Il business case per l'IA: una guida e casi d'uso per gli stakeholder - Oracle

Di Art Wittmann | Direttore dei contenuti tecnologici di Oracle | 8 settembre 2025

Le tecnologie di intelligenza artificiale (IA), tra cui il rilevamento delle anomalie e la ricerca vettoriale, hanno assistito le aziende per diverso tempo. Tuttavia, la capacità di conversare con i computer in linguaggio naturale, interrogare le prestazioni aziendali e discutere le cause profonde è diventata accessibile alla maggior parte delle imprese solo negli ultimi anni. È facile immaginare come i computer in grado di analizzare dati in un batter d'occhio possano aiutare un'azienda. Eppure, ottenere un valore commerciale tangibile da essi richiede un investimento sostanziale, e non è sempre chiaro che il ritorno giustifichi il costo.

In sintesi, esiste un ampio consenso sul fatto che l'IA svolgerà un ruolo significativo nel mondo degli affari, ma elaborare un argomento di business convincente basato su calcoli di ROI solidi rimane una sfida. Andiamo ad analizzare come giustificare gli investimenti in IA.

Cos'è l'Intelligenza Artificiale (IA)?

L'intelligenza artificiale si riferisce a sistemi informatici progettati per eseguire compiti che normalmente richiedono intelligenza umana. Le forme più avanzate, note come grandi modelli linguistici (LLM), vengono addestrate su vasti set di dati provenienti da internet e altre fonti. Una volta addestrati, gli LLM eccellono nella comprensione del linguaggio, fornendo assistenza in molteplici discipline e sviluppando piani per completare un'ampia varietà di compiti. Queste capacità possono essere particolarmente utili quando si basano sui dati specifici di un'organizzazione.

L'Evoluzione dell'IA nel Business

ChatGPT, presentato nel 2022, ha catturato l'attenzione sia degli studenti che dei leader aziendali. Sebbene probabilmente abbia aiutato molti studenti a svolgere i loro compiti, per essere utilizzato in modo generalizzato nelle aziende, era necessario applicare significative migliorie.

Due Miglioramenti Chiave per l'IA Aziendale

Le aziende ora beneficiano di due miglioramenti principali che hanno reso l'IA molto più pratica e potente:

1. Accesso ai dati aziendali: Questo avviene di solito tramite tecnologie note come generazione aumentata da recupero (RAG), o il protocollo di contesto del modello (MCP). Con RAG, MCP e tecnologie simili che forniscono dati pertinenti, un LLM può utilizzare tale contesto per rispondere a domande specifiche sull'attività aziendale. Ad esempio, può gestire richieste di informazioni da parte dei clienti relative ai dettagli di un prodotto, o scenari ipotetici da parte dei dirigenti sulle proiezioni di vendita. La capacità di attingere a dati interni e proprietari è fondamentale per trasformare un LLM generico in uno strumento di business strategico.

2. Capacità di creazione di piani (IA Autonoma): L'IA è ora in grado di creare piani, comprendendo come sono stati completati compiti precedenti e utilizzando set di strumenti per completare attività più complesse. Questo è noto come IA autonoma, e sta diventando cruciale affinché l'IA fornisca un valore aziendale tangibile, specialmente man mano che l'uso di MCP decolla. L'IA autonoma non si limita a rispondere a domande, ma può orchestrare processi e interazioni per raggiungere un obiettivo. Non si tratta più di "se" l'IA verrà utilizzata nel business, ma di "quando" e "come" verrà integrata strategicamente.

Nove Aree di Successo nell'Uso dell'IA

Ecco nove aree in cui le aziende stanno ottenendo successo nell'uso dell'IA, trasformando le operazioni e sbloccando nuovo valore:

1. Servizio Clienti

La maggior parte delle interazioni del servizio clienti sono ripetitive e seguono schemi prevedibili. Ciò significa che se l'IA ha accesso a uno storico completo di domande frequenti, risoluzioni e documentazione di prodotto, può funzionare efficacemente come un agente di servizio clienti di livello 1 con capacità comprovate. Inoltre, l'IA può superare i compiti di livello 1 se le vengono aggiunti nuovi strumenti e capacità. Ad esempio, l'IA agenziale può imparare dalle interazioni passate e mantenere conversazioni interattive per risolvere problemi complessi, migliorando continuamente la sua efficacia. L'argomento a favore dell'IA in quest'area è più solido se i dati del servizio clienti sono completi e ampi, consentendo all'IA di avere una base di conoscenza ricca e pertinente per operare.

2. Marketing e Vendite

La capacità dell'IA di analizzare rapidamente i dati e sviluppare strategie uniche di marketing e vendite, spesso personalizzate cliente per cliente, rappresenta una proposta estremamente attraente. Il ritorno sull'investimento è più rapido per le aziende che utilizzano appieno le capacità dei loro attuali sistemi di CRM (Customer Relationship Management) e automazione del marketing. Migliori sono i dati a disposizione, migliori saranno i risultati quando si integra l'IA. Ad esempio, i tuoi venditori mantengono registrazioni accurate sulle loro interazioni con i clienti? Forse sì, forse no. In ogni caso, l'IA può essere di grande aiuto nell'organizzare, analizzare e trarre spunti da questi dati, indipendentemente dalla loro completezza iniziale. È fondamentale ricordare, tuttavia, che più dati non significa automaticamente migliori risultati di IA; la qualità e la pertinenza dei dati sono parametri decisivi.

3. Operazioni

L'IA è una scelta ottimale per automatizzare processi ripetitivi che spesso presentano eccezioni, specialmente in organizzazioni che utilizzano un insieme di prodotti compatibili per gestire le operazioni, generalmente con un sistema ERP (Enterprise Resource Planning) come pezzo centrale. Per sfruttare al massimo l'IA in ambito operativo, è essenziale che possa lavorare con dati operativi e finanziari in modo integrato. Questo può avvenire all'interno di un sistema centrato sull'ERP o tramite un data warehouse che è stato collegato per estrarre dati dai sistemi operativi utilizzati dall'azienda. Questo non significa che l'IA non sia utile per prodotti specifici e puntuali, come la gestione della catena di fornitura. Tuttavia, l'efficienza operativa e le informazioni organizzative generate dall'IA saranno significativamente migliori se dispone di una visione olistica del business quotidiano, coprendo un'ampia gamma di funzioni e processi.

4. Finanza

Spesso i team finanziari sono limitati da risorse insufficienti e carichi di lavoro onerosi. L'IA può aiutare affrontando una moltitudine di compiti di routine che consumano molte risorse. L'IA creata per la raccolta, la comprensione e la classificazione dei documenti può aiutare a ridurre significativamente l'input di dati manuale fatto dagli umani nel settore finanziario, liberando il personale per attività più strategiche. Nelle contabilità clienti, l'IA può registrare correttamente i pagamenti nei libri contabili e, spesso, effettuare le necessarie registrazioni nel libro mastro. L'IA può anche confrontare ordini di acquisto con ricevute di beni e fatture di vendita per confermare che l'azienda ha ottenuto ciò che ha richiesto e che le viene fatturato in modo appropriato, riducendo errori e frodi e migliorando l'accuratezza finanziaria.

5. Risorse Umane (HR)

Anche il settore delle risorse umane può trarre grandi benefici dall'implementazione dell'IA. L'IA può guidare gli impiegati, sia quelli di lunga data che i nuovi assunti, attraverso i sistemi di registrazione aziendali, le politiche interne e i pacchetti di benefit, rendendo i processi di onboarding e gestione del personale più fluidi ed efficienti. Inoltre, gli strumenti basati sull'IA possono assistere nella redazione di descrizioni e elenchi per le opportunità di lavoro, garantendo che siano coerenti, chiari e ottimizzati per attrarre i candidati giusti. Questo permette ai professionisti HR di concentrarsi su aspetti più strategici e interpersonali del loro ruolo.

6. Sviluppo Prodotto

Le aziende che si occupano di sviluppo prodotto possono sfruttare l'IA in modi innovativi. Le strumenti basati sull'IA per lo sviluppo di prodotti sono spesso combinati come agenti che assistono in diverse fasi cruciali. Questi agenti intelligenti possono aiutare nella progettazione di nuovi prodotti, nella codifica di software, nella verifica e nel testing rigoroso delle funzionalità, e persino nella simulazione di progetti prima che vengano creati prototipi fisici reali. Questo approccio basato sull'IA accelera il ciclo di sviluppo, riduce i costi legati a errori nelle fasi iniziali e permette ai team di sperimentare un maggior numero di iterazioni di design in minor tempo, portando a prodotti finali più innovativi e di alta qualità.

7. Analisi dei Dati

Storicamente, l'analisi dei dati richiedeva un team dedicato con competenze specializzate e l'utilizzo di strumenti costosi e complessi. I responsabili delle decisioni dovevano essere strategici e precisi nel formulare le loro richieste affinché questi team potessero estrarre le informazioni che cercavano. Tuttavia, l'applicazione dell'IA all'analitica sta rivoluzionando questo scenario. Attraverso l'uso di prompt in linguaggio naturale e la generazione automatica di rapporti, l'analitica si sta trasformando sempre più in un'attività di self-service, dove gli utenti aziendali possono formulare le proprie domande e ottenere risposte dirette e actionable. L'ingrediente chiave per il successo è l'accesso a un'ampia gamma di dati aziendali, in modo che l'IA possa, per esempio, valutare la domanda basandosi sulle pipeline di vendita e sui tempi di consegna in base ai dati di inventario. L'IA e l'analisi dei dati sono due ambiti sempre più interconnessi e potenziati dall'infrastruttura cloud.

8. Operazioni IT e Sicurezza

L'IA offre opportunità significative per migliorare la sicurezza dei dati e l'efficienza delle operazioni IT. Il rilevamento delle anomalie basato sull'IA può monitorare l'attività di rete e dei sistemi in tempo reale, aiutando le organizzazioni a identificare e mitigare rapidamente le minacce alla sicurezza prima che possano causare danni significativi. Tuttavia, è importante riconoscere che anche gli attaccanti utilizzano l'IA, creando una corsa agli armamenti digitale in cui le organizzazioni devono costantemente sforzarsi di rimanere all'avanguardia. D'altra parte, l'IA si sta integrando profondamente nei sistemi di gestione di applicazioni aziendali complesse. Oracle, ad esempio, ha iniziato a introdurre funzioni autonome in alcuni prodotti di gestione dei dati già nel 2018 e ha annunciato la sua istanza di Autonomous Database nel 2023. L'IA del sistema si configura, si aggiorna e si sintonizza in modo autonomo, il che facilita il lavoro degli amministratori di database e consente loro di concentrarsi sull'estrazione di valore strategico dai dati piuttosto che sulle attività di manutenzione di routine.

9. Lavori Professionali

Molte professioni tradizionali sono destinate a subire trasformazioni radicali grazie all'IA, e questo potrebbe accadere in meno di cinque anni. La professione legale, tra le altre, ne è un esempio lampante. Gli assistenti di IA saranno in grado di assumere molte delle funzioni routinarie che avvocati e assistenti legali svolgono attualmente, come la ricerca di precedenti, la revisione di documenti, la preparazione di bozze legali e la gestione dei fascicoli. Questo libererà i professionisti umani per concentrarsi su aspetti più complessi, strategici e relazionali del loro lavoro, spostando il focus da compiti ripetitivi a quelli che richiedono giudizio, creatività e interazione umana.