La Battaglia per la Fiducia:Conquista il “Cliente Integrato” Superando il GenAI Divide
Di Enrico Giubertoni
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Il “Cliente Integrato” non è un semplice consumatore, ma un “Cittadino Digitale” con aspettative precise e non negoziabili. Questo modello di comportamento emergente si aspetta che i brand lo ascoltino, lo accolgano e, soprattutto, ne anticipino i desideri. La sua aspettativa è un’esperienza olistica che integri il mondo online e offline, che garantisca zero code, assistenza mirata e consulenza focalizzata sui suoi bisogni. Per questo cliente, trasparenza e chiarezza non sono optional, ma requisiti fondamentali.
Il Paradosso della GenAI: Fiducia Lacerata vs. Potenziale Inespresso
Secondo il rapporto The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 di MIT NANDA (luglio 2025), nonostante investimenti stimati di 30-40 miliardi di dollari in iniziative di intelligenza artificiale generativa (i sistemi che producono testi, immagini e codice su richiesta), un impressionante 95% delle organizzazioni non sta ancora ottenendo ritorni adeguati dai propri progetti. Questo fenomeno è noto come “GenAI (IA generativa) Divide”.
L’Antidoto al GenAI Divide: Il Framework a 4 Vie per la Vittoria
Per vincere questa battaglia, le organizzazioni devono superare la vecchia dicotomia “build or buy” e adottare un approccio più strategico, noto come Framework Build, Buy, Blend e Partner.
1. Build: Autonomia Interna vs. Rischio di Fallimento
La strategia “build” è adatta quando la capacità di IA rappresenta un vantaggio competitivo fondamentale. L’esempio di JPMorgan Chase, che ha sviluppato una piattaforma proprietaria per la rilevazione delle frodi, dimostra come si possano ottenere risultati ineguagliabili con soluzioni interne. Tuttavia, questa via porta con sé un rischio di fallimento significativamente maggiore rispetto ad altri approcci.
2. Buy: Velocità vs. Standardizzazione
La strategia “buy” è ideale quando la velocità di commercializzazione è cruciale e i costi di sviluppo interno superano il valore a lungo termine. Questo approccio è perfetto per funzioni standardizzate, dove il vantaggio competitivo deriva dall’eccellenza nell’implementazione piuttosto che dalla tecnologia unica. Un esempio è l’acquisizione strategica di startup IA specializzate, per accelerare le proprie offerte.
3. Blend: Flessibilità vs. Complessità di Integrazione
L’approccio “blend” combina la costruzione e l’acquisto. È efficace quando alcune componenti richiedono personalizzazione, mentre altre possono essere standardizzate. Questa strategia ibrida permette di bilanciare velocità, costi e differenziazione. L’esempio di Capital One dimostra come si possa costruire una propria piattaforma di machine learning (apprendimento automatico) per le decisioni di credito e acquistare soluzioni di IA pre-costruite per l’automazione del servizio clienti.
4. Partner: Innovazione Condivisa vs. Dipendenza da Terzi
Le partnership strategiche offrono un quarto percorso, fornendo soluzioni complete che includono tecnologia, competenza e servizio continuo. Le partnership con strumenti personalizzati e capaci di apprendere hanno un tasso di successo nel deployment del 67%, superando significativamente le soluzioni costruite internamente (33%), secondo lo stesso rapporto MIT NANDA. L’esempio di Domino’s Pizza, che ha collaborato con Microsoft Azure, dimostra come si possa aumentare la precisione delle previsioni senza ingenti investimenti interni.
Le quattro vie per superare il GenAI Divide
Strategia
Quando conviene
Esempio citato
Build
Quando la capacità di IA è un vantaggio competitivo fondamentale; rischio di fallimento più alto
JPMorgan Chase, piattaforma proprietaria per la rilevazione delle frodi
Buy
Quando la velocità di commercializzazione è cruciale e le funzioni sono standardizzate
Acquisizione di startup IA specializzate
Blend
Quando alcune componenti richiedono personalizzazione e altre possono essere standardizzate
Capital One: machine learning proprio per il credito, IA pre-costruita per il servizio clienti
Partner
Quando servono tecnologia, competenza e servizio continuo senza ingenti investimenti interni; rischio di dipendenza da terzi
Domino’s Pizza con Microsoft Azure
Fonte: Elaborazione di Enrico Giubertoni
Intelligenza artificiale per aziende: l’unico imperativo strategico è agire ora
Per superare il GenAI Divide, i leader devono adottare un approccio sofisticato. Le organizzazioni che hanno successo danno priorità all’acquisto di strumenti che offrono personalizzazione e apprendimento nel tempo, responsabilizzano i manager di prima linea per identificare i casi d’uso e si concentrano sull’automazione dei processi di back-office. La chiave è richiedere sistemi capaci di apprendere che si integrino profondamente nei flussi di lavoro esistenti e si adattino ai feedback. La finestra per stabilire posizioni dominanti in questa economia dell’IA in evoluzione si sta restringendo rapidamente.
Che cos’è il GenAI divide?
Il GenAI Divide si verifica quando le organizzazioni investono ingenti somme in iniziative di intelligenza artificiale generativa (GenAI), ma non riescono a ottenere un ritorno sull’investimento. Il problema non è attribuibile alla qualità dei modelli o alle normative, ma a un approccio strategico obsoleto all’implementazione.
La maggior parte dei sistemi GenAI non è infatti ancora in grado di apprendere dall’utente in modo adeguato alle aspettative. Di conseguenza, non riesce a trattenere il feedback fornito dagli utenti, ad adattarsi al contesto specifico dell’organizzazione o a migliorare nel tempo.
Questo fallimento crea un “gap di apprendimento” che impedisce l’integrazione nei flussi di lavoro critici e annulla il potenziale di trasformazione promesso da queste tecnologie. Per superare questo divario, è necessario riformare il modo di pensare tradizionale e dirigersi verso un approccio più articolato e strategico.
