Intelligenza artificiale: i casi di applicazione in 4 aziende

Nel corso degli ultimi anni il panorama delle tecnologie digitali ha avuto un’assoluta e indiscussa protagonista: l’Intelligenza Artificiale e, in particolare, la Generative AI, che è entrata ormai in modo preponderante all’interno di qualsiasi contesto lavorativo. Sono ormai pochi, o inesistenti, gli ambiti che si possono ritenere esenti dagli impatti portati da tale tecnologia. Seppure l’ampia diffusione a un pubblico generalista veda le sue radici a partire dal 2022, con il rilascio di strumenti come ChatGPT, DALL-E e Stable Diffusion, lo sviluppo tecnologico ha vissuto chiaramente un percorso ben più lungo, avviato agli inizi degli anni 2010 con la rivoluzione del Deep Learning, la nascita dei Generative Models e l’ascesa dei Natural Language Process.

Cos’è la General Purpose Technology

Questo rapido percorso è dipeso in primis dalle caratteristiche di queste tecnologie, frequentemente associate al termine General Purpose Technology, tecnologie che possiedono un ampio spettro di possibili applicazioni – sono infatti pervasive, adottate in moltissimi settori – e hanno il potenziale di sviluppare ulteriori innovazioni. Ecco perché risulta particolarmente rilevante, e interessante, discutere il ruolo che la Generative AI può avere anche nello sviluppo e nella gestione delle attività di innovazione nelle imprese.

Questi temi sono stati discussi in occasione della tavola rotonda “In che modo l’Artificial Intelligence aiuterà gli innovatori?”, guidata da Andrea Gaschi e Andrea Cavallaro, Senior Advisor dell’Osservatorio Startup Thinking e Senior Manager di Methodos, in occasione del Convegno del 5 dicembre scorso “Digital & Open Innovation 2025: per imprese e startup è ora di misura l’impatto!”. La tavola rotonda ha visto la partecipazione di Silvia Eleonora Campioni, Chief Innovation Officer, Lactalis Italia; Mirela Jianu, Head of Market Intelligence-Technology Scouting & Market Analysis, Open Innovation Unit Eni; Maurizio La Cava, CEO & Co-Founder, MLC Presentation Design Consulting; e Manuela Meroni, New Business & Innovation Marketing Manager, Gewiss. (Sotto un’immagine del convegno)

L’adozione della Generative AI ha un forte potenziale trasformativo nello sviluppo dell’innovazione in azienda, agendo su più dimensioni strategiche, dalla possibilità di accelerare i tempi di innovazione e ottimizzare le fasi del processo, all’apertura di scenari di esplorazione creativa di nuove idee e concept, fino alla possibilità di migliorare il ciclo di test e validazione.

AI: come la usa Eni

“L’intelligenza artificiale si è rilevata uno strumento fondamentale per accelerare e migliorare i processi di Open Innovation, consentendoci di collaborare con partner esterni, raccogliere e analizzare dati da fonti diverse in tempo reale, e anticipare i trend futuri. Grazie a questi strumenti, riusciamo a presidiare in modo più efficace l’intero processo dell’innovazione e migliorare l’efficienza operativa permettendo di focalizzarsi sull’ideazione di soluzioni innovative”, ha commentato Mirela Jianu di Eni.

La diffusione di strumenti di Generative AI porta le aziende a chiedersi in che modo e con quale profondità tali strumenti possano supportare ciascuna fase del processo di innovazione, cercando anche di comprendere quali siano i tool più adeguati e in che modo sfruttarli. Ciascuna delle fasi del processo di innovazione (esplorazione, generazione di idee, sperimentazione e go-to-market) ha caratteristiche e obiettivi ben distinti, e di conseguenza anche gli strumenti possono variare.

Intelligenza artificiale, le best practice di Gewiss

“La fase di esplorazione è la più lunga e complessa, ma anche quella che, se condotta correttamente, può fornire input di qualità per le fasi successive dell’innovazione. L’intelligenza artificiale può accelerare questo processo, supportando l’analisi di grandi quantità di dati e aiutando a identificare connessioni e pattern che altrimenti richiederebbero un lavoro manuale estensivo. La sfida principale resta trovare un equilibrio tra l’uso delle tecnologie e il contributo umano, affinché queste siano una leva per potenziare le capacità di ragionamento e non un elemento che le indebolisce”, ha raccontato Manuela Meroni di Gewiss.

Il panorama tecnologico dell’Intelligenza Artificiale sta quindi rivoluzionando il modo in cui le imprese concepiscono e attuano l’innovazione. In questo contesto, anche il ruolo dell’innovatore sta evolvendo, richiedendo una nuova mentalità e un approccio integrato tra le capacità umane e le potenzialità offerte dalla tecnologia. Gli innovatori di oggi devono saper coniugare la propria creatività e intuizione con gli strumenti dell’AI, creando una sinergia che consenta di guidare più efficacemente il processo di innovazione.

Il caso Lactalis: AI e metodi tradizionali

“In Lactalis abbiamo avviato alcune sperimentazioni di utilizzo dell’AI nei processi di innovazione, riscontrando immediatamente benefici significativi. Questo ci ha consentito di esplorare trend e nuove opportunità in modo più rapido e con una portata che era prima inimmaginabile. Tuttavia, abbiamo sempre bilanciato questi strumenti con metodi tradizionali di ascolto profondo del consumatore. Essendo una azienda food focalizzata su prodotti di largo consumo, il consumatore rimane al centro delle nostre decisioni e dobbiamo comprendere come associare al meglio strumenti di intelligenza artificiale all’ascolto diretto e autentico dei clienti finali”, ha spiegato Silvia Eleonora Campioni di Lactalis Italia.

L’adozione della Generative AI come strumento per generare innovazione non è chiaramente esente da limiti e difficoltà. Un aspetto critico, ad esempio, riguarda la tendenza dell’Intelligenza Artificiale a omogeneizzare la produzione creativa collettiva, riducendo la diversità e l’originalità dei contenuti generati. Basando la sua conoscenza su dati e informazioni esistenti, si dibatte sulla sua capacità di generare idee veramente innovative o dirompenti. Ma sono diversi gli elementi di sfida.

Intelligenza artificiale: la visione di MLC

Come spiegato da Maurizio La Cava di MLC Presentation Design Consulting, “l’intelligenza artificiale può aiutare le aziende a comprendere meglio la propria audience e a generare idee per strategie comunicative più efficaci. È particolarmente utile nella fase di test, permettendo di identificare e correggere i punti deboli di una presentazione prima del momento della delivery. Tuttavia, come ogni innovazione tecnologica, si scontra con sfide come la gestione della privacy, le competenze necessarie e la trasformazione culturale all’interno delle organizzazioni”.

Il ruolo degli innovatori e degli Innovation Manager dovrà evolvere tenendo conto anche di queste potenzialità offerte dalla Generative AI e guidare un cambiamento culturale già in atto nelle imprese, spesso più di quanto possiamo immaginare.