VIDEO

Trasformazione digitale e IA: la strategia di IBM Italia per le imprese

Trasformazione digitale e IA: la strategia di IBM Italia per le imprese


Indirizzo copiato

Le imprese italiane affrontano oggi sfide geopolitiche e tecnologiche senza precedenti. La trasformazione digitale evolve dalla sperimentazione all’industrializzazione dell’intelligenza artificiale. Attraverso l’ecosistema dei partner, IBM supporta la crescita e l’efficienza del territorio

Pubblicato il 31 mar 2026


IBM Point of View

AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti

Il panorama imprenditoriale italiano si trova attualmente a navigare in un contesto macroeconomico e tecnologico caratterizzato da una profonda incertezza. Durante l’evento “Tech Excellence: Quando la tecnologia genera successo”, organizzato da Nextwork360, Roberta Bavaro, Director of Ecosystem & Select Territory di IBM Italia, ha delineato i contorni di questa evoluzione, spiegando come la trasformazione digitale non sia più un’opzione, ma una necessità legata alla sopravvivenza stessa delle imprese.

Secondo l’analisi di Bavaro, le aziende del territorio stanno affrontando sfide che partono da lontano, influenzate pesantemente dalla situazione geopolitica ed economica globale, che si riflettono direttamente sul mercato dell’Information Technology. La complessità maggiore deriva dal proliferare esponenziale dei dati e delle applicazioni, un fenomeno che impone temi urgenti come l’integrazione dei sistemi e la gestione sicura delle informazioni. L’’avvento dell’intelligenza artificiale ha aggiunto un ulteriore livello di complicazione tecnica e organizzativa che le imprese devono imparare a governare per non rimanere schiacciate.

Le sfide specifiche delle piccole e medie imprese italiane

Se la complessità colpisce trasversalmente ogni settore, l’impatto della trasformazione digitale sulle piccole e medie imprese (PMI) presenta criticità ancora più marcate. Roberta Bavaro sottolinea come queste realtà debbano rispettare i medesimi criteri di risk compliance e le regolamentazioni stringenti dei settori di appartenenza dei grandi player, ma operando con presupposti di partenza differenti.

Le difficoltà principali per le PMI risiedono spesso in una cronica carenza di risorse, sia dal punto di vista economico che in termini di capitale umano qualificato da inserire stabilmente in organico. Questa asimmetria tra obblighi normativi e capacità operativa rende il percorso di innovazione particolarmente impervio. Per rispondere a queste esigenze, la strategia di IBM si concentra sulla valorizzazione del proprio ecosistema di partner. L’obiettivo è permettere alle aziende locali di affidarsi a figure di fiducia, i cosiddetti trust partner, che possiedono le competenze tecnologiche necessarie e hanno accesso ai medesimi percorsi di formazione e certificazione di IBM.

Questi partner svolgono un ruolo di mediatori culturali e tecnici: «Conoscono molto meglio il tessuto imprenditoriale del territorio in cui lavorano e uniscono anche magari le competenze di prodotti di terze parti». Grazie a questa vicinanza, possono rispondere in modo puntuale alle esigenze specifiche dei clienti, accompagnandoli concretamente in un percorso di crescita che altrimenti risulterebbe inaccessibile per mancanza di competenze interne.

Dall’esperimento all’industrializzazione dell’intelligenza artificiale

Un segnale positivo arriva però dall’atteggiamento delle imprese, descritte da Bavaro come realtà in forte fermento. Si sta assistendo a un cambio di paradigma fondamentale per quanto riguarda l’approccio tecnologico: le aziende stanno finalmente superando la fase della semplice sperimentazione dell’intelligenza artificiale per approdare a quella dell’implementazione e dell’industrializzazione.

Questo passaggio segna l’ingresso definitivo dell’IA all’interno dei processi e delle strategie aziendali core. Tuttavia, il successo di questa fase della trasformazione digitale dipende interamente dalla qualità della gestione della materia prima: il dato. La centralità del dato è il requisito fondamentale affinché l’intelligenza artificiale porti benefici reali e tangibili.

Roberta Bavaro chiarisce che il valore emerge solo quando un’impresa riesce a integrare l’IA in modo profondo: «La centralità per noi è rappresentata dal dato quando un’impresa effettivamente mette a disposizione i propri dati, i propri processi e riesce a far entrare l’intelligenza artificiale all’interno della sua strategia quindi evitando solo di dare all’intelligenza artificiale dei compiti molto operativi, ma effettivamente la include all’interno dei suoi processi e riesce anche a governarla». Solo attraverso questo controllo e questa capacità di estrazione sicura delle informazioni si possono ottenere vantaggi competitivi concreti.

Casi d’uso reali: come la tecnologia trasforma i settori produttivi

Per illustrare come la trasformazione digitale si traduca in pratica, IBM ha recentemente pubblicato una raccolta di casi d’uso che spaziano dalla blockchain al talent management, fino alla gestione del rischio operativo. Questi esempi dimostrano come l’adozione consapevole della tecnologia possa risolvere problemi specifici in comparti industriali molto diversi tra loro.

Ingegneria civile e flussi decisionali in tempo reale

Nel settore dell’edilizia e dell’ingegneria civile, un recente caso di successo vede l’utilizzo della piattaforma IBM Watson affiancata a strumenti di Planning Analytics. L’integrazione di queste tecnologie ha permesso all’azienda di gestire tutti i flussi operativi in modo integrato. Il risultato principale riguarda la capacità di prendere decisioni strategiche basate su dati certi in tempo reale, rendendo la governance aziendale più consapevole e immediata rispetto al passato.

Grande distribuzione e manutenzione predittiva

Anche la grande distribuzione sta beneficiando delle innovazioni legate alla trasformazione digitale. Attraverso l’adozione di Maximo Application Suite, alcune aziende del settore hanno ottimizzato l’intero processo di manutenzione. Automatizzare e digitalizzare queste procedure ha portato a una maggiore efficienza operativa e a un incremento della produttività generale, riducendo i tempi di fermo e ottimizzando l’impiego delle risorse sul campo.

Settore siderurgico e supporto alla forza vendita

Un ulteriore ambito di applicazione riguarda l’industria siderurgica e delle leghe speciali. In questo caso, l’intelligenza artificiale è stata impiegata per la gestione automatizzata degli ordini. Questa innovazione ha portato benefici diretti ai venditori dell’organizzazione: l’IA non sostituisce l’operatore, ma lo supporta nel lavoro quotidiano, sollevandolo da compiti ripetitivi e permettendogli di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.

Questi numerosi casi già realizzati rappresentano, nelle parole di Bavaro, degli esempi virtuosi per quelle imprese che ancora esitano a intraprendere il percorso di adozione tecnologica. La disponibilità di soluzioni consolidate e la presenza di partner qualificati sul territorio offrono oggi le condizioni necessarie per trasformare la tecnologia in un reale generatore di valore per il business italiano.

guest
0 Commenti
Più recenti Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

Articoli correlati