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.
La risposta delle imprese a queste nuove esigenze è cruciale. Le organizzazioni devono fornire risposte significative ai bisogni attuali e futuri del loro target, creando sistemi in grado di identificare le esigenze e anticipare il ritmo del cambiamento. Questo richiede un allineamento strategico tra top management, team interni e stakeholder esterni.
Il Paradosso della GenAI: Fiducia Lacerata vs. Potenziale Inespresso
Nonostante investimenti stimati nel 2025 di 30-40 miliardi di dollari in iniziative di IA, un impressionante 95% delle organizzazioni non sta ancora ottenendo ritorni adeguati dai propri progetti. Questo fenomeno è noto come “GenAI Divide”.
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.
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 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%). 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.
L’Unico Imperativo Strategico: Agire Ora per la Vittoria
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.