Errori comuni nell’implementare l’IA in azienda (e come evitarli)

Introduzione: “provare l’IA” vs integrarla davvero nell’operatività

Negli ultimi anni molte aziende hanno lanciato iniziative di IA: chatbot sul sito, piloti con modelli generativi, piccoli POC scollegati dal lavoro quotidiano. Alcuni portano valore, molti restano a livello di demo o slide interne.

Quando analizziamo questi progetti emergono pattern ricorrenti. Non sono tanto problemi di modello, quanto errori di impostazione: dove si applica l’IA, come si collega ai sistemi, chi la governa e come si misura l’impatto.

In questo articolo riassumiamo gli errori più frequenti che vediamo nei progetti di IA e proponiamo modi concreti per evitarli, usando come riferimento un’architettura tipo “cervello IA”.

1. Partire dallo strumento invece che dal problema

Uno dei pattern più comuni è iniziare da “dobbiamo fare qualcosa con l’IA”, scegliere una piattaforma o un modello prima di chiarire quale processo deve cambiare davvero.

Segnali tipici:

• Si installa un chatbot generico senza collegarlo a ERP, CRM o ticketing.
• Si lancia un POC focalizzato sulla tecnologia, non su un caso d’uso concreto.
• Si confonde “avere accesso a un modello” con “avere una soluzione pronta per la produzione”.

Come evitarlo:

• Partire da 2–3 processi specifici con problemi chiari (costi, tempi, errori).
• Definire successo in termini di business (SLA, ore risparmiate, % di ticket automatizzati…).
• Scegliere tecnologia e architettura solo dopo avere allineato problema e dati disponibili.

2. Concentrarsi solo sul canale (chatbot) e non sull’architettura

Altra trappola: ridurre la conversazione sull’IA a “mettere un assistente” su web o WhatsApp, senza progettare lo strato interno che parla con ERP, CRM, ticketing o strumenti interni.

Conseguenze:

• Risposte generiche senza accesso a ordini, contratti o incident reali.
• Difficoltà nell’eseguire azioni (aprire ticket, aggiornare stati, lanciare workflow).
• Esperienza incoerente tra canali e tra team.

Come evitarlo:

• Progettare un’architettura centrale tipo “cervello IA” per dati e regole.
• Vedere i canali (web, WhatsApp, app interna) come facciate collegate a questo cervello, non progetti separati.
• Investire fin dall’inizio in integrazioni e permessi, anche solo per un pilota limitato.

3. Non coinvolgere operations e business da subito

Molti progetti di IA partono da IT o innovazione senza il coinvolgimento reale di chi vive il processo ogni giorno (operations, supporto, vendite).

Cosa succede di solito:

• Si disegna un flusso “ideale” che non rispecchia il lavoro reale.
• I team percepiscono l’IA come qualcosa calato dall’alto.
• Il progetto funziona tecnicamente, ma l’adozione resta bassa.

Come evitarlo:

• Coinvolgere fin dall’inizio 1–2 persone chiave di operations nel design del caso d’uso.
• Mappare il processo “come viene davvero svolto oggi”, non solo come appare nei manuali.
• Misurare anche feedback qualitativo dei team durante il pilota, non solo metriche tecniche.

4. Sottovalutare qualità dei dati ed eccezioni

L’IA non corregge dati incompleti, incoerenti o sparsi; tende ad amplificarne gli effetti. Se un processo umano soffre già dati poco affidabili, automatizzarlo senza preparazione di solito peggiora la situazione.

Rischi tipici:

• Risposte diverse in base al sistema da cui si legge l’informazione.
• Casi che “si perdono” perché mancano campi fondamentali.
• Decisioni basate su dati vecchi o non sincronizzati.

Come evitarlo:

• Chiarire prima dell’automazione quale sistema/campo è la fonte di verità per ogni processo.
• Definire regole esplicite per risolvere le incongruenze (quale sistema prevale e quando).
• Partire da un sottoinsieme di dati “puliti” e poi ampliare, non il contrario.

5. Mancanza di ownership e governance dell’IA

L’IA in produzione non è un progetto una tantum, ma un sistema vivo che richiede governance: metriche, evoluzione delle regole, gestione dei rischi, comunicazione.

Errori ricorrenti:

• Non è chiaro chi decide cosa l’IA può o non può fare.
• Log e incident non vengono rivisti con regolarità.
• I cambi nelle policy interne non si riflettono in agenti e flussi.

Come evitarlo:

• Nominate un product owner per IA / cervello IA con reale capacità decisionale.
• Definire processi semplici per introdurre modifiche, approvare nuovi casi d’uso e rivedere i log.
• Progettare tracciabilità, metriche e permessi fin dall’inizio, non come “addon” finale.

6. Non collegare l’IA alle metriche di business

Altro errore comune è valutare il successo di un progetto di IA solo con metriche tecniche (accuracy, numero di interazioni, soddisfazione percepita), senza legarlo a KPI di business.

Effetti:

• Difficoltà a giustificare investimenti e scalabilità.
• L’IA viene vista come “innovazione”, non come leva sul conto economico.
• Si ottimizza su numeri che non spostano ciò che conta davvero.

Come evitarlo:

• Scegliere 2–3 metriche di impatto per caso d’uso (tempo, costo, capacità, NPS, SLA…).
• Misurare una baseline prima del pilota e confrontarla con dati reali dopo il go‑live.
• Inserire queste metriche nei cruscotti già usati dalla direzione, non in un pannello “IA” separato.

7. Voler automatizzare troppo in una volta sola

Una volta percepito il potenziale dell’IA, a volte si costruiscono roadmap che vogliono coprire troppi processi, canali o paesi contemporaneamente. Il risultato è spesso un piano difficile da eseguire e la sensazione che il progetto non arrivi mai veramente in produzione stabile.

Come evitarlo:

• Partire da un pilota focalizzato (una linea di business, un paese, un tipo di caso).
• Automatizzare per primi i tratti ad alto volume e basso rischio del processo.
• Scalare per ondate: più processi, più team, più mercati in base ai risultati.

Conclusione: progettare l’IA come parte del modello operativo

La maggior parte dei problemi nei progetti di IA non nasce dai modelli, ma da come il progetto viene impostato: casi d’uso poco chiari, assenza di un’architettura centrale, mancanza di ownership e di metriche di business.

L’alternativa è trattare l’IA come un elemento strutturale dell’operatività: un’architettura tipo “cervello IA” collegata ai tuoi sistemi, con agenti specializzati, dati governati e un metodo per fasi per diagnosticare, progettare, pilotare e scalare.

Ogni azienda ha il proprio contesto, ma evitare questi errori fin dall’inizio permette di risparmiare mesi di tentativi e accelerare verso progetti di IA che davvero riducono lavoro manuale, migliorano i tempi e danno visibilità alla direzione.