04/03/2026

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AI e trasformazione digitale: la sfida delle competenze nell'era dell'innovazione rapida

My (Adentis Italia): l'innovazione non è un prodotto "chiavi in mano" che si acquista una volta sola. È un percorso di ingegneria continua

L'Intelligenza Artificiale ha lasciato l'ambito della fantascienza per diventare una componente quotidiana dei processi produttivi e gestionali. Le aziende che riescono a integrare rapidamente gli algoritmi nei flussi operativi ottengono un vantaggio competitivo basato sulla velocità di esecuzione. La sfida principale non è l'acquisto di nuove licenze software, ma la capacità di riorganizzare il lavoro in chiave AI-first.
"L'adozione di architetture basate sull'IA - precisa Osvaldo My, Operations Manager di Adentis Italia, società di consulenza specializzata in sistemi embedded e nuove tecnologie - rappresenta una sfida che va ben oltre l'installazione di nuovi software. Si tratta di una trasformazione infrastrutturale profonda che richiede competenze capaci di evolvere in tempo reale. Il successo dei progetti di innovazione oggi non dipende dalla semplice disponibilità di strumenti digitali, ma dalla capacità tecnica di governare la complessità algoritmica e trasformare i dati in asset strategici, garantendo la presenza di queste competenze all'interno dei propri team".

Il mercato italiano mostra segnali di dinamismo, ma è frenato da una carenza di profili tecnici specializzati. I partner tecnologici devono quindi andare oltre il semplice collocamento di personale, creando gruppi in grado di far dialogare gli algoritmi con i processi aziendali. Quando l'AI "parla" la lingua del business, la sua efficacia aumenta notevolmente.
L'integrazione dei dati rappresenta il secondo pilastro della rivoluzione. Oltre alle applicazioni consumer, la vera innovazione avviene quando l'AI elabora informazioni complesse in tempo reale, garantendo al contempo la massima sicurezza. "L'innovazione non è un prodotto 'chiavi in mano' che si acquista una volta sola. È un percorso di ingegneria continua. I progetti richiedono un mix di competenze specializzate: dalla capacità di orchestrare architetture cloud alla sintonizzazione dei modelli linguistici (Fine-tuning). Come partner tecnologici, il nostro compito è fornire l'esperienza necessaria per governare questi layer tecnologici, garantendo che l'AI sia solida, scalabile e, soprattutto, utile agli obiettivi aziendali", continua My.

La sicurezza informatica è divenuta il fondamento della resilienza. Ogni modello AI integrato amplia la superficie di attacco; pertanto lo sviluppo deve seguire il principio Secure by Design, con sistemi progettati per resistere a intrusioni fin dalla fase di progettazione. La protezione non è più opzionale, ma una necessità strutturale.
- Accelerare il passaggio dalla teoria alla pratica per sfruttare il vantaggio competitivo.
- Coltivare team multidisciplinari capaci di tradurre algoritmi in soluzioni operative.
- Integrare i dati in tempo reale garantendo sicurezza e conformità normativa.
- Utilizzare architetture cloud e Fine-tuning per personalizzare i modelli AI.

- Adottare un approccio Secure by Design per mitigare i rischi di attacco.