L’adozione dell’AI nelle imprese italiane è al centro di aspettative altissime. Quasi tutte le organizzazioni, pubbliche e private, la indicano come priorità strategica. Ma quante aziende hanno davvero i dati, le competenze e i processi per trasformare l’AI in valore? Pochissime.
È quanto emerge dallo studio “L’Intelligenza Artificiale come leva per le piattaforme gestionali: criticità e opportunità”, realizzato da SDA Bocconi in collaborazione con SAP e i partner Altea, Avvale, Derga e Horsa Run, che fotografa priorità, ostacoli e modelli organizzativi alla base dei progetti oggi in corso.
I ricercatori confermano che 9 aziende su 10 vedono l’AI come leva competitiva, ma nella realtà i progetti rimangono spesso confinati a iniziative isolate, senza governance dei dati né criteri di misurazione dei risultati. Il punto non è se adottare l’AI, ma come integrarla correttamente nei processi aziendali per passare dalla fase di sperimentazione a una fase di progettazione capace di generare ritorni economici e operativi
Dall’analisi emerge come la pressione mediatica e la competizione globale spingano molte aziende italiane ad avviare progetti di adozione, spesso senza un disegno chiaro. Il paradosso non è solo tra aspettative e risultati, ma tra velocità e profondità: da un lato la corsa ad annunciare iniziative di AI, dall’altro la difficoltà a ridisegnare processi, ruoli e metriche che ne garantiscano continuità e valore.
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Dal dibattito alla pratica: la voce di Horsa
Dietro i numeri e le analisi c’è l’esperienza diretta di chi accompagna le imprese nell’adozione dell’AI. Nel video, Luca Bruno, CEO di Horsa RUN, racconta perché l’azienda ha scelto di partecipare alla ricerca e come interpreta le sfide che emergono per il tessuto industriale italiano. La sua testimonianza aiuta a capire motivazioni, aspettative e difficoltà di un’adozione che non può restare a livello di prototipi.
AI tra aspettative e realtà: il paradosso delle imprese italiane
Molte imprese guardano all’AI come a un prodotto da aggiungere. Ma non funziona così: l’AI non è un gadget da integrare sopra i processi. È un modo diverso di lavorare, che ridisegna il modo in cui le persone prendono decisioni, collaborano e misurano i risultati. È qui che si vede la differenza tra hype e valore concreto. La ricerca SDA Bocconi mostra come questo approccio rischi di alimentare progetti spot, incapaci di scalare o generare ROI misurabile. L’AI, per avere impatto, deve invece entrare nel cuore dell’organizzazione aziendale ridisegnando processi ma anche ruoli delle persone. Non si tratta di aggiungere un layer tecnologico, ma di trasformare la struttura stessa delle operations.
«L’AI non va aggiunta ai processi ma i processi si trasformano e si perfezionano con l’AI – spiega Marco Menozzi, SAP Digital Enterprise Platform Senior Manager di Horsa Run -. Questo è il primo cambio di paradigma a livello culturale e operativo prima ancora che tecnologico. Qualunque sia il progetto di adozione, l’obiettivo non è più ottenere semplici assistenti che restituiscono dati, ma veri coworker che eseguono azioni, prendono decisioni, supportando e affiancando le persone. Quando l’AI entra in questa logica, non è più un add-on: diventa un fattore strutturale che porta efficienza, flessibilità, reattività al mercato e riduzione dei costi. È qui che la governance dei dati, la chiarezza dei processi e la misurabilità dei risultati fanno la differenza tra hype e valore concreto».
Dall’entusiasmo alla concretezza: servono metodo, responsabilità, misurabilità
La ricerca mette in luce una distanza evidente tra l’entusiasmo che circonda l’AI e i risultati effettivi. Molti progetti nascono sotto la pressione della competizione o delle aspettative dei board e finiscono per rimanere iniziative dimostrative, senza riuscire a scalare. È qui che si consuma il paradosso: grandi investimenti, ma ritorni difficili da misurare; dati disponibili, ma con una governance fragile; progetti avviati, ma con costi di integrazione e manutenzione che ne compromettono la sostenibilità. Per superare questa fase, gli analisti sottolineano che non è la tecnologia a fare la differenza, ma l’accountability delle persone: la capacità di assumersi la responsabilità delle decisioni, definire obiettivi chiari e misurare i risultati lungo l’intero ciclo di vita dell’AI. Come sottolinea Menozzi, la vera porta d’ingresso di una progettazione efficace non è la tecnologia, ma le persone: il loro modo di lavorare, le responsabilità che si assumono, le policy e gli obiettivi che guidano i processi. È su questa base che Horsa Run ha costruito la propria metodologia.
«Il nostro approccio si ispira al Design Thinking – prosegue Marco Menozzi –. Iniziamo con l’organizzare workshop cross-funzionali per coinvolgere i responsabili delle line of business insieme al team di esperti AI di Horsa RUN. In questa fase raccogliamo aspettative, bisogni e priorità per validare la fattibilità di uno o più progetti di adozione dell’AI, chiarendo requisiti e rischi. Da questo lavoro collettivo derivano i percorsi di implementazione da innestare nei processi aziendali: dall’order-to-cash al procure-to-pay, dalla pianificazione al post-vendita, solo per fare qualche esempio. In parallelo, entriamo nel merito dei dati: analizziamo come vengono generati, chi ne ha la responsabilità e quale livello di affidabilità possono garantire. Il risultato non è un esercizio teorico, ma una roadmap che consente all’impresa di avere chiarezza su condizioni, ritorni e prospettive di scalabilità. Per questo non realizziamo prototipi da vetrina, ma proof-of-value che misurano il beneficio reale e preparano la messa in produzione. In questo modo l’AI diventa parte integrante dei flussi operativi, con responsabilità distribuite nei processi e un’accountability manageriale che garantisce trasparenza sugli obiettivi e misurabilità dei risultati».
AI nelle imprese italiane: l’ERP come infrastruttura del valore
Come sottolineano gli analisti, per azionare progetti AI funzionali serve un’infrastruttura solida: l’ERP. È lì che i dati trovano coerenza e i processi diventano tracciabili, scalabili e misurabili. Senza partire da un sistema gestionale, i progetti AI rischiano di restare POC che non vanno mai in produzione. Il sistema gestionale è la base informativa e operativa in cui i dati trovano coerenza e i processi diventano tracciabili, misurabili e scalabili. Senza questo innesto, le iniziative restano applicazioni isolate, difficili da governare e quasi impossibili da portare in produzione. Per Horsa Run questa prospettiva si traduce nella collaborazione diretta con l’ecosistema SAP. Con Joule, l’assistente AI di SAP, l’AI entra direttamente dentro il gestionale, aiutando a prendere decisioni dove servono, nel flusso di lavoro quotidiano.
«Con Joule il valore dei progetti di AI è consistente – aggiunge Luca Bruno –. In quanto assistente dentro all’ERP conosce i processi SAP e aiuta a prendere decisioni operative senza che sia necessario lavorare a livello di coding: basta impostare bene la delivery. Quando i progetti AI devono crescere, per noi la sfida non è solo avviare un’iniziativa. È rendere i progetti di AI sostenibili nel tempo. E qui entra in gioco SAP BTP, la piattaforma che ci consente di trasformare i POC in soluzioni scalabili, di integrare funzioni nuove quando il business lo richiede e di sostituire i modelli di AI senza riscrivere le applicazioni. In questo modo i clienti si portano a casa due garanzie: un beneficio immediato e la possibilità di evolvere senza lock-in, mantenendo governance e costi sotto controllo. Questo approccio lo abbiamo già tradotto in acceleratori pubblicati sul SAP Store, che portano l’AI direttamente nei processi gestionali, dal procurement alla pianificazione fino al post-vendita».
Dal pilota allo scaling: l’industrializzazione passa dallo Store
Lo studio di SDA Bocconi spiega come molte aziende italiane avviano iniziative sperimentali, ma solo una minoranza riesce a portarli nei processi gestionali. È proprio qui che il binomio BTP–SAP Store diventa rilevante: la piattaforma garantisce flessibilità e capacità evolutiva, mentre lo Store è il luogo in cui queste soluzioni vengono industrializzate e rese disponibili come acceleratori pronti all’uso.
«È in questo modo che i clienti ottengono benefici concreti già dal primo rilascio e hanno la libertà di evolvere nel tempo i progetti di AI senza lock-in e con un TCO sotto controllo – osserva Marco Menozzi -. Come Horsa RUN su questo fronte abbiamo rilasciato sul SAP Store diversi acceleratori certificati e operativi. Con RunToExport, ad esempio, semplifichiamo la gestione doganale, automatizzando l’interpretazione di normative complesse. Con RunToCommerce digitalizziamo la relazione B2B, arricchendola di suggerimenti intelligenti e funzionalità predittive. Con l’integrazione di Joule nell’ERP, invece, trasformiamo il gestionale in un assistente che propone azioni e priorità nel flusso di lavoro. Queste come tante altre soluzioni che abbiamo realizzato ad hoc sono pensate per entrare nei processi reali e portare valore misurabile».
L’AI come sfida sistemica
Come sottolineano i ricercatori, molte imprese rincorrono la pressione del mercato e accumulano progetti dimostrativi. Nella realtà, poche stanno davvero ripensando processi, dati e ruoli per ragionare su un ritorno dell’investimento concreto. Gli analisti sottolineano che il punto non è più se adottare l’AI, ma come farla diventare leva di trasformazione. È qui che la riflessione si allarga al purpose dell’innovazione: innestare l’AI nei processi aziendali significa decidere quale direzione dare alla crescita, con quali responsabilità verso le persone, i clienti e la società.
«L’AI mette a nudo le intenzioni di un’impresa – conclude Luca Bruno -. Il rischio? Che l’AI diventi una leva forte per chi ha posizioni apicali ma una minaccia per chi svolge attività operative automatizzabili. Un ‘azienda può fermarsi a inseguire efficienza e taglio dei costi, oppure scegliere di usare l’AI per ampliare le capacità delle persone, rafforzare le relazioni con i clienti e restituire valore alle comunità in cui operi. Per Horsa RUN il senso è questo: l’AI non sostituisce le persone, aumenta le loro capacità massimizzando il loro potenziale. Automatizza ciò che è ripetitivo e libera energie per quello che è davvero umano: visione, strategia, impatto. È una sfida tecnologica, ma soprattutto culturale ed etica: riguarda il tipo di futuro che vogliamo progettare insieme».
È qui che il ruolo di SAP e dei partner diventa decisivo. Non come semplici fornitori, ma alleati che portano in azienda ciò che manca: metodo, competenze verticali e soluzioni già industrializzate, capaci di trasformare l’AI da promessa a leva di crescita misurabile e sostenibile.
