Ogni giorno, oltre 1.285 aziende italiane chiudono i battenti. Molte di quelle che sopravvivono sperimentano l'AI come se fosse una bacchetta magica: investimenti a pioggia, progetti isolati, nessuna regia. Il risultato? 8 progetti AI su 10 falliscono. Non per limiti tecnologici, ma per mancanza di una figura che trasformi l'intelligenza artificiale da esperimento costoso a leva competitiva.

Oggi tutte le aziende parlano di Intelligenza Artificiale. Alcune la sperimentano per il marketing, altre nella supply chain, nell'automazione dei processi o nell'HR. Ma manca ancora una risposta chiara a una domanda cruciale: chi governa l'AI in azienda, trasformandola da progetto isolato a leva di trasformazione strategica?

Non parliamo di un tecnico, né di un consulente esterno occasionale, ma di una nuova figura capace di interpretare e guidare l'AI come parte integrante della visione aziendale.

Le tre competenze chiave di questa nuova figura:

1. Tecniche:

• Conoscenza di machine learning, AI generativa, analytics anche non al livello ingegneristico, ma sufficiente a comprendere i modelli e i loro limiti.

• Capacità di dialogare con team tech e data (data scientist, sviluppatori).

• Conoscenza di cybersecurity e data governance (GDPR, bias, etica dei dati).

2. Umane/soft:

• Forte orientamento all'empatia: comprendere limiti degli algoritmi e integrare l'elemento umano. Integrare l'AI senza perdere empatia.

• Change management: guidare team nel superare resistenze culturali all'adozione dell'AI.

• Etica e responsabilità: governare rischi legati a bias, inclusività, trasparenza.

3. Strategiche:

• Esperienza in business strategy e organizzazione: capire come l'AI impatta processi, supply chain, marketing, vendite, HR.

• Visione cross-funzionale: non confinata al retail o all'IT, ma in grado di guidare l'adozione a livello aziendale.

• Capacità di misurare ROI e KPI legati all'AI (non solo costi di implementazione, ma anche efficienza, engagement, riduzione stock, ecc.).

Il prezzo dell'anarchia AI: cosa succede senza una regia strategica

Quando l'AI cresce senza controllo, i costi nascosti emergono rapidamente:

Spreco di risorse finanziarie: Solo il 30% delle aziende italiane riesce a gestire i dati in modo fluido, il che significa che 7 aziende su 10 stanno investendo in AI senza le basi per farla funzionare. Progetti pilota che non scalano, licenze software sottoutilizzate, consulenze tecniche che non si traducono in risultati misurabili.

Rischi operativi e reputazionali: Senza governance, l'AI può amplificare bias, violare la privacy dei clienti o prendere decisioni discriminatorie. I danni reputazionali di un algoritmo "sbagliato" possono costare anni di fiducia conquistata.

Perdita di competitività: Mentre tu sperimenti senza strategia, i competitor che hanno una regia AI chiara ti stanno superando. L'AI non è più un "nice-to-have": è il nuovo campo di battaglia competitivo.

Resistenza interna e fallimenti culturali: L'80% dei progetti AI fallisce per errori di gestione, non per limiti tecnici. Senza change management dedicato, i team vedono l'AI come minaccia invece che opportunità, sabotando inconsciamente l'innovazione.

Il costo dell'inazione: In un mercato dove gli investimenti AI crescono del +58%, non avere una strategia chiara significa rimanere indietro in modo irreversibile. Non si tratta più di "se" adottare l'AI, ma di "come" farlo meglio e prima dei competitor.

Tra queste, la Competenza Strategica è il cuore pulsante.

Permette di avere:

1. Visione sistemica

L'AI non è un software da installare, ma un catalizzatore di trasformazioni che tocca prodotto, supply chain, marketing, HR e governance. Serve qualcuno che sappia vedere l'AI non come tool isolato, ma come leva trasversale di competitività, che sappia scegliere dove l'AI porta reale vantaggio competitivo.

2. Traduzione tra mondi diversi

I tecnici (data scientist, IT) conoscono il linguaggio dei modelli. I manager conoscono i bisogni di business. La figura strategica è il "traduttore" tra questi due mondi, capace di trasformare possibilità tecnologiche in progetti concreti con ROI chiari. Mette in dialogo tecnici e manager, trasformando dati in decisioni.

3. Allocazione di risorse e priorità

Non basta sapere cosa potrebbe fare l'AI. Bisogna decidere dove conviene usarla prima e su quali funzioni (es. supply chain, customer service, R&D). È essenziale capire quali investimenti hanno priorità e quali rischiano di essere solo una "moda tecnologica". Questa è una scelta strategica, non tecnica.

E le altre due aree?

• Le competenze tecniche sono indispensabili, ma possono essere delegate a team dedicati (data scientist, AI engineer). La figura strategica deve saperle comprendere a sufficienza per non farsi "raccontare favole", ma non deve per forza costruire i modelli.

• Le competenze umane/soft sono fondamentali perché senza empatia e change management l'AI fallisce nell'adozione. Però anche qui, è più un modo di leadership che una core skill esclusiva.

Le mansioni operative di questa nuova figura:

Questa figura, che potremmo chiamare Chief AI Officer o AI Strategy Director, avrebbe un ruolo attivo e trasversale:

1. Definizione della roadmap AI

Individuare aree di applicazione prioritarie (es. riduzione stock, personalizzazione cliente, innovazione prodotto) e trasformare possibilità tecniche in progetti con KPI e ROI misurabili.

2. Coordinamento cross-funzionale

Dialogare con il CIO/CTO per l'infrastruttura tecnica, collaborare con il CMO per il customer journey, supportare il COO nella supply chain predittiva e affiancare l'HR per comprendere gli impatti su competenze, formazione e reskilling.

3. Governance dei dati

Garantire che i dati siano raccolti, gestiti e analizzati in modo etico, sicuro e coerente, vigilando su bias, privacy e inclusione.

4. Change management e formazione

Sensibilizzare il management e i team sull'uso consapevole dell'AI e costruire fiducia, evitando la percezione che l'AI "sostituisca" le persone.

La tecnologia è il motore, ma la strategia resta il timone.

Il nuovo leader dell'AI non si sovrappone, ma integra e amplifica le funzioni esistenti. Il suo compito è essere il traduttore tra dati e decisioni, tra tecnologia e cultura aziendale.

Una nuova figura dedicata all'AI non deve essere solo esperta di algoritmi: deve soprattutto saperli inserire in una visione d'insieme, che allinei innovazione e valori aziendali.

È tempo che le aziende italiane inizino a pensare a questa figura? Io credo di sì: perché senza una regia strategica, l'AI rischia di restare solo una moda.