21/01/2026

leisure

Gigi Beltrame

AI oltre il mito, una bussola per chi guida le imprese

Distinguere tra tecnologie diverse è il primo passo per investire in modo consapevole ed evitare errori strategici costosi

Nel dibattito quotidiano sull'innovazione tecnologica, il termine "intelligenza artificiale" viene utilizzato con una disinvoltura che rischia di generare confusione. Per manager e imprenditori chiamati a prendere decisioni strategiche, questa ambiguità semantica può tradursi in investimenti mal calibrati, aspettative irrealistiche o, peggio ancora, opportunità mancate. È tempo di fare chiarezza.

Automazione e intelligenza artificiale: due mondi che non vanno confusi

Immaginiamo un sistema di irrigazione agricola programmato per attivarsi ogni mattina alle sei, erogando esattamente venti litri d'acqua per ogni metro quadrato di terreno. Funziona perfettamente, rispetta le istruzioni impartite, non sbaglia mai. Ma non è intelligente. È automazione pura: l'esecuzione fedele di un compito predefinito.

Ora consideriamo un sistema diverso. Questo analizza i dati meteorologici in tempo reale, monitora l'umidità del suolo attraverso sensori, studia lo storico delle precipitazioni degli ultimi anni, osserva le previsioni per i giorni successivi e decide autonomamente se irrigare, quanto irrigare, o se rimandare perché domani pioverà. Questo secondo sistema possiede intelligenza artificiale: non esegue semplicemente un compito, ma prende decisioni basate su una comprensione contestuale della situazione.
La distinzione è fondamentale per chiunque debba allocare budget tecnologici. Un'azienda manifatturiera che automatizza una linea di assemblaggio sta certamente modernizzando i propri processi, ma sta seguendo un percorso evolutivo ben diverso rispetto a chi implementa sistemi capaci di apprendere, adattarsi e migliorare nel tempo.

Il bivio della "Gen AI": creatività o dominio?

L'acronimo "Gen AI" popola ormai ogni presentazione aziendale, ma nasconde un'ambiguità che merita attenzione. Quando parliamo di Generative AI, ci riferiamo a sistemi capaci di produrre contenuti originali: testi, immagini, musica, codice informatico. Sono gli strumenti che permettono a un'agenzia pubblicitaria di generare centinaia di varianti di uno slogan in pochi minuti, o a uno studio di architettura di visualizzare decine di proposte progettuali partendo da specifiche tecniche.
Un esempio concreto: una catena alberghiera italiana ha recentemente implementato un sistema di AI generativa per produrre descrizioni personalizzate delle proprie strutture in dodici lingue diverse, adattando tono e contenuti alle preferenze culturali di ciascun mercato target. Il risparmio in termini di tempo e costi di traduzione è stato significativo, ma soprattutto è migliorata la qualità percepita dai clienti internazionali.

Ben diversa è la General AI, talvolta chiamata AGI (Artificial General Intelligence). Qui parliamo di un'intelligenza artificiale capace di eguagliare o superare le capacità cognitive umane in qualsiasi dominio, non solo in compiti specifici. Non esiste ancora, ma la corsa per raggiungerla vede impegnati i maggiori colossi tecnologici mondiali con investimenti miliardari. Le implicazioni geopolitiche ed economiche di chi per primo dovesse svilupparla sono difficili da sovrastimare.
Per l'imprenditore pragmatico, oggi la Generative AI rappresenta un'opportunità concreta e immediata. La General AI è invece un orizzonte da monitorare, consapevoli che potrebbe ridefinire radicalmente le regole del gioco competitivo nel prossimo decennio.

Quando l'errore non è contemplato: AI consumer versus AI industriale

Una piattaforma di streaming musicale che suggerisce una canzone non gradita produce al massimo un lieve fastidio nell'utente, che semplicemente passerà al brano successivo. Un'applicazione di e-commerce che propone un prodotto fuori target genererà un mancato acquisto, nulla di più. Questa è AI consumer: utile, pervasiva, ma intrinsecamente tollerante verso l'imprecisione.
Il quadro cambia radicalmente quando l'intelligenza artificiale entra nei processi industriali critici. Consideriamo un sistema di visione artificiale installato su una linea di produzione farmaceutica, incaricato di identificare difetti microscopici nelle compresse prima del confezionamento. Oppure un algoritmo che monitora le vibrazioni di una turbina eolica per prevedere guasti meccanici con settimane di anticipo. O ancora, un sistema che guida bracci robotici nella saldatura di componenti aeronautici con precisione submillimetrica.

In questi contesti, il margine di errore si avvicina allo zero. Una compressa difettosa che raggiunge il mercato può avere conseguenze sanitarie e legali devastanti. Una turbina che cede improvvisamente genera danni economici enormi e potenziali rischi per la sicurezza. Una saldatura imprecisa su un componente aeronautico non richiede ulteriori spiegazioni.
Un caso emblematico arriva dal settore energetico. Un operatore di parchi fotovoltaici ha implementato un sistema di AI per la manutenzione predittiva dei pannelli solari. Attraverso l'analisi delle immagini termiche acquisite da droni e l'elaborazione dei dati di produzione, il sistema identifica i moduli che mostrano segnali precoci di degrado, consentendo interventi mirati prima che il calo di efficienza diventi significativo. Il risultato: una riduzione del quindici percento dei costi di manutenzione e un incremento del tre percento nella produzione energetica annua.

Una roadmap per decisioni consapevoli

Per i leader aziendali, la sfida non è abbracciare acriticamente ogni novità tecnologica, né rifugiarsi in un conservatorismo che rischia di trasformarsi in obsolescenza. Si tratta piuttosto di sviluppare una comprensione sufficientemente profonda da permettere valutazioni strategiche informate.
Alcune domande chiave dovrebbero guidare ogni decisione di investimento in questo ambito. Primo: il problema che intendo risolvere richiede realmente intelligenza artificiale, o è sufficiente un'automazione ben progettata? Secondo: quale livello di affidabilità è necessario nel mio specifico contesto operativo? Terzo: dispongo dei dati necessari per alimentare e addestrare i sistemi che intendo implementare? Quarto: quali competenze interne devo sviluppare per governare efficacemente queste tecnologie?

L'intelligenza artificiale non è una bacchetta magica, ma neppure una moda passeggera. È una famiglia di tecnologie in rapida evoluzione che sta ridefinendo il possibile in ogni settore economico. Comprenderla nelle sue sfumature non è più un optional per chi ambisce a guidare organizzazioni competitive nei prossimi anni. È una competenza strategica irrinunciabile.