Ma c'è un aspetto che rischia di essere sottovalutato: l'AI è efficace quanto l'infrastruttura digitale su cui viene costruita.
Una recente ricerca citata da CIO Dive evidenzia infatti che oltre quattro responsabili IT su cinque hanno dovuto interrompere almeno un progetto pilota di AI a causa delle limitazioni dei sistemi legacy. Solo il 17% dei responsabili IT coinvolti in un'altra ricerca si dichiarava sicuro della capacità del proprio stack tecnologico di supportare agenti AI utilizzati per attività mission-critical.
Un sistema non diventa "legacy" semplicemente perché è stato implementato molti anni fa. Diventa un limite quando non riesce più a rispondere alle esigenze dell'azienda: integrazioni complesse, applicazioni isolate, informazioni frammentate, aggiornamenti difficili o processi che richiedono continue attività manuali.
È qui che il tema riguarda direttamente anche le PMI.
Inserire nuovi strumenti di AI sopra un ecosistema poco integrato rischia infatti di non risolvere le inefficienze esistenti, ma di amplificarle. Se i dati sono distribuiti tra sistemi diversi, poco aggiornati o difficili da recuperare, anche gli strumenti più evoluti avranno difficoltà a generare risultati realmente utili.
A questo si aggiunge il tema della sicurezza. Il 93% dei CIO e CTO intervistati nella ricerca di GFT citata da CIO Dive ritiene che utilizzare l'AI senza affrontare la modernizzazione dei sistemi legacy possa arrivare a generare rischi di sicurezza per l'intera organizzazione.
La buona notizia è che non serve necessariamente avviare una trasformazione radicale.
La modernizzazione può essere affrontata in modo progressivo, partendo dai sistemi che rappresentano il maggiore ostacolo agli obiettivi aziendali. È lo stesso approccio suggerito nella ricerca: definire prima cosa si vuole ottenere attraverso l'AI, individuare i sistemi che impediscono di raggiungere quell'obiettivo e intervenire in maniera mirata.
Per una PMI questo può significare, ad esempio, integrare maggiormente ERP, CRM e applicazioni aziendali, eliminare attività ridondanti, migliorare la qualità e l'accessibilità dei dati oppure spostare progressivamente alcuni processi verso architetture più moderne.
La vera domanda, quindi, non è soltanto "come possiamo utilizzare l'AI?", ma "la nostra azienda è pronta per utilizzarla davvero?"
Processi integrati, dati affidabili e sistemi capaci di comunicare tra loro costituiscono le fondamenta su cui costruire progetti di AI sostenibili e scalabili.
Per le PMI, modernizzare il proprio ecosistema digitale non significa inseguire ogni nuova tecnologia. Significa creare le condizioni perché l'innovazione di oggi, e quella di domani, possa realmente generare valore.
Non sempre servono nuovi sistemi o grandi progetti di trasformazione. Spesso il primo passo è comprendere quali applicazioni, dati e processi rappresentano oggi un limite e dove intervenire per ottenere il maggiore valore.
Cegeka affianca le aziende nell'analisi del proprio ecosistema applicativo, nell'individuazione delle priorità e nella definizione di percorsi di modernizzazione graduali, sostenibili e coerenti con gli obiettivi di business.
Confrontati con i nostri esperti per capire da dove partire.