L’intelligenza artificiale generativa (gen AI) sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano, promettendo processi più veloci, efficienti ed economici. Tuttavia, per trasformare questa promessa in realtà, i Chief Operating Officer (COO) svolgono un ruolo cruciale nel definire una struttura operativa adeguata, un modello di governance dei dati robusto e un approccio efficace alla gestione del cambiamento. Questi elementi sono fondamentali per garantire che gli investimenti in gen AI producano un valore tangibile e sostenibile.
Il potenziale della gen AI nelle operazioni aziendali
La gen AI offre opportunità senza precedenti in quasi tutte le funzioni aziendali. Ad esempio, alcune aziende utilizzano la gen AI per ottimizzare le negoziazioni con i fornitori negli acquisti o migliorare il controllo di qualità nella manutenzione delle attrezzature. Un caso emblematico è quello di una piattaforma di marketing digitale che ha sfruttato la gen AI per gestire account di vendita a bassa priorità, generando un incremento di fatturato annuo superiore a 30 milioni di dollari.
Tuttavia, i dati mostrano che solo una minoranza di aziende sta ottenendo benefici significativi. Secondo un recente sondaggio McKinsey su 118 executive americani, solo il 19% ha registrato un aumento dei ricavi superiore al 5% grazie alla gen AI, mentre a livello globale, nel 2024, appena il 17% delle organizzazioni ha derivato più del 10% dell’EBIT da questa tecnologia. Inoltre, solo l’1% degli executive ritiene che la propria azienda abbia raggiunto una maturità tale da trasformare radicalmente il modo in cui il lavoro viene svolto.
Il ruolo cruciale del COO
Per superare queste sfide e sfruttare appieno il potenziale della gen AI, i COO devono concentrarsi su tre aree chiave: struttura operativa, governance dei dati e gestione del cambiamento.
1. Definire una struttura operativa per la gen AI
La gen AI richiede un ripensamento dell’intero modello operativo aziendale, poiché tocca praticamente ogni aspetto dell’organizzazione. Un approccio frammentato, in cui le singole funzioni sviluppano strumenti di gen AI in modo isolato, può portare a inefficienze, come un sistema di pianificazione della produzione che aumenta l’output oltre le capacità logistiche.
Un esempio virtuoso è quello di un produttore europeo di attrezzature con oltre 10 miliardi di euro di fatturato. Qui, il COO ha collaborato con il CIO, il CTO e i responsabili di produzione, acquisti, supply chain, controllo qualità, marketing e vendite per riesaminare le assunzioni operative alla luce delle possibilità offerte dalla gen AI. È stato adottato un modello centralizzato, con un centro di eccellenza guidato da un comitato direttivo e un comitato operativo per coordinare le attività quotidiane. Questo approccio ha permesso di identificare le opportunità di gen AI con il maggior potenziale a livello aziendale e di sviluppare capacità fondamentali, come l’architettura delle piattaforme e la gestione dei rischi.
2. Rafforzare la governance dei dati
La gen AI dipende fortemente dalla qualità e dall’accessibilità dei dati. Estrarre e strutturare dati da sistemi operativi legacy rappresenta una sfida complessa, aggravata dai rischi di inaccuratezza. I COO devono collaborare con i CIO per implementare un modello di governance dei dati che garantisca affidabilità, sicurezza e conformità.
Questo include l’adozione di standard per la gestione dei dati, l’integrazione di fonti eterogenee e l’implementazione di protocolli per minimizzare errori. Un’adeguata governance dei dati non solo abilita l’efficacia della gen AI, ma protegge l’azienda da potenziali rischi operativi e reputazionali.
3. Gestire il cambiamento per un’adozione sostenibile
L’introduzione della gen AI richiede un cambiamento culturale e operativo significativo. I COO devono guidare iniziative di change management per garantire che i dipendenti adottino e migliorino continuamente gli strumenti e i processi abilitati dalla gen AI. Questo implica formazione mirata, comunicazione chiara sui benefici della tecnologia e meccanismi per raccogliere feedback e ottimizzare le soluzioni.
Un approccio efficace al change management assicura che i vantaggi della gen AI si mantengano nel tempo, evitando il rischio di una resistenza interna o di un uso superficiale della tecnologia.
Evitare i rischi di un approccio errato
Un’implementazione sbagliata della gen AI può comportare non solo sprechi di risorse, ma anche opportunità mancate. Le aziende che agiscono rapidamente stanno già ottenendo vantaggi competitivi significativi, aumentando la posta in gioco per chi resta indietro. La frammentazione nello sviluppo di strumenti di gen AI è uno dei principali ostacoli, poiché porta a soluzioni che ottimizzano singole funzioni ma falliscono a livello aziendale.
Concludendo, per trasformare gli investimenti in gen AI in valore reale, i COO devono agire come catalizzatori del cambiamento, definendo una struttura operativa che massimizzi le sinergie, implementando una governance dei dati solida e guidando un processo di change management inclusivo. Collaborando con altri leader, come il CIO, e mantenendo un approccio centralizzato e strategico, i COO possono posizionare le loro aziende per cogliere appieno le opportunità offerte dalla gen AI, ridefinendo il modo in cui il lavoro viene svolto e creando un vantaggio competitivo duraturo.