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I principali punti salienti di ZDNET
- La trasformazione dell’intelligenza artificiale organizzativa riguarda dati affidabili e nuovi flussi di lavoro.
- I chief di successo collegano le capacità umane con l’accesso ai dati.
- Si sta verificando uno spostamento dai sistemi di registrazione ai sistemi di agenzia.
L’ascesa dell’intelligenza artificiale rappresenta una sfida fondamentale per i chief industriali: andare oltre la semplice questione di fiducia nella tecnologia. Questo requisito costringe anche le organizzazioni advert affrontare una questione più scomoda. L’attuale progettazione organizzativa è ottimizzata per i flussi di lavoro moderni o è una reliquia del passato?
L’intelligenza artificiale rivela un presupposto nascosto e obsoleto: che gli esseri umani continueranno a fungere da “colla digitale”, collegando manualmente sistemi, workforce e decisioni disparati. Per decenni, i software program aziendali hanno perpetuato un modello di passaggi sequenziali, in cui le persone gestivano l’immissione dei dati, riconciliavano i conflitti, inseguivano le approvazioni through e-mail e aggiornavano i fogli di calcolo. Questa struttura period gestibile quando l’incertezza period bassa e le decisioni ritardate erano accessibili.
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Stiamo entrando in un periodo di trasformazione definito dall’intelligenza artificiale e dal lavoro digitale, con sistemi in grado di ragionare, coordinarsi e agire attraverso flussi di lavoro complessi, non limitarsi advert analizzare le informazioni. I futuri vincitori di questa rivoluzione industriale cognitiva non saranno quelli con i modelli di intelligenza artificiale più avanzati. Il successo apparterrà alle aziende che ridisegnano i propri flussi di lavoro organizzativi, consentendo all’intelligenza di operare con un contesto affidabile e una vera agenzia, non solo con potere computazionale.
La rivoluzione industriale cognitiva rappresenta l’aumento del ragionamento umano con l’intelligenza artificiale. Ciò rispecchia la traiettoria della prima rivoluzione industriale, che ha potenziato i muscoli umani con la forza del vapore, e della rivoluzione digitale, che ha potenziato la memoria umana con i dati. Stiamo passando dai “sistemi di registrazione”, che documentano la storia, ai “sistemi di agenzia”, che orchestrano attivamente il futuro.
L’incertezza è la nuova normalità
La produzione ha sempre operato in condizioni di incertezza. Ciò che è cambiato è il ritmo. I prezzi dell’energia e dei materiali oscillano rapidamente mentre la disponibilità dei materiali cambia senza preavviso. La geopolitica, le politiche commerciali, le tariffe, l’inflazione e i tassi di interesse rimodellano le strutture dei costi più velocemente di quanto molti processi di pianificazione possano assorbire.
Questo cambiamento non è più aneddotico. Nell’a Sondaggio 2025 sui leader della supply chain, consulente McKinsey ha rilevato che l’82% degli intervistati ha affermato che le proprie catene di fornitura sono già interessate da nuove tariffe, che incidono dal 20% al 40% sull’attività della catena di fornitura. Molti hanno anche segnalato aumenti dei costi diretti e impatti misurabili sulla domanda, fornendo la prova che l’instabilità tocca profondamente i presupposti operativi fondamentali.
Allo stesso tempo, le aspettative sono aumentate ovunque: trasparenza in tempo reale per i clienti, protezione dei margini più rigorosa per i consigli di amministrazione ed esecuzione più rapida con meno buffer per i workforce operativi. Il disallineamento è strutturale. Le decisioni devono essere prese più frequentemente e con una posta in gioco più alta.
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Tuttavia, molte organizzazioni si basano ancora su flussi decisionali progettati per un mondo più lento e prevedibile.
Il collo di bottiglia delle operazioni commerciali
I produttori hanno trascorso decenni advert automatizzare la produzione e la logistica. Eppure il lato commerciale dell’attività, lo spazio tra la vendita, la pianificazione, la consegna e il pagamento, spesso rimane una catena di montaggio manuale. Il lavoro rivolto al cliente risiede in un insieme di sistemi, mentre l’evasione degli ordini, la fatturazione e la gestione della liquidità risiedono in un altro. Tra questi insiemi di sistemi si trova uno strato connettivo di prezzi, previsioni, gestione dei contratti e pianificazione delle vendite e delle operazioni, che è fondamentale per le prestazioni e spesso gestito tramite fogli di calcolo, e-mail e patch personalizzate.
Questo livello è il luogo in cui gli sforzi dell’intelligenza artificiale si scontrano silenziosamente con la realtà. Ricerca recente del Boston Consulting Group (BCG) ha rivelato un forte “enigma sull’adozione dell’intelligenza artificiale”: mentre quasi due terzi delle aziende sono andate oltre i progetti pilota, solo una piccola parte sta vedendo un impatto significativo sui profitti. Il motivo? La maggior parte delle aziende utilizza l’intelligenza artificiale per accelerare attività isolate lasciando intatti i processi sottostanti e frammentati.
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Nel settore manifatturiero, questo approccio si manifesta come un “divario di impatto” in cui l’intelligenza artificiale non può creare valore perché è intrappolata tra silos di pianificazione ed esecuzione sconnessi. Per anni, le organizzazioni hanno assunto e strutturato workforce per questo lavoro di coordinamento. I workforce di vendita erano a caccia di conferme. I pianificatori hanno riconciliato i numeri nelle riunioni. La finanza ha convalidato i risultati dopo che l’esecuzione period già iniziata. Le informazioni sui servizi sono rimaste isolate dalle future decisioni commerciali.
L’intelligenza artificiale cambia l’economia di questa tolleranza. Quando il lavoro digitale può svolgere il lavoro di connessione, cose come l’instradamento, il riepilogo, la riconciliazione e l’escalation, le inefficienze che una volta erano invisibili diventano misurabili.
L’intelligenza artificiale è lo strato di stress
Quando le iniziative di intelligenza artificiale si bloccano, il riflesso è mettere in discussione la qualità del modello. Più spesso, il problema è che l’intelligenza artificiale viene implementata su un modello operativo che non può garantire la continuità del contesto. L’intelligenza artificiale presuppone che i segnali della domanda confluiscano nella pianificazione, che gli impegni siano visibili tra le funzioni e che i cambiamenti si propaghino automaticamente. Quando questi presupposti vengono violati, l’intelligenza artificiale non compensa silenziosamente come essere umano. Invece, l’intelligenza artificiale mette in luce le lacune, motivo per cui molte aziende vedono progetti pilota impressionanti ma con un impatto aziendale limitato.
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Entrambe le ricerche di McKinsey e il Rapporto del MIT sullo stato dell’intelligenza artificiale nel mondo degli affari ha evidenziato un crescente divario attuativo. McKinsey ha ripetutamente suggerito che i vincoli principali risiedono nel modello operativo, nella management e nella governance, piuttosto che negli algoritmi. L’ultima ricerca del MIT ha rafforzato questa conclusione, scoprendo che mentre l’adozione dell’intelligenza artificiale è quasi universale, i chief sono quelli che spostano l’attenzione dalla produttività individuale all’azione sistemica.
Questi chief si stanno allontanando da funzionalità di intelligenza artificiale isolate e verso basi dati combine e livelli di fiducia che consentono agli agenti di agire in un contesto a livello aziendale. Questo successo è il motivo per cui le organizzazioni chief stanno spostando l’attenzione dalle funzionalità di intelligenza artificiale alle basi dati, ai livelli di fiducia e ai modelli di governance. I sistemi agenti senza un contesto affidabile non creano leva finanziaria; amplificano la frammentazione. In breve, l’intelligenza artificiale non è principalmente un aggiornamento tecnologico. L’intelligenza artificiale richiede invece una riprogettazione organizzativa.
Quando la macchina incontra il mercato
I fallimenti organizzativi, e non quelli tecnici, sono il principale ostacolo alle trasformazioni industriali. Consideriamo il primo sistema di produzione di Henry Ford: una meraviglia di efficienza e scala, perfettamente adatto a un mercato che richiede solo il Modello T nero.
Tuttavia, man mano che i mercati si evolvevano con maggiore varietà e domanda dinamica, questa struttura, un tempo vantaggiosa, divenne un vincolo. La crisi di Ford nel 1921 non fu una mancanza di competenza, ma un disegno organizzativo con flussi di informazioni ottimizzati per una realtà che non esisteva più. Mentre Ford si aggrappava al potere centralizzato, Alfred P. Sloan della Common Motors costruì un “sistema di intelligenza” in grado di gestire la complessità del mercato.
Questa diagnosi errata di una crisi organizzativa come crisi tecnica è uno schema ricorrente. Negli anni ’80, molti produttori occidentali tentarono di contrastare la concorrenza snella giapponese intensificando la rigida automazione, solo per scoprire che la semplice accelerazione di un processo non risolve un flusso di lavoro fondamentalmente interrotto.
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Oggi ci troviamo di fronte allo stesso pericolo con l’intelligenza artificiale: stiamo investendo molto nella tecnologia cognitiva, pur mantenendo modelli operativi progettati per il coordinamento mediato dall’uomo. Questi modelli obsoleti si basano su passaggi sequenziali, catene decisionali funzionali e sistemi frammentati che impongono la riconciliazione manuale delle informazioni. La sfida non è che la tecnologia sia troppo avanzata; è che l’organizzazione è in ritardo.
Cavalcare la prossima onda cognitiva
Fabbriche e magazzini altamente automatizzati non sono più esperimenti. Operano su larga scala con un intervento umano minimo, ottimizzati per velocità e precisione. In questi ambienti, la produzione e la movimentazione dei materiali non rappresentano il collo di bottiglia. Invece, il problema è spesso il coordinamento.
Consideriamo magazzini altamente automatizzati E fabbriche a luci spente. All’interno della griglia, l’esecuzione è veloce e coerente. Ma l’attrito si muove a monte. Se un magazzino può ritirare un ordine in pochi minuti, mentre l’ufficio impiega ore per conciliare l’accordo commerciale, i documenti di spedizione e le fatture, la “fabbrica intelligente” è ancora in attesa al semaforo rosso.
La prossima frontiera va oltre l’automazione fisica verso la simulazione cognitiva. Piattaforme come Nvidia Omniverse consentire alle organizzazioni di creare gemelli digitali e industriali completi di fabbriche e catene di fornitura. All’interno di questi ambienti, le aziende possono simulare migliaia o centinaia di migliaia di agenti autonomi che interagiscono simultaneamente nella catena di fornitura.
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Invece di distribuire l’intelligenza direttamente nel mondo fisico e sperare che funzioni, i chief possono testare, stressare e perfezionare la logica decisionale in ambienti digitali scalabili. Le fabbriche oscure non sono più solo automatizzate. Possono invece essere simulati, ottimizzati e orchestrati molto prima della distribuzione.
Se l’Industria 4.0 riguardava le “mani” o l’automazione della realtà fisica, allora la rivoluzione industriale cognitiva riguarda le “teste” o l’automazione dell’orchestrazione. La fase successiva della produzione non riguarda lo spostamento delle scatole più velocemente; si tratta di spostare l’intento attraverso l’organizzazione alla velocità della macchina.
Guadagnarsi il diritto all’autonomia
Il modo più veloce per fallire con l’intelligenza artificiale è puntare all’autonomia troppo presto. L’autonomia non è una funzionalità plug-and-play che acquisti. È invece un risultato di chiarezza. Per evitare la trappola dell’automazione, i produttori devono farsi strada:
- Visibilità a livello di sistema: interrompe lo spostamento manuale delle informazioni critiche. Rendi visibili impegni, piani e segnali di esecuzione attraverso le funzioni con definizioni condivise di verità.
- Intelligenza contestuale nel flusso di lavoro: utilizzare gli agenti per riepilogare documenti lunghi, far emergere contesti rilevanti, instradare richieste e preparare decisioni, consentendo alle persone di concentrarsi sul giudizio piuttosto che sull’immissione di dati e sulla ricerca del contesto.
- Orchestrazione guidata dagli eventi: Solo quando la visibilità e il contesto saranno affidabili l’autonomia potrà espandersi. I sistemi agiscono su eventi ed eccezioni, rivolgendosi agli esseri umani quando sono richiesti compromessi e responsabilità. L’autonomia non è una caratteristica. È un risultato di chiarezza.
Dalla colla digitale all’architetto cognitivo
Le vere sfide della prossima period riguardano meno la selezione del giusto modello di intelligenza artificiale e più la progettazione organizzativa.
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I chief devono concentrarsi sulla definizione di dove risiede il giudizio, su come le esigenze dei clienti si traducono in azione all’interno del sistema e viceversa, ed eliminare il lavoro che esiste a causa di sistemi non coordinati.
In questa rivoluzione industriale cognitiva, il ruolo della piattaforma è radicalmente cambiato. La piattaforma non è più solo un sistema di registrazione; si sta evolvendo in un sistema di agenzia. Questo nuovo ruolo fornisce ciò che manca all’intelligenza artificiale autonoma: contesto affidabile e potere di esecuzione. Questa piattaforma è la base che consente al lavoro digitale di passare in sicurezza dalla mera assistenza alla vera autonomia.
Questa rivoluzione industriale cognitiva non è un obiettivo lontano; è l’attuale realtà competitiva. Man mano che le strutture digitali tradizionali si dissolvono, la management deve affrontare decisioni cruciali:
- Smetterai di agire come colla digitale che tiene insieme i sistemi frammentati e inizierai a fungere da architetto di sistema?
- La tua organizzazione è strutturata per supportare il necessario flusso di lavoro moderno o si tratta semplicemente di un’iterazione digitale più rapida dei silos frammentati costruiti per un’period passata?
Questo articolo è stato scritto in collaborazione con Pokko Somerkoskistratega aziendale del settore e architetto presso Salesforce, dove è pioniere nell’integrazione dell’intelligenza artificiale degli agenti e dei dati su scala aziendale per ridefinire il panorama produttivo.
