Intelligenza artificiale in azienda: le strategie di 5 leader dell’innovazione sulle nuove competenze

L’intelligenza artificiale non è più una promessa lontana. Sta entrando nelle aziende, cambiando il modo in cui si lavora e si decide. Cinque manager, impegnati in prima linea nell’innovazione, condividono le loro esperienze. Non si tratta solo di tecnologia, ma di ruoli che si trasformano, competenze che si aggiornano e processi decisionali che si ridefiniscono. La sfida? Integrare l’AI senza perdere di vista cultura e struttura aziendale. Tra prudenza e fiducia, emerge una governance più inclusiva, dove il valore creato guida ogni scelta.

AI e innovazione: una rivoluzione lenta ma inarrestabile

L’intelligenza artificiale sta accelerando le strategie d’impresa, ma in Italia sono ancora poche le aziende che hanno messo a punto procedure ben definite. Solo un 20% ha linee guida chiare per usare l’AI nell’innovazione; molte altre sono ancora in fase di test o studio. Il problema più grande? La mancanza di competenze adatte.

Gestire l’innovazione con l’AI non significa solo saperla usare dal punto di vista tecnico. Serve una visione multidisciplinare che metta insieme conoscenze di settore, sicurezza e compliance. Federica Dominoni, Innovation Manager di Unipol, sottolinea quanto sia importante bilanciare capacità tecniche e soft skill: “capire le implicazioni etiche e gestire dati e modelli linguistici è fondamentale, soprattutto in ambiti delicati come quello assicurativo.”

La direzione innovazione non è più solo il luogo dove partono i progetti pilota. Diventa un centro di competenza che fa da collante, diffonde conoscenze e stimola l’apprendimento continuo dentro l’azienda. Così l’AI non è solo uno strumento, ma un motore di trasformazione consapevole.

Innovazione tecnologica che fa la differenza per il cliente

L’innovazione deve tradursi in benefici concreti per chi usa prodotti e servizi. Francesco Di Carli, responsabile innovazione di Chiesi Group, spiega come nel farmaceutico la tecnologia serve a velocizzare la ricerca di farmaci più sicuri ed efficaci, ma soprattutto a rispondere ai bisogni clinici veri. L’incontro tra scienza e digitale deve migliorare la cura e la qualità della vita.

Anche negli aeroporti, come racconta Maddalena Spreafico di SEA Milan Airports, l’innovazione deve portare risultati tangibili: più sicurezza, spazi più fruibili per passeggeri e operatori. Grazie a una direzione centrale del procurement, SEA riesce a scegliere fornitori qualificati e lanciare sperimentazioni efficaci, con impatti concreti sulla vita di tutti i giorni.

La sfida è non restare nel teorico, ma legare strettamente innovazione e bisogni reali del mercato e degli stakeholder.

Da strutture rigide a modelli più partecipati e diffusi

Le strutture dedicate all’innovazione stanno cambiando. La Direzione Innovazione resta un punto di riferimento, ma oggi si sente forte l’esigenza di portare la cultura innovativa in ogni angolo dell’azienda, non solo in reparti specializzati.

Valeria de Flaviis, a capo dell’Innovation Lab di CDP, mette in luce quanto sia complesso lavorare sulla cultura e sull’organizzazione: “L’innovazione deve attraversare tutta l’azienda, rompendo barriere economiche e burocratiche. Serve un impegno forte dal vertice che coinvolga tutti.”

A Banca Finint, per esempio, hanno creato una rete di innovation ambassador. Maria Francesca Fabris spiega che questa rete aiuta a diffondere la cultura digitale giorno dopo giorno. Ma avverte: “Non basta una community interna, serve che l’innovazione arrivi anche ai vertici e si traduca in strategie e decisioni.”

Questi modelli più aperti e collaborativi rispecchiano la fase attuale della trasformazione digitale, che chiede flessibilità, confronto e attenzione al capitale umano.

Guardando avanti: competenze, leadership e governance

L’arrivo dell’AI non è solo un salto tecnologico, ma una sfida che cambia competenze e modi di lavorare. Le tecnologie evolvono rapidamente e spingono a creare nuovi ruoli e metodi più aperti e collaborativi.

La mancanza di competenze specifiche e la necessità di integrare aspetti etici e normativi sono ostacoli da affrontare con decisione. La leadership deve fare la sua parte: guidare il cambiamento, investire con criterio, sostenere sperimentazioni.

In questo scenario, introdurre l’AI significa anche ripensare la governance aziendale per tenere sotto controllo dati e rischi, garantendo un uso consapevole e responsabile. Solo così le imprese potranno trasformare il potenziale dell’intelligenza artificiale in innovazione vera, profonda e duratura.