non basta l’approccio giusto. Infatti, è necessario costruire i pilastri a supporto di un cambiamento che, per molte aziende, è epocale: 1. Un modello di lavoro fondato sulla collaborazione; 2. Un’evoluzione culturale che favorisca la sinergia tra le persone e i sistemi *intelligenti;* 3. Lo sviluppo delle competenze necessarie per supportare e gestire la nuova realtà. ### Costruire un modello collaborativo e anti-silos Si è già accennato alla **centralità dell’approccio collaborativo** nell’ambito dell’open innovation, perché **la collaborazione tra team, divisioni e professionisti** è essenziale nell’ottica di una modernizzazione pervasiva. Le unità aziendali non possono più lavorare in isolamento, e l’intelligenza artificiale non può essere un tema di competenza esclusiva dell’IT, ma coinvolgere anche **la struttura finanziaria, il business, la divisione legale, il marketing** e molte altre aree, che sono chiamate non solo a condividere informazioni e ad usare tool analoghi, ma a **prendere decisioni congiunte e formare team multidisciplinari**, con obiettivi chiari e un’idea altrettanto nitida di come ottenerli con l’aiuto dell’AI. ### Un nuovo rapporto uomo-macchina Un altro aspetto fondamentale per il successo della trasformazione è **la capacità dell’azienda di evolvere sotto il profilo culturale.** In questo contesto, l’obiettivo è abbracciare un paradigma che [veda l'AI non come un sostituto, ma come un alleato](https://newsroom.kireygroup.com/news/intelligenza-artificiale-e-lavoro-rischi-e-opportunit%C3%A0-in-un-mondo-che-evolve?hsLang=it), capace di generare una sinergia tra persone e macchine. Le persone, con le loro competenze ed esperienza, restano al centro, **mentre i sistemi IT amplificano queste capacità, potenziando il loro impatto**. Per rendere possibile questa evoluzione, le aziende devono favorire attivamente lo sviluppo **di una cultura di fiducia reciproca e collaborazione tra i dipendenti e le tecnologie**. ### Competenze e data literacy Un elemento chiave per l’evoluzione aziendale nell’era dell’AI è rappresentato dalle competenze. Non si tratta solo di quelle tecniche, riservate a figure specializzate come data scientist e data analyst, ma della **capacità diffusa di utilizzare l’AI in modo strategico** per rispondere alle esigenze del business: in altre parole, della data literacy. Per diventare realmente AI-driven, le aziende devono prima acquisire consapevolezza delle competenze necessarie e delle eventuali lacune da colmare, **per poi investire in formazione**. Quest’ultima non può essere vista come un’iniziativa sporadica, ma come un pilastro della cultura aziendale, integrato nei processi e nell’evoluzione organizzativa.   - [Post precedente](https://newsroom.kireygroup.com/news/ai-regulation-nel-mondo-e-l-impatto-sulla-capacita-innovativa-europea?hsLang=it) - [Vedi tutti i post](https://newsroom.kireygroup.com/news?hsLang=it) - [Post successivo](https://newsroom.kireygroup.com/news/kirey-group-e-sedapta-una-partnership-strategica-per-innovare-la-supply-chain?hsLang=it) ## Post correlati: #### [Context Engineering, l’arte e la scienza che guida...](https://newsroom.kireygroup.com/news/context-engineering-l-arte-e-la-scienza-che-guidano-gli-ai-agent?hsLang=it) Con la diffusione degli LLM è nata la disciplina del prompt engineering, che studia il modo più effi... 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