AI Experience Framework: sbloccare il potenziale dell’AI e trasformarlo in valore reale per il business
L'adozione dell'Intelligenza Artificiale nelle aziende è spesso accompagnata da grandi aspettative ma numerosi studi evidenziano come una percentuale significativa di questi progetti non raggiunga i risultati sperati. Secondo recenti dati di Gartner, entro il 2026 il 60% dei progetti AI fallirà perché non supportato da dati e il 30% non vedrà nemmeno la fine del 2025, a causa di costi crescenti, una governance del rischio non strutturata, e, soprattutto, una visione poco chiara del valore di business.
Questo significa che l’AI non “funziona”? No, la realtà è ben diversa: come ogni tecnologia trasformativa, l’intelligenza artificiale ha bisogno di essere adottata in modo consapevole, integrato e personalizzato per poter generare impatto reale.
Il rischio più comune è adottare l’AI per rincorrere l’innovazione, senza collegare i progetti ai reali obiettivi di business dell’azienda.
Per rispondere a questa sfida, GFT ha sviluppato un approccio metodologico che consente alle aziende di comprendere se e come integrare l’AI, in quali processi e dipartimenti, con quali obiettivi e risultati attesi.
Si chiama AI Experience Framework e lo approfondiremo in questo articolo.
Le principali cause di fallimento dei progetti AI
Le ragioni dell’insuccesso di un progetto AI possono essere molteplici e, in genere, fortemente interconnesse. Ne evidenziamo 3 tra le principali:
- Mancanza di obiettivi chiari. Molte aziende intraprendono progetti AI senza una definizione precisa dei problemi da risolvere o del valore atteso per il business. In questo modo, i progetti AI rischiano di procedere senza una direzione precisa, aumentando le probabilità di fallimento;
- Problemi legati ai dati. La qualità e la disponibilità dei dati sono fondamentali per il successo dei progetti AI. Dati disorganizzati o in silos, incompleti, o di scarsa qualità compromettono l'efficacia delle soluzioni AI;
- Integrazione inefficace nei processi aziendali. L'incapacità di integrare l'AI nei processi esistenti porta a soluzioni isolate che non generano valore tangibile. Non solo, spesso i problemi di compliance possono bloccare interi progetti, soprattutto in alcuni settori molto regolamentati come il finance.
GFT AI Experience Framework: un approccio strutturato all’AI Adoption
Per affrontare questa complessità, GFT ha sviluppato AI Experience Framework, un modello metodologico progettato per guidare le aziende nell'adozione efficace dell'AI.
Questo framework si articola in quattro fasi principali:
- Ecosistema di servizi aziendali. Attraverso workshop, benchmarking e valutazioni della maturità dell'AI, si analizzano i servizi aziendali e le aree organizzative per identificare sfide e opportunità;
- Sensibilizzazione. Gli esperti di GFT aumentano la consapevolezza del team di lavoro sulle potenzialità trasformative dell'AI, promuovendo una cultura aziendale orientata all'innovazione;
- Identificazione delle opportunità AI. Tramite workshop di co-creazione, si collegano le opportunità di business alla mappatura dei servizi, identificando e prioritizzando i casi d'uso più significativi per sviluppare degli MVP;
- Sperimentazione veloce e crescita su larga scala. Si realizzano progetti pilota sperimentali, proof of concept e user experience complete, con un piano di implementazione “chiavi in mano”.
Vantaggi di AIX Framework
Questo percorso permette ai principali decisori aziendali, trasversali per funzione e responsabilità, di identificare soluzioni orientate al business, al ritorno sull’investimento e alla risoluzione di problemi reali. Un cambiamento significativo rispetto all’adozione di soluzioni preconfezionate, che spesso non tengono conto delle reali priorità dell’organizzazione.
L’approccio di GFT è fortemente consulenziale e si fonda sull’integrazione di competenze eterogenee che operano in sinergia. L’affiancamento al cliente avviene attraverso team multidisciplinari, composti da professionisti del design thinking, esperti di mercato verticali, specialisti in ambito AI & Data e facilitatori in grado di coinvolgere stakeholder aziendali anche molto diversi tra loro, promuovendo un confronto strutturato e orientato alla definizione condivisa delle priorità.
Strumenti del framework
A supporto del percorso, GFT ha sviluppato strumenti progettati per facilitare la co-creazione e stimolare il confronto tra stakeholder. Tra questi, le AIX-FIT Cards: oltre 150 casi d’uso reali, organizzati per ambiti aziendali, che aiutano a inquadrare i problemi, superare bias cognitivi e identificare con maggiore efficacia le opportunità di applicazione dell’AI.
Per permettere alle aziende di sperimentare concretamente l’efficacia del metodo, GFT propone anche l’AIX Express: una sessione dimostrativa durante la quale è possibile esplorare le potenzialità del framework attraverso workshop interattivi e momenti di confronto guidato con i nostri esperti.
Casi d'uso: applicazioni concrete dell'AI Experience Framework
Nei settori Retail, Banking e Insurance, l’AI ha il potenziale per ottimizzare le operations, migliorare la customer experience e rafforzare la gestione del rischio. Ma questi risultati si raggiungono solo adottando un approccio scalabile, orientato al business e integrato nei processi chiave dell’organizzazione. La selezione mirata degli use case e l’inserimento dell’AI in un ecosistema sostenibile fanno la differenza tra un’innovazione reale e un progetto isolato.GFT ha maturato esperienze significative in diversi settori a livello internazionale, tra cui:
- Logistica e retail - ottimizzazione integrata dei processi, dalla gestione amministrativa alla customer care post-vendita, fino alle attività operative legate alla distribuzione e alla consegna;
- Life sciences - sviluppo di soluzioni AI per migliorare processi e risultati in ambito medicale;
- Settore assicurativo e finanziario - implementazione di sistemi antifrode basati su AI per aumentare l'affidabilità e l'efficacia nella rilevazione di attività sospette.
Oggi, in un contesto in cui molti player tecnologici rincorrono prodotti finiti e “addestrati in laboratorio”, per poi testarli in un secondo momento nel mondo reale, GFT sceglie una strada diversa: partire dalla realtà specifica dell’azienda e costruire, insieme, soluzioni su misura.
È proprio da questa impostazione che sono nati progetti come AI Impact, un set di soluzioni per il software development, e il Taxonomy Alignment Tool, sviluppato per supportare il settore banking in ambito ESG e compliance.
Per ulteriori dettagli su AI Experience Framework o richiedere una sessione dimostrativa AIX Express, contatta il nostro esperto.
