Maturità dell'IA: cosa significa per la tua organizzazione

Cosa significa maturità dell'IA

La maturità dell'IA misura quanto sia sviluppato e consapevole l'uso dell'IA da parte di un'organizzazione, andando oltre la semplice presenza di strumenti di IA. La maggior parte dei framework descrive questo concetto come un modello di maturità dell'IA, che passa da una fase iniziale di sperimentazione non strutturata a una piena integrazione dell'IA.

Nella fase iniziale, un piccolo gruppo di dipendenti utilizza l'IA di propria iniziativa. Nessuno l'ha approvata o ha formato qualcuno al suo riguardo. I risultati sono incoerenti e il lavoro viene raramente riutilizzato da altri.

Nella fase successiva, i team conducono test strutturati. Un reparto sceglie un compito specifico, lo esegue con l'IA e misura se ha funzionato bene. Inteleos, un'organizzazione no-profit che gestisce esami di certificazione medica, ha introdotto Perplexity Enterprise per contribuire alla stesura di domande di quiz a basso impatto. Una volta dimostrata l'efficacia del test, Perplexity è stata estesa all'88% del team di Inteleos.

Man mano che le aziende acquisiscono maggiore maturità nell'IA, iniziano a integrare gli strumenti di IA nei flussi di lavoro standard e a collegarli ai dati e ai sistemi aziendali. Ad esempio, in Paypal, i team che si occupano di rischio aziendale utilizzano Perplexity come parte di un flusso di lavoro di sicurezza standard, verificando i documenti d'identità tramite l'incrocio dei dettagli di proprietà e segnalando gli account sospetti.

Infine, nella fase di massima maturità, l'azienda ha adattato i propri prodotti, il modello di business o le operazioni per incorporare pienamente l'IA. Potrebbe anche utilizzare sistemi di IA con agenti e modelli che si passano il lavoro a vicenda. Presso Rox, ad esempio, l'IA è integrata nel prodotto stesso: gli agenti automatizzano parti della ricerca di mercato e la manutenzione del CRM, mentre le API di Perplexity forniscono l'intelligenza esterna a supporto di tali flussi di lavoro.

Perché la maturità dell'IA è importante

I guadagni di produttività personale derivanti dall'IA sono relativamente comuni, segnalati dall'80% degli intervistati nel sondaggio 2026 di McKinsey. Tuttavia, solo il 37% ha affermato che ciò ha contribuito all'EBIT della propria organizzazione.

La differenza nei risultati sembra essere legata alla maturità nell'uso dell'IA da parte dell'azienda. Le aziende con alte prestazioni nell'IA secondo McKinsey, circa il 6% degli intervistati, attribuiscono almeno il 5% dell'EBIT all'IA e descrivono il valore come significativo.

Le aziende con un programma di IA maturo condividono alcuni comportamenti fondamentali:

• Hanno ristrutturato i flussi di lavoro attorno alle soluzioni di IA. Quasi tre quarti delle aziende con alte prestazioni secondo McKinsey hanno riprogettato i flussi di lavoro a causa dell'IA, rispetto a un quarto degli altri intervistati.
• La leadership senior è impegnata nell'uso dell'IA. Nello studio del 2025 di BCG condotto su 1.250 dirigenti, quasi tutte le aziende del 5% con i punteggi di maturità dell'IA più alti segnalano vertici aziendali profondamente coinvolti, rispetto all'8% del 60% con i punteggi più bassi.
• Danno priorità allo sviluppo delle skill relative all'IA per i dipendenti. Le stesse aziende con i punteggi più alti prevedevano di formare più del 50% della propria forza lavoro sull'IA in quell'anno, contro il 20% delle aziende con i punteggi più bassi.
• Hanno introdotto soluzioni di IA con agenti. Le aziende con alte prestazioni secondo McKinsey avevano una probabilità più di 3 volte superiore di implementare agenti nella maggior parte delle funzioni aziendali.

Maturità dell'IA: framework popolari

Il Modello di Maturità dell'IA di Gartner basa la valutazione della maturità di un'organizzazione sul livello di integrazione dell'IA nei suoi processi. L'organizzazione viene valutata separatamente in sette aree: strategia, dati, governance, ingegneria, modello operativo, cultura e valore dell'IA. Le organizzazioni vengono quindi suddivise in una delle cinque fasi:

• Fondamentale: Uso sperimentale, scarsa coordinazione
• Emergente: Primi test avviati, qualche interesse da parte della dirigenza
• Operativo: IA utilizzata nei processi aziendali
• Scalato: IA utilizzata in più funzioni, con un ROI misurabile
• Trasformazionale: L'IA influenza il processo decisionale e i modelli operativi, offrendo un significativo vantaggio competitivo

Il modello di maturità dell'automazione dell'IA di Deloitte misura la maturità specificamente in base a quanto profondamente gli agenti sono integrati nei processi di un'azienda.

• Livello 1: Automazione standard senza il coinvolgimento di agenti.
• Livello 2: Automazione di base, introduzione di agenti nei processi esistenti.
• Livello 3: Processi attivamente riprogettati attorno alle capacità degli agenti.
• Livello 4: L'organizzazione stessa è ristrutturata attorno alle capacità dell'IA.

Il Framework di Adozione dell'IA di Google Cloud traccia la maturità attraverso tre fasi.

• Tattico: Casi d'uso dell'IA semplici e circoscritti, spesso privi di un piano coerente per i passaggi successivi.
• Strategico: L'IA genera valore aziendale sostenibile, con diversi sistemi implementati e mantenuti in produzione.
• Trasformazionale: L'IA è centrale per l'organizzazione, guida l'innovazione ed è supportata da una struttura per la sua ulteriore scalabilità.

Inoltre, la maturità è suddivisa in sei temi, ciascuno formato dall'intersezione di due aree chiave tra persone, processi, tecnologia e dati.

• Apprendimento: la qualità e la portata dei programmi per sviluppare skill sull'IA.
• Guida: se il lavoro sull'IA gode del supporto della leadership e di un coordinamento tra i team.
• Accesso: la facilità con cui i dati e le risorse di IA possono essere condivisi e riutilizzati in tutta l'organizzazione.
• Scalabilità: se i servizi nativi del cloud possono gestire carichi di lavoro di IA a volumi reali.
• Sicurezza: il livello di protezione e governance responsabile di dati e sistemi di IA.
• Automazione: l'affidabilità con cui i sistemi di IA operano in produzione.

Sebbene i framework differiscano in termini di focus e misurazione, delineano lo stesso percorso di maturità: sperimentazione non strutturata, test con il supporto della leadership, IA integrata nel lavoro quotidiano e infine IA che ridefinisce l'organizzazione stessa.

Maturità dell'IA: ostacoli comuni

Quattro ostacoli tendono a frenare la maturità dell'IA nelle organizzazioni. Ecco come affrontarli:

1. Qualità dei dati

Quando si introducono test di IA interfunzionali, scegliere un primo caso d'uso dell'IA, quindi identificare una o due fonti di dati su cui si basa. Assicurarsi che tali fonti siano:

• Organizzate: conservare solo i record necessari per il caso d'uso, in un'unica posizione.
• Accurate: rimuovere i duplicati, correggere i record obsoleti e verificare la presenza di errori.
• Gestite: nominare una persona responsabile di mantenere i dati accurati e di decidere chi può modificarli.

Aggiungere ulteriori fonti di dati solo dopo che le prime hanno prodotto risposte affidabili. Definire termini condivisi, come ad esempio cosa costituisce un cliente attivo, in un unico punto letto dallo strumento di IA.

2. Skill

Impostare un blocco ricorrente nel calendario, giornaliero o settimanale, affinché le persone possano fare pratica con l'IA sul proprio lavoro, da sole o in gruppo. Insegnare ai dipendenti a verificare le fonti dell'IA e a valutarne gli output.

Prima di implementare un nuovo flusso di lavoro basato sull'IA, chiedere alle persone che svolgono tale mansione di annotare i passaggi, provare la versione con l'IA e indicare dove risulta carente. Collegare l'IA agli strumenti già in uso ed effettuare test con un numero ristretto di utenti prima di un'adozione più ampia.

3. Governance

Regole chiare su strumenti, dati e revisioni consentono all'uso dell'IA di crescere e scalare rapidamente senza aumentare i rischi. Pubblicare un breve elenco di strumenti approvati e richiedere l'accesso tramite credenziali aziendali. Stabilire livelli di dati che indichino quali tipi di dati possono essere inseriti in ciascuno strumento.

Decidere quanta revisione umana richiede ogni tipo di lavoro, suddividendo ogni flusso di lavoro assistito dall'IA in una delle tre categorie: gestito dall'IA, revisionato da umani o gestito da umani. Inoltre, mantenere un registro degli strumenti di IA utilizzati per ciascun lavoro e di chi ha revisionato l'output, in modo da poter risalire all'origine di un errore e correggerlo.

4. Valore aziendale

Oltre il 60% delle aziende con i punteggi di maturità più alti traccia rigorosamente il valore dell'IA, rispetto al 17% delle aziende in stasi, ha rilevato BCG. Scegliere un flusso di lavoro misurabile e registrare la base di riferimento: tempo, costo e tasso di errore. Definire i criteri di successo e una data di decisione prima dell'inizio del test. Monitorare il costo per utilizzo sin dal primo giorno e scalare solo dopo che i risultati superano la base di riferimento.

Maturità dell'IA: un glossario

Adozione dell'IA: La misura in cui vengono utilizzati gli strumenti di IA. Questo termine viene spesso usato come sinonimo di maturità dell'IA, ma i due concetti sono differenti: la maturità si riferisce all'uso sistematico dell'IA in un'organizzazione. L'adozione indica semplicemente quante persone la stanno utilizzando.

Preparazione all'IA: La presenza di infrastrutture e dati adeguati per utilizzare efficacemente l'IA. Un'organizzazione può avere dati puliti e un'infrastruttura solida ma essere comunque indietro in termini di maturità, se non ha adeguato le proprie operazioni alle capacità dell'IA.

Maturità dell'IA: Quanto deliberatamente ed efficacemente viene utilizzata l'IA. Adozione e preparazione rendono possibile la maturità, ma non la garantiscono.

Governance dell'IA: Le regole e i processi che determinano come l'IA viene utilizzata in modo responsabile all'interno di un'organizzazione, chi approva i nuovi casi d'uso e cosa viene sottoposto a revisione.

IA con agenti: Sistemi di IA in grado di agire autonomamente ed eseguire attività in più fasi, anziché limitarsi a rispondere a un singolo prompt.

Orchestrazione: L'esecuzione di più agenti di IA in cui uno può delegare parte di un compito a un altro, anziché utilizzare ciascuno di essi in isolamento.

Maturità dell'IA: Autovalutazione rapida

Rispondere ad alcune domande può offrire a qualsiasi dipendente un'idea di massima della posizione della propria organizzazione.

Il ruolo di Perplexity

Perplexity Computer supporta il percorso verso la maturità dell'IA organizzativa riunendo 20 modelli avanzati in un unico sistema, che copre ricerca, analisi, contenuti e codice, anziché eseguire ciascuno come uno strumento separato. Instrada direttamente il lavoro tra questi modelli, quel tipo di orchestrazione che caratterizza le fasi più avanzate di maturità.

Domande frequenti

Cos'è un modello di maturità dell'IA?
Un framework che assegna un punteggio alle capacità di IA di un'organizzazione e le attribuisce un livello basato su quanto sviluppato e consapevole sia il suo uso dell'IA.

Quali sono le fasi della maturità dell'IA?
La maggior parte dei framework descrive un percorso simile: sperimentazione non strutturata, test strutturati, IA integrata nei flussi di lavoro quotidiani e infine IA operativa in tutta l'organizzazione con autonomia.

In che modo la maturità dell'IA è diversa dall'adozione dell'IA?
L'adozione misura se gli strumenti di IA vengono utilizzati. La maturità misura con quale efficacia vengono utilizzati.

Qual è la differenza tra maturità dell'IA e preparazione all'IA?
La preparazione misura se l'infrastruttura e i dati sono pronti per usare bene l'IA. La maturità misura se l'organizzazione ha effettivamente strutturato le proprie operazioni attorno a tale capacità.

Cosa significa governance dell'IA?
Le regole e i processi che determinano come l'IA viene utilizzata in modo responsabile all'interno di un'organizzazione, inclusi chi approva i nuovi casi d'uso e cosa viene revisionato prima dell'implementazione.

Cos'è l'IA con agenti?
Sistemi di IA in grado di agire autonomamente, eseguendo attività in più fasi anziché limitarsi a rispondere a un singolo prompt.

Cos'è l'orchestrazione dell'IA?
L'esecuzione congiunta di più modelli o sistemi di IA, in modo che uno possa delegare parte di un compito a un altro, anziché utilizzare ogni strumento in isolamento.

Come può un'organizzazione migliorare la propria maturità dell'IA?
Superando la sperimentazione isolata per passare a test strutturati con chiara titolarità, collegando poi l'IA a dati e flussi di lavoro reali, e implementando una governance per stabilire dove l'IA può agire senza revisione.