L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese non è solo una questione tecnologica, ma sempre più un tema di cultura organizzativa e fiducia. È da questa prospettiva che nasce il progetto guidato da Silvia Migliavacca, Head of Demand, Supply Chain & Strategic Projects Coordination di Banca Mediolanum, presentato al convegno GenAI & Platform Thinking 2025 presso il Politecnico di Milano.
Il percorso raccontato da Migliavacca parte dal Project Management e arriva a una nuova forma di collaborazione aziendale, dove la GenAI diventa un alleato per creare valore condiviso tra persone e reparti. Un esempio concreto di come il teamwork aziendale con l’AI possa trasformarsi in un esercizio di fiducia reciproca e innovazione diffusa.
Indice degli argomenti
Dalla gestione dei progetti alla costruzione di una community di competenze
L’esperienza di Mediolanum con l’intelligenza artificiale nasce da un dialogo pluriennale con gli Osservatori Digitali del Politecnico di Milano. Migliavacca ha ricordato che la collaborazione col gruppo di ricerca è attiva «dal 2010 almeno», inizialmente su temi di Project e Change Management. Con l’avvento della Generative AI, l’obiettivo è diventato comprendere come integrarla «nella nostra famiglia professionale, quella dei Project Manager, che è trasversale a tutti i dipartimenti aziendali».
L’idea iniziale era di costruire una piattaforma interna di strumenti intelligenti: «degli agenti che gestissero gli elementi base del Project Management—piani di lavoro, rischi, presentazioni di avanzamento — creati dai migliori professionisti per aiutare anche i colleghi meno esperti».
Evolvendosi, L’AI non è rimasta un tool di supporto, ma è diventata parte integrante di un percorso di formazione e sperimentazione condivisa, con l’obiettivo di imparare a fidarsi della tecnologia e tra colleghi. «L’obiettivo era quello di sperimentare la modalità di utilizzo per arrivare a un concetto: fare in modo che l’AI lavori per noi e ci renda più forti», spiega Migliavacca.
Superare le barriere funzionali con la fiducia e la conoscenza condivisa
Il progetto ha avuto come primo risultato quello di mettere a fattor comune conoscenze e competenze tra funzioni aziendali con livelli diversi di maturità digitale.
Secondo Migliavacca, si trattava di «un problema organizzativo di fiducia reciproca nel collaborare per costruire valore per entrambi». Da qui l’introduzione della logica “cliente-cliente”, cioè un modello di scambio in cui ogni team diventa al tempo stesso fornitore e beneficiario di competenze.
La sperimentazione ha portato alla nascita di agenti GenAI sviluppati in piccoli gruppi e poi condivisi con altri team, che li hanno riutilizzati e migliorati. «L’agente creato da un team veniva utilizzato anche dall’altro, che a sua volta trovava ulteriori modi per svilupparlo», racconta Migliavacca, «e in questo modo gli agenti sono diventati parte della squadra».
Un passaggio cruciale è stato quello dal semplice uso dell’AI come strumento di produttività individuale alla visione della tecnologia come co-thinker, cioè un partner di ragionamento in grado di ampliare le prospettive decisionali. «Abbiamo imparato ad avere fiducia nella GenAI», spiega, «usandola non solo per la produttività, ma come coach che accede a un numero di informazioni esterne talmente ampio da aiutarti a pensare diversamente».
Dal “cliente-fornitore” al “cliente-cliente”: la logica win-win abilitata dall’AI
Uno degli aspetti più significativi del percorso Mediolanum è l’adozione di un modello interno ispirato alle piattaforme multi-sided: un ecosistema di scambio continuo di valore tra reparti.
Il punto di partenza, spiega Migliavacca, era un ostacolo tipico: il Project Manager percepiva l’aggiornamento dello stato di avanzamento come un compito burocratico, un “adempimento noioso”.
Grazie alla logica cliente-cliente, l’attività è stata ripensata come interazione reciproca mediata dall’AI: «A fronte di domande che io o l’agente facciamo al Project Manager, gli diamo qualcosa in cambio. Gli forniamo informazioni sui progetti simili, i rischi, i template di lavoro, così da aiutarlo a impostare meglio il piano».
L’effetto è duplice: l’AI raccoglie dati per aggiornare la base centrale e, contemporaneamente, restituisce valore al collega. «Non si accorge quasi neanche più che sta lavorando per me, perché gli do qualcosa in cambio», aggiunge Migliavacca.
Questo approccio ha favorito una nuova cultura del teamwork aziendale con l’AI, in cui la collaborazione è «win-win», cioè vantaggiosa per tutte le parti coinvolte, e la tecnologia agisce come traduttore di linguaggi tra funzioni diverse: da chi definisce requisiti tecnici a chi li traduce in soluzioni operative.
La nuova leadership aumentata
All’interno del progetto Mediolanum, la fiducia era il prerequisito fondamentale per far entrare l’AI nella quotidianità del lavoro.
Migliavacca lo spiega con un esempio personale: «Ho iniziato a usarla quando stavo studiando la normativa DORA e avevo bisogno di scrivere un documento che non esisteva nel sistema. Non avevo benchmark, così ho chiesto a una soluzione open di aiutarmi a studiare la normativa». L’approccio, dice, non violava alcun dato sensibile, ma mostrava come la Generative AI potesse essere un acceleratore cognitivo anche in contesti regolamentati come quello bancario.
All’inizio, ammette, «c’era una sana resistenza», legata alla convinzione che la macchina non potesse «scrivere bene come noi». Ma la sperimentazione ha fatto emergere un cambiamento culturale: «Le persone, rispondendo ai feedback dell’AI, hanno imparato a contestualizzare e ad affidarsi».
Dall’efficienza alla qualità: l’AI come membro del team
Secondo Migliavacca, la trasformazione più importante non riguarda solo la produttività, ma la qualità del lavoro e delle relazioni interne. «Non è più uno strumento che automatizza un processo», spiega, «ma uno strumento che può migliorare il modo in cui si fanno le cose, in termini di qualità oltre che di efficienza».Il risultato è un nuovo modo di fare squadra, in cui l’AI diventa un membro del team, capace di contribuire al miglioramento collettivo e di favorire una comunicazione più fluida tra reparti diversi.
