«Non serve più solo generare idee a raffica», ha spiegato Valeria De Flaviis, responsabile dell’Innovation Lab di Cassa Depositi e Prestiti. È cambiato il gioco: ora conta selezionare quelle che davvero meritano di andare avanti. Nel secondo Future Talk di InnoverAI, insieme a Massimo Canducci di Spindox, è emerso un punto cruciale. L’intelligenza artificiale non ruba terreno all’uomo; al contrario, rafforza il suo ruolo nel decidere cosa ha valore. Non si tratta più di accumulare dati o di collezionare casi d’uso a occhi chiusi, ma di scegliere con cura e trasformare le idee in progetti concreti, capaci di fare la differenza.
L’intelligenza artificiale entra a pieno titolo nei processi di innovazione di Cassa Depositi e Prestiti
Valeria De Flaviis ha raccontato come l’Innovation Lab di Cassa Depositi e Prestiti utilizza l’AI in ogni fase, dall’individuazione delle tecnologie emergenti fino al monitoraggio delle sperimentazioni. Due strumenti sviluppati internamente raccolgono dati da fonti diverse per captare segnali deboli e capire quali tecnologie sono pronte per essere testate. Questo sistema velocizza molto lo scouting, ma non elimina la necessità di un’interpretazione umana: serve chi sappia leggere il contesto e dialogare con le business unit per confermare le ipotesi. Gli use case generati dall’AI restano solo un punto di partenza, da mettere alla prova con chi conosce davvero i problemi aziendali. In pratica, l’AI è uno strumento che potenzia il lavoro delle persone, aiutando a fare una selezione più precisa e mirata.
Dall’abbondanza di idee al giudizio consapevole: la nuova priorità
Con tante idee che spuntano ovunque, il rischio è perdersi in un mare di progetti senza riuscire a scegliere quelli giusti. Per evitarlo, Cassa Depositi e Prestiti ha messo in piedi un processo di selezione che valuta tre elementi fondamentali: il piano strategico dell’azienda, il livello di maturità delle tecnologie e la capacità delle varie direzioni di portare avanti il cambiamento. Solo combinando questi fattori si decide quali sperimentazioni avviare, assicurando coerenza e concretezza. Massimo Canducci sottolinea inoltre che l’innovazione parte dai problemi reali, non da tecnologie imposte dall’alto. La domanda chiave è capire quali bisogni emergeranno e se l’AI può davvero dare risposte efficaci. Dai tanti use case elaborati nei workshop, emerge chiaramente che serve una selezione rigorosa, con un giudizio motivato che assegni risorse solo ai progetti con un ritorno concreto. Qui si vede quanto è cambiato il ruolo degli innovation leader.
La sfida vera: trasformare la sperimentazione in cambiamento reale
De Flaviis e Canducci sono d’accordo su un punto: non basta più inventare casi d’uso, bisogna portare le sperimentazioni a cambiare davvero come funziona l’azienda. Molte realtà hanno già superato la fase di ricerca e ora si concentrano sul ripensare completamente i processi interni. Automatizzare una singola attività non basta: il futuro si gioca su come si ridisegnano e integrano i processi con le nuove tecnologie. Per farlo serve una leadership forte, competenze precise e un sostegno chiaro dal vertice. Lo sponsor aziendale diventa fondamentale per evitare che gli sforzi restino solo sulla carta. Senza questo appoggio, le sperimentazioni rischiano di perdere forza e di non portare risultati concreti.
L’uomo al centro della rivoluzione AI
Il confronto ha messo in chiaro che l’intelligenza artificiale non sostituisce le persone, ma rende ancora più importanti alcune capacità umane. Capire il contesto, definire le priorità, decidere dove investire e guidare il cambiamento restano compiti che solo il giudizio umano può svolgere. Oggi chiunque può accedere a dati, costruire modelli o fare analisi con l’AI, ma la vera ricchezza è chi sa interpretare tutto questo e trasformarlo in decisioni efficaci. Far diventare un’idea un business case solido è la vera sfida, il punto in cui si misura il vantaggio competitivo. L’AI aiuta a velocizzare molti passaggi, ma non elimina la necessità di scelte ragionate e calate nella realtà aziendale.
Strumenti digitali al servizio dell’innovazione: quando l’AI fa da supporto
Nel Future Talk, Rita Giordano, ricercatrice degli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, ha fatto il punto sugli strumenti basati sull’intelligenza artificiale che aiutano l’innovazione nelle aziende. Questi tool raccolgono informazioni da fonti diverse, organizzano dati complessi e generano scenari di sviluppo rapidamente. Consentono anche di simulare impatti, facilitare workshop e monitorare in tempo reale le sperimentazioni. Ma, come hanno ricordato gli esperti, questi strumenti vanno usati dentro una strategia chiara e con un lavoro manuale di interpretazione e decisione. Senza una governance adeguata e una leadership attiva, si rischia solo di mettere in scena un “innovation theater” senza risultati concreti.
L’arrivo dell’intelligenza artificiale segna un passaggio delicato nel modo di gestire l’innovazione: non più accumulare idee, ma saperle guardare con occhi critici e strategici, per trasformarle in progetti che funzionano davvero. Un tempo avere tante informazioni era un vantaggio, oggi conta il giudizio umano, quella capacità che nessun algoritmo può replicare. Le aziende che riusciranno a unire strumenti digitali avanzati a una solida cultura decisionale saranno quelle in grado di trasformare la valanga di stimoli tecnologici in risultati concreti e competitivi.