L'AI nelle imprese: moda tecnologica o vantaggio competitivo?

Negli ultimi due anni la corsa all'intelligenza artificiale è stata dominata da Stati Uniti e Cina. Da un lato le grandi piattaforme americane hanno investito miliardi di dollari nello sviluppo dei modelli più avanzati e nella costruzione di enormi infrastrutture computazionali; dall'altro la Cina ha accelerato con un ecosistema di aziende sempre più competitivo, spesso orientato anche verso soluzioni open source. In questo scenario l'Europa sembra rincorrere, alimentando il dibattito sulla possibilità di costruire una reale autonomia tecnologica.

Secondo Lorenzo Ancona, tuttavia, il tema non consiste semplicemente nel creare un "ChatGPT europeo". La questione centrale riguarda piuttosto il grado di indipendenza che il continente riuscirà a conquistare rispetto alle tecnologie sviluppate all'estero e la capacità di trasformare questa autonomia in un vantaggio industriale.

L'autonomia tecnologica passa prima dall'indipendenza che dai modelli

L'Europa sta cercando di ridurre la propria dipendenza tecnologica attraverso diverse iniziative dedicate alla cosiddetta sovranità digitale. L'obiettivo non è soltanto finanziare nuove imprese europee, ma costruire un ecosistema che permetta a istituzioni e aziende di non dipendere completamente da tecnologie sviluppate negli Stati Uniti o in Cina.

Naturalmente questa strategia richiede anche la presenza di soluzioni alternative realmente competitive. Ridurre la dipendenza senza sviluppare strumenti utilizzabili rischierebbe infatti di produrre nuovi vincoli anziché maggiore autonomia.

Esistono già alcune realtà europee che stanno lavorando allo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, ma secondo Ancona il punto decisivo potrebbe non essere questo.

La nuova competizione si sposta dalle infrastrutture alle applicazioni

Lo sviluppo dei grandi modelli linguistici sembra infatti avvicinarsi a una fase di maturità nella quale i principali operatori dispongono ormai di prestazioni molto elevate e sempre più simili tra loro.

In questo contesto il valore non nasce necessariamente dalla costruzione di nuovi foundation model, quanto dalla capacità di utilizzarli meglio degli altri. Se i modelli diventano progressivamente una commodity accessibile a molti operatori, il vero vantaggio competitivo si sposta sulle applicazioni, sull'integrazione nei software aziendali e sulla progettazione di nuovi servizi.

Per questo motivo la sfida europea potrebbe concentrarsi soprattutto sulla creazione di piattaforme, workflow e strumenti verticali costruiti sopra i modelli esistenti, piuttosto che tentare di replicare gli enormi investimenti necessari per sviluppare da zero nuovi sistemi generalisti.

L'intelligenza artificiale premia chi sa ripensare il proprio lavoro

Questa evoluzione riguarda direttamente anche le imprese. Secondo Ancona l'errore più frequente consiste nel partire dalla tecnologia invece che dai problemi da risolvere.

L'approccio corretto dovrebbe essere esattamente l'opposto: analizzare i processi aziendali, individuare le attività ripetitive o a basso valore aggiunto e valutare dove l'intelligenza artificiale possa realmente generare maggiore efficienza. Solo successivamente diventa utile scegliere gli strumenti più adatti.

L'intelligenza artificiale rappresenta infatti una delle prime grandi innovazioni digitali capaci di modificare profondamente soprattutto il lavoro dei cosiddetti colletti bianchi. Professioni basate sulla produzione di contenuti, analisi, progettazione e gestione delle informazioni stanno già sperimentando cambiamenti molto più rapidi rispetto a molti lavori manuali.

Questo però non significa che ogni attività debba essere automatizzata indiscriminatamente. La capacità di individuare quali processi abbiano realmente bisogno dell'intelligenza artificiale diventa parte integrante della strategia aziendale.

Le competenze restano il principale fattore competitivo

Accanto alla tecnologia cresce il valore del capitale umano. L'accesso agli stessi modelli non garantisce infatti gli stessi risultati. Ciò che farà la differenza sarà la capacità delle persone di integrarli nei propri flussi di lavoro, interpretarli correttamente e mantenere un controllo critico sulle informazioni prodotte.

L'intelligenza artificiale rende possibile generare enormi quantità di testi, immagini, codice e analisi in tempi estremamente ridotti, ma proprio questa abbondanza rischia di trasformarsi in un limite se manca la capacità di selezionare, verificare e contestualizzare i contenuti prodotti.

Per questo motivo le competenze richieste non riguarderanno soltanto l'utilizzo tecnico degli strumenti, ma anche la capacità di progettare processi, definire obiettivi e valutare criticamente i risultati ottenuti.

La vera sfida europea sarà trasformare l'AI in produttività

La corsa all'intelligenza artificiale non si deciderà esclusivamente sulla potenza dei modelli. Per l'Europa esiste ancora uno spazio competitivo importante, legato soprattutto alla capacità di integrare queste tecnologie all'interno del proprio tessuto produttivo.

Più che inseguire la leadership nella costruzione dei foundation model, il continente potrebbe trovare il proprio vantaggio nello sviluppo di applicazioni industriali, software specializzati e nuovi modelli organizzativi capaci di aumentare produttività, efficienza e qualità dei servizi. In questa prospettiva, il vero fattore distintivo non sarà soltanto la tecnologia disponibile, ma il modo in cui imprese e professionisti sapranno utilizzarla per generare valore.