AI at Scale: dalla produttività individuale alla trasformazione enterprise

I dati mostrano una realtà paradossale: l'AI è ovunque, ma spesso non è governata efficacemente.

Per utilizzare l’AI in modo responsabile ed efficace, ed evitare fenomeni di Shadow AI, le aziende devono saper governare anche l’adozione dal basso, valorizzando la spinta spontanea all’innovazione che nasce tra le persone.

Strumenti come ChatGPT, Perplexity, Gemini, NotebookLM e altri assistenti AI sono sempre più presenti nelle attività quotidiane: il punto non è limitarne l’uso, ma creare un quadro chiaro di regole, strumenti autorizzati e processi di controllo. In questo modo è possibile trasformare un utilizzo diffuso e spontaneo in un’adozione scalabile, sicura e coerente con i requisiti di compliance, protezione del dato e tutela della proprietà intellettuale.

Serve comprendere che l'adozione dell'AI non è un evento, ma un percorso evolutivo di AI Culture, articolato in tre fasi distinte.

1. Produttività individuale: l'AI come assistente personale. Nella prima fase, l'AI viene utilizzata come supporto operativo: scrittura di e-mail, sintesi di documenti, generazione di codice o traduzioni. Il beneficio è immediato ma circoscritto al singolo utilizzatore. Non c'è integrazione sistemica. Il tema centrale qui non è l'adozione in sé, ma la misurazione: quanto vengono realmente utilizzati questi strumenti? Con quale impatto sulla produttività effettiva? Senza questo tipo di visibilità le aziende rischiano di fare investimenti in licenze senza essere in grado di generare e misurare un beneficio effettivo.
2. Process-based productivity: l'AI entra nei flussi aziendali. Il secondo livello vede l'AI integrarsi nei processi aziendali e modificarne il funzionamento. In questa fase diventano centrali integrazione con i sistemi esistenti e capacità di misurare il ROI. Non basta più che lo strumento funzioni: deve dialogare con l'ecosistema applicativo, rispettare policy normative avanzate e che possono riguardare anche temi specifici di business. La sfida, inoltre, è quella di generare un valore misurabile e ripetibile per portare evidenza dell’impatto generato dalla tecnologia.
3. AI-centric enterprise: l'intelligenza artificiale come infrastruttura nativa. Il terzo livello è quello della vera integrazione. L'AI non è più uno strumento aggiuntivo o un layer di supporto, ma una componente nativa dei processi aziendali. I sistemi diventano AI-Centric by design, le applicazioni dialogano tra loro attraverso orchestratori intelligenti e i flussi decisionali si adattano in tempo reale. Questo passaggio avviene solo in presenza di un programma di trasformazione culturale e tecnologica strutturato e di un cambio di mindset profondo, particolarmente rilevante oggi nell’era degli agenti.

Contrariamente a quanto si potrebbe pensare, il principale ostacolo alla scalabilità dell'AI non è tecnologico, ma architetturale e organizzativo. Le imprese si scontrano con quattro barriere strutturali:

• Legacy systems, ossia infrastrutture obsolete che non dialogano con modelli moderni;
• Dati frammentati, informazioni intrappolate in silos applicativi e database di qualità disomogenea;
• Workflow disconnessi, processi che non sono stati riprogettati attorno alle capacità dell'AI;
• Governance poco chiara, le responsabilità su dati, modelli, risultati e conformità normativa per alcune organizzazioni non sono ancora definite in modo puntuale, lasciando tutti in una “zona grigia”.

Senza affrontare questi nodi critici, anche i casi d'uso più promettenti restano iniziative isolate, incapaci di generare valore sistemico.

Per passare alla scala è necessario integrare l'AI con l'ecosistema aziendale e definire modelli di governance coerenti con le normative europee come l’AI Act, BCBS 239 e il DORA, proteggendo e valorizzando il patrimonio informativo e, al contempo, aumentando la messa a valore delle iniziative AI anche fra divisioni di business differenti attraverso cataloghi e servizi multi dominio.

Questo richiede visione e si traduce in un vero redesign del modello operativo.

In questo senso, le decisioni su priorità, budget, modelli operativi e misurazione del valore coinvolgono sempre più il top management. Il passaggio critico è il cambio di ownership: da iniziative guidate dai reparti tecnici a programmi guidati dal business, con impatti diretti su organizzazione, processi e modelli decisionali.

E questo implica anche un cambio di paradigma nel modo in cui viene misurato il contributo delle persone: il valore non risiede più solo nella produzione diretta ma nella capacità di orchestrare sistemi, processi e strumenti intelligenti. Il focus si sposta da esecuzione a supervisione, da output individuale a valore generato nel sistema complessivo.

In GFT, l'approccio all'AI è stato costruito dall'interno, prima di proporlo ai clienti.

L'adozione non è stata lasciata al caso, ma governata attraverso un modello strutturato che coinvolge figure di supervisione tecnica a vari livelli, fra queste:

• Champion, gli esperti tecnici che presidiano le tecnologie e inquadrano dall’alto il valore degli use case e delle iniziative rispetto a un disegno complessivo e una vista d’insieme su argomenti specifici;
• Ambassador, il supporto sul campo nei gruppi operativi nonché gli early adopter interni che sperimentano, condividono best practice e guidano i colleghi, garantendo allineamento alle buone pratiche di governance;
• Leader, i manager che guidano la strategia, sponsorizzano l'adozione efficace e responsabile, valutano i risultati raggiunti e orientano l’evoluzione dei processi e delle direttrici strategiche.

Questo approccio ha permesso di diffondere formazione continua, monitorare utilizzo e produttività, integrare l'AI nei processi di lavoro reali e validare modelli e metriche prima di proporli ai clienti.

L'esperienza interna è diventata la base per progettare soluzioni scalabili per il mercato.

È in questo contesto che nasce Wynxx, la piattaforma enterprise AI-Centric enterprise di GFT pensata come un ecosistema integrato di soluzioni che possono coprire dal ciclo di vita del software alle necessità più vicine al business.

Wynxx è una soluzione integrata supporta l’intero ciclo di sviluppo del software: dalla scrittura del codice ai test, dalla generazione e verifica della documentazione alla modernizzazione del codice legacy. Il tutto con una governance integrata che consente il controllo degli accessi, la gestione dei costi e l’integrazione tramite API. Inoltre, Wynxx si integra facilmente con gli strumenti già esistenti e, grazie alla sua architettura model-agnostic, garantisce piena libertà di scelta.

Wynxx permette, infatti, di:

• Accelerare la delivery, mantenendo o migliorando la qualità su larga scala;
• Liberare tempo per lavori ad alto valore, automatizzando attività ripetitive;
• Ridurre i rischi di compliance, aiutando nelle attività di riduzione del debito tecnico;
• Abbassare i costi di consegna, riducendo rielaborazioni e documentazione manuale;
• Mantenere pieno controllo su dati, modelli e provider Cloud.

Wynxx trasforma l'AI da esperimento a capacità aziendale ripetibile e scalabile: maggiori informazioni sul sito di Wynxx.