“The CEO’s Guide to Generative AI What you need to know and do to win with transformative technology Second edition” di Jonathan Adashek, Salima Lin e Mohamad Ali in collaborazione con diverse figure di primo piano di IBM, propone riflessioni strategiche per imprenditori e dirigenti sull’uso di sistemi di Generative AI. Il lavoro congiunge analisi su dati globali, studi su processi manageriali e suggerimenti pratici per integrare l’intelligenza artificiale generativa nella vita aziendale. L’argomento ruota attorno all’innovazione organizzativa che può scaturire da progetti mirati su modelli di Generative AI, con l’obiettivo di scalare la competitività e trasformare le dinamiche interne. La ricerca pone enfasi su miglioramenti di interesse per leader, tecnici e manager, concentrandosi su quattro driver principali: sviluppo di prodotti e servizi, ottimizzazione dei costi, crescita del business, perfezionamento del rapporto con clienti e collaboratori.
Sintesi strategica per imprenditori, dirigenti e tecnici
Le strategie Generative AI si affermano come una leva per la crescita e la competitività. Secondo la ricerca IBM, queste metodologie consentono di sviluppare prodotti e servizi innovativi in tempi rapidi, ottimizzare i costi grazie all’automazione intelligente, ampliare i mercati raggiungibili e migliorare l’esperienza del cliente. Strategie e opportunità della Generative AI emergono come elementi centrali per i leader aziendali che vogliono restare competitivi.
Secondo la ricerca IBM, il suo impiego consente di:
Ideare nuovi prodotti e servizi più velocemente (fino al 31% di miglioramento dei risultati in certi comparti), aprendo opportunità di personalizzazione e di incremento dei margini.
Ottenere risparmi consistenti sui costi grazie all’automazione intelligente: dall’ottimizzazione della supply chain (riduzione fino al 40% dei fermi macchina non programmati) alla gestione più rapida di processi amministrativi e IT (con tempi di risoluzione dei ticket abbattuti del 65%).
Espandere la presenza sul mercato (l’85% dei leader intervistati vede nell’AI generativa una leva per raggiungere nuovi segmenti) e migliorare l’esperienza dei clienti attraverso interazioni potenziate da modelli linguistici avanzati.
Rafforzare la governance interna e la collaborazione tra funzioni: un’architettura cloud ibrida ben strutturata riduce costi e rischi, mentre la presenza di ruoli dedicati (es. AI ethicist, prompt engineer) tutela da errori e bias.
Per sfruttare appieno l’AI generativa, è fondamentale un piano di trasformazione integrata che includa la riqualificazione del personale (fino al 35% della forza lavoro globale) e un’attenzione costante a sicurezza, protezione dei dati e conformità normativa. Le imprese che sanno combinare tecnologie abilitanti, competenze umane e un approccio etico alla gestione dei dati avranno un vantaggio competitivo sostenibile, accelerando l’innovazione e consolidando il proprio posizionamento di mercato.
Come le strategie Generative AI innovano i modelli di business
Le realtà aziendali faticano spesso a crescere quando la struttura decisionale è rigida, i processi non sono fluidi e le informazioni restano confinate in silos difficili da connettere. La ricerca condotta da IBM, evidenzia come l’AI generativa porti un contributo importante a livello organizzativo, accelerando iter di trasformazione e rendendo più chiare le strategie future. Ciò risulta particolarmente vero se consideriamo la crescente complessità di un mercato globale dove la rapidità di risposta è critica per non perdere opportunità. Il riferimento a oltre 10.000 interviste globali a CEO e C-Suite sottolinea che la maggior parte di loro si sente sotto pressione nel dover modificare i modelli di business, dichiarando che procedure e assetti di governance a compartimenti stagni non bastano più.
Uno dei vantaggi principali delle Strategie Generative AI per Leader Aziendali è la capacità di gestire grandi volumi di dati provenienti da fonti eterogenee. Questa tecnologia elimina i tradizionali blocchi organizzativi, consentendo la creazione di flussi di lavoro data-driven, essenziali per un processo decisionale rapido ed efficace. L’AI generativa riesce a processare in modo dinamico testi, codici, immagini e dati destrutturati, aprendo vie di sviluppo che in precedenza restavano inaccessibili per mancanza di risorse computazionali o di competenze. Questa capacità di analisi istantanea e ampliata supporta i dirigenti aziendali nel prendere decisioni più rapide, con un’immediata ricaduta su riduzioni di costi e tempi di immissione dei prodotti sul mercato.
I riferimenti di IBM attestano che negli ultimi due anni l’uso di modelli di machine learning e deep learning ha prodotto un miglioramento di risultati intorno al 31% in alcuni comparti, stimolando maggiore incisività nei processi di rinnovamento dei servizi, soprattutto in ambito B2B. Il documento sottolinea con dati specifici che l’88% degli intervistati ritiene che AI tradizionale e Generative AI siano fondamentali per l’innovazione sia di prodotto sia di modello operativo. Inoltre, circa l’85% vede questi approcci come leva efficace per espandere i mercati raggiungibili e favorire un nuovo posizionamento competitivo.
Un ulteriore riscontro è l’impatto su settori che fino a poco tempo fa apparivano ostili ai sistemi AI, come il manifatturiero pesante o la logistica. Il documento mostra che introducendo componenti di generazione automatica di piani di manutenzione, si ottiene un abbattimento fino al 40% dei fermi macchina non programmati. A ciò si aggiunge la capacità di gestire la complessità dei processi di supply chain in modo proattivo: la Generative AI individua pattern e anomalie predittive che segnalano il rischio di ritardi e mancanze di componenti, con benefici sia economici sia reputazionali. Fino a qualche anno fa questo livello di sofisticazione richiedeva strumenti analitici classici, che risultavano però lenti quando le variabili in gioco erano troppe.
I manager che intraprendono un percorso di rinnovamento fondato su dati e Generative AI guadagnano margini di manovra più flessibili, riuscendo a riadattare in tempi rapidi la catena organizzativa, persino nei confronti di cambiamenti epocali come oscillazioni finanziarie, inflazione, fragilità geopolitiche o repentini avanzamenti tecnologici. Non si tratta solo di guadagni incrementali, bensì di una più ampia opportunità di disegnare nuovi flussi operativi in cui i processi vengono snelliti in funzione delle strategie di crescita. Secondo le analisi svolte nella ricerca, la possibilità di eseguire simulazioni su modelli generativi permette di contemplare una vasta gamma di scenari, aiutando i CEO a vedere rischi e opportunità prima dei concorrenti.
La governance, come sottolinea il documento, necessita di un ripensamento per mantenere la coerenza fra i dipartimenti e le figure di vertice. Strategia, M&A, Tech e Comunicazione devono convergere su obiettivi condivisi e ben misurabili, avvalendosi di piattaforme integrate in cloud ibrido e di strumenti di gestione. Questa spinta trasversale colloca la Generative AI come asse portante, in grado di unificare e valorizzare competenze esistenti e nuove figure professionali. L’invito contenuto nella ricerca è di adottare un approccio agile: piccole sperimentazioni, risultati tangibili e poi graduale ampliamento a tutto l’ecosistema di partner e clienti, evitando dispersioni di budget.
Cloud Ibrido e tecnologie abilitanti per l’AI Generativa
Dai contenuti analizzati si evidenzia che una parte significativa dell'efficacia dell'intelligenza artificiale generativa dipende dalla robustezza tecnologica del sistema informativo su cui viene implementata. L'adozione di infrastrutture basate su un modello di cloud ibrido risulta essenziale per ottenere benefici in termini di scalabilità, ottimizzazione dei costi e migliore integrazione dei dati. Questo approccio permette di distribuire i carichi di lavoro tra infrastrutture private e pubbliche, adattandosi così a necessità specifiche quali sicurezza dei dati, riduzione della latenza e gestione di grandi volumi di dati. IBM, con una lunga esperienza nei progetti legati all'intelligenza artificiale, sottolinea l'importanza di un'architettura “hub and spoke” (modello in cui un nodo centrale coordina diversi nodi periferici), che rappresenta una soluzione efficace per gestire i modelli di intelligenza artificiale generativa e i servizi cloud. Questo tipo di struttura consente di minimizzare i rischi legati alla frammentazione o a un aumento non controllato dei costi operativi.
Le analisi disponibili evidenziano che l'impiego di modelli su larga scala ( LLM) comporta un utilizzo considerevole di risorse computazionali. Si stima una crescita media dell'89% della spesa per il calcolo tra il 2023 e il 2025, con un impatto rilevante anche sull'ambiente, dovuto all'aumento del consumo energetico. Tuttavia, l'adozione del cloud ibrido e la scelta di modelli generativi mirati consentono una gestione più efficace dei costi. In questo contesto, risulta fondamentale stabilire parametri finanziari noti come FinOps (pratiche che combinano finanza e operazioni per ottimizzare i costi tecnologici). Tali parametri includono il monitoraggio dettagliato dei consumi dei servizi cloud pubblici e, se economicamente vantaggioso, la migrazione di determinati carichi di lavoro su server locali (on-premises). Questo approccio permette di mantenere un equilibrio tra prestazioni, costi e sostenibilità ambientale.
Il documento evidenzia un punto di grande interesse: non tutti i modelli di intelligenza artificiale devono essere di dimensioni molto estese. Modelli più piccoli e specializzati possono dimostrarsi estremamente efficienti in attività specifiche, garantendo al contempo prestazioni elevate, costi contenuti e un minore impatto sull'ambiente. Un esempio concreto è rappresentato dall’adozione di modelli “fit-for-purpose”, ossia progettati su misura per determinati obiettivi, che stanno supportando aziende con filiere produttive altamente frammentate a ottenere previsioni di domanda più accurate. Questo consente di ridurre gli sprechi e ottimizzare la gestione delle scorte.
Nel caso specifico, tali modelli combinano dati storici interni con informazioni di mercato raccolte da fonti web, creando previsioni quasi in tempo reale. Questo livello di precisione e tempestività sarebbe impossibile da raggiungere utilizzando metodi tradizionali, rappresentando così un significativo passo avanti nella gestione delle supply chain.
L’AI generativa amplia anche i possibili scenari di governance dei dati. I processi di addestramento e validazione dei modelli richiedono una qualità elevata, pena risultati imprecisi o fuorvianti, con eventuali bias di cui le aziende sono responsabili. Da qui l’esigenza di definire un piano di data governance forte, che copra l’intero ciclo di vita: raccolta, pulizia, elaborazione, validazione e infine monitoraggio continuo delle performance del modello in esercizio. Il documento ricorda che esiste il rischio di modello avvelenato, quando dati corrotti o malevoli inquinano gli output, determinando possibili effetti negativi. È perciò indispensabile un sistema di tracciamento dell’origine dei dati, e procedure di aggiornamento e auditing periodiche.
In conclusione, la struttura IT deve consentire di selezionare la soluzione AI più adatta a ogni funzione aziendale, integrando i vari sistemi a livello di piattaforme e dati. L’AI generativa è abilitata solo se i flussi informativi vengono orchestrati con un’architettura ibrida duttile, dove le spese possano essere gestite e giustificate in termini di ROI. Il testo condiviso ribadisce che un tale assetto architetturale, al netto del costo iniziale, triplica il potenziale di ritorno sull’investimento in un orizzonte di cinque anni per chi lo implementa correttamente.
Ripensare i processi aziendali con la Generative AI
L’adozione della Generative AI si presenta come un’occasione per ridisegnare il cuore operativo delle aziende, superando meri miglioramenti incrementali. La ricerca spiega che molte imprese si limitano a introdurre automatismi in procedure già esistenti, senza osare una riorganizzazione dei flussi che porterebbe i vantaggi maggiori. I dirigenti che vogliono accelerare la crescita devono focalizzarsi su un’effettiva trasformazione: identificare processi dove la combinazione fra dati e intelligenza generativa possa ridurre colli di bottiglia, abbassare costi di gestione e migliorare l’esperienza di clienti e collaboratori.
L’analisi individua come ambito prioritario il customer service, evidenziando come i sistemi di intelligenza artificiale siano già in grado di accelerare la risoluzione dei problemi e ottimizzare la gestione di un elevato numero di richieste. L'AI generativa offre la possibilità di automatizzare le risposte alle domande ricorrenti utilizzando un linguaggio più naturale e personalizzato, delegando agli operatori umani la gestione di scenari complessi o che richiedono maggiore attenzione relazionale. La ricerca, basata su un ampio numero di interviste con CEO e membri della C-Suite, rivela che oltre il 64% dei manager intende integrare chat e voice bot supportati da modelli generativi nei prossimi due anni, puntando a migliorare la soddisfazione dei clienti e favorire un aumento delle vendite incrociate. Una sfida fondamentale consiste nel garantire che i modelli generino risposte precise, evitando interpretazioni errate. Per questo, è essenziale un monitoraggio costante e l’intervento umano in situazioni di incertezza.
Una seconda area di intervento è la supply chain. Grazie all’AI generativa, si possono simulare scenari complessi di domanda e offerta, individuando immediatamente rischi di interruzione o opportunità di approvvigionamento a costi inferiori. La ricerca mostra esempi di come modelli di generazione testuale possano mettere in luce correlazioni nascoste e suggerire piani B in caso di fermo impianti o picchi inattesi di domanda. A differenza dei sistemi analitici classici, i nuovi modelli riescono a inglobare fattori non strutturati, come notizie geopolitiche o previsioni meteorologiche, fornendo analisi più complete. Nel testo si riferisce di sperimentazioni in cui i tempi di aggiornamento del piano della produzione scendono fino all’80% rispetto alle metodologie tradizionali, con un significativo impatto sul contenimento dei costi di stoccaggio e penali.
Un altro settore chiave toccato dallo studio è la gestione degli asset fisici in ambienti industriali. L’introduzione di sensori IoT e la pratica della manutenzione predittiva sono già noti, ma i modelli di generazione offrono un livello ulteriore di automazione. Attraverso una lettura combinata di dati storici, parametri di funzionamento, analisi testuali di rapporti manutentivi e persino immagini di parti usurate, l’AI generativa è capace di suggerire piani di intervento ottimali. Questo riduce i fermi macchina e prolunga la vita degli impianti, con un risparmio di milioni di euro, specialmente per le grandi aziende manifatturiere o per le utility. L’esempio concreto evidenzia una riduzione fino al 40% dei fermi non programmati, già menzionata in precedenza, accompagnata da un contributo significativo a una maggiore sostenibilità ambientale, ottenuto attraverso una gestione ottimizzata dei consumi energetici.
Nel documento si evidenzia inoltre come i confini fra back-office e front-office vadano sfumando. I dati raccolti dall’interazione con i clienti (feedback, recensioni, reclami) possono arricchire i modelli generativi che in parallelo forniscono insight preziosi ai reparti interni, dal marketing alla produzione. La sfida per i dirigenti è riunire queste diverse prospettive, adottando un approccio olistico e non confinando l’AI generativa a un singolo dipartimento. IBM ribadisce la necessità di definire metriche che correlino i progressi dell’automazione con risultati tangibili di business: riduzione dei costi di assistenza, velocità di sviluppo prodotti, indicazioni strategiche per nuove linee commerciali. In sintesi, è fondamentale che i CEO e i loro team dirigenti delineino una roadmap organica di trasformazione che miri a ridefinire l’operatività in modo più collaborativo e aperto, evitando di ricondurre le iniziative AI a singoli progetti.
Governance etica e competenze per il successo della Generative AI
Oltre agli aspetti tecnologici, lo studio rimarca il valore cruciale delle competenze umane e di una solida etica di utilizzo. Le organizzazioni che desiderano implementare la Generative AI in modo diffuso non possono prescindere da piani di formazione capillari, volti a ridurre il divario di competenze. I dati citati mostrano che circa il 35% della forza lavoro globale andrà riqualificato nei prossimi tre anni, in netta crescita rispetto al 6% indicato pochi anni fa. Si tratta di un cambio di prospettiva: l’AI non è più strumento di pochi specialisti, ma componente essenziale di quasi tutte le funzioni.
La valorizzazione delle risorse interne va di pari passo con l’ingresso di nuove figure professionali. Emergono ruoli come l’esperto di prompt engineering, chiamato a istruire l’AI generativa affinché produca output calibrati sugli obiettivi aziendali, o l’AI ethicist, incaricato di vigilare sui modelli affinché rispettino criteri di equità ed evitino discriminazioni. L’idea che si diffonde è che il potere dei modelli generativi vada incanalato e guidato per garantire trasparenza e affidabilità. L’AI generativa opera su moli di dati spesso sensibili, quindi privacy e sicurezza diventano priorità: la ricerca spiega che quasi il 63% dei dirigenti identifica nel rischio di esposizione accidentale dei dati uno dei principali limiti alla diffusione su larga scala di tali sistemi.
Non meno importante è l’esigenza di rispondere a normative e regolamenti in divenire. Vengono citati riferimenti alle direttive europee (AI Act), che vincolano l’implementazione di sistemi di intelligenza artificiale ad analisi di impatto e strumenti di tracciabilità. La dirigenza aziendale, e in particolare i CEO, devono mostrare leadership nel definire principi e metodologie che anticipino i futuri requisiti legislativi. Una strategia basata su test graduali, con feedback costante, permette di capire dove sorgano problemi di bias o di uso improprio dei dati. Alcune imprese si stanno dotando di board interni dedicati all’etica dell’AI, affinché si promuova un uso socialmente responsabile della tecnologia e si prevengano danni reputazionali.
Il testo prosegue mettendo in guardia contro gli errori di valutazione che possono derivare da modelli imprecisi o in fase di training limitato: un output generato dall’AI, anche se plausibile in apparenza, potrebbe essere inesatto o parziale, con ripercussioni negative su decisioni di business. La parola chiave è verificabilità, raggiunta con l’impiego di modelli addestrati su set di dati di qualità e con procedure di audit. Solo in tal modo la fiducia in questi strumenti diventa solida e le aziende possono permettersi di disporre di veri e propri assistenti virtuali su cui contare. Il documento IBM insiste anche sul concetto di accountability, per cui i manager restano responsabili degli effetti causati dalle raccomandazioni AI e devono assicurarsi di non delegare in modo cieco il processo decisionale.
Un ulteriore nodo riguarda l’approccio alla collaborazione esterna. Per rendere l’AI generativa incisiva occorre aprirsi a ecosistemi di innovazione in cui partner tecnologici, start-up e università possano apportare competenze e risorse specifiche. Le aziende più avanzate si muovono stringendo alleanze e partecipando a hub di ricerca, condividendo alcuni dati e servizi in logica “open innovation”. In quest’ottica, la governance diventa strumento indispensabile per stabilire chi possiede la proprietà intellettuale dei modelli, come sono ripartiti i benefici e chi gestisce la manutenzione degli algoritmi nel lungo periodo. In sintesi, non ci sarà trasformazione reale senza un cambio di mentalità che investa l’intera organizzazione e che preveda strutture di coordinamento e supervisione chiare.
Rischi e opportunità della Generative AI per il futuro delle aziende
Nella parte conclusiva, la ricerca riporta diversi riscontri numerici. Viene stimato che le imprese che abbracciano con convinzione la Generative AI possano raggiungere aumenti di efficienza nelle aree di back-office, mentre sul fronte della creazione di nuovo valore, come lo sviluppo di prodotti personalizzati e servizi a maggior margine, si osservano incrementi di fatturato di oltre il 35%. Naturalmente, i benefici variano a seconda del settore e del grado di maturità digitale pregresso, ma la tendenza generale mostra un impatto positivo complessivo.
Sono stati inoltre condotti studi sull’applicazione delle tecnologie AIOps (intelligenza artificiale per le operazioni IT) nel settore della gestione dei sistemi informatici. Grazie all'impiego di motori generativi, si è osservata una riduzione di circa il 65% nei tempi necessari per risolvere i ticket di assistenza tecnica, accompagnata da un miglioramento nella capacità di prevenire interruzioni nei sistemi. Questo ha portato a un significativo risparmio economico e a una gestione più efficiente delle risorse tecniche. I modelli generativi si sono rivelati particolarmente utili nell’individuare in anticipo colli di bottiglia e situazioni di saturazione della rete, consentendo di prevenire problemi che in passato non venivano rilevati dai controlli tradizionali.
Le prospettive di crescita vengono ulteriormente ampliate dal potenziale di penetrazione in nuovi mercati. La capacità di creare in modo automatico contenuti e interfacce in più lingue e di aggiornare in real time i servizi di localizzazione abbatte le barriere d’accesso a contesti geografici prima difficili da raggiungere. Il documento insiste su un concetto: le aziende che meglio riusciranno a selezionare i casi d’uso a più alto ritorno saranno quelle con un vantaggio competitivo duraturo. Investire in troppi progetti senza un disegno strategico rischia di dispergere le energie.
Non mancano però i rischi associati a queste tecnologie. Un’eccessiva dipendenza da modelli di intelligenza artificiale di grande scala può comportare costi di gestione elevati e consumi di risorse molto onerosi. Inoltre, si possono verificare fenomeni di "model drift", ossia il progressivo decadimento delle prestazioni di un modello quando i dati o gli scenari di utilizzo evolvono, riducendo così l’affidabilità dei risultati prodotti. Esiste anche una significativa problematica legata alla sicurezza informatica: i malintenzionati potrebbero sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per realizzare truffe sempre più avanzate, come testi o registrazioni vocali falsificati in modo estremamente realistico. Di fronte a queste minacce, le aziende devono adottare algoritmi di protezione altrettanto sofisticati per prevenire tali attacchi.
In prospettiva futura, la competitività di un’azienda dipenderà in ampia misura dalla rapidità con cui saprà integrare l’AI nella strategia di lungo periodo. Una volta messe le basi con l’infrastruttura tecnologica e una data governance solida, i manager dovranno potenziare la cultura collaborativa, favorendo la sinergia uomo-macchina in ogni comparto. L’AI generativa non è una semplice tappa nel progresso digitale: rappresenta il potenziale per nuove evoluzioni di business. Il testo sottolinea che si aprono ben 22 capitoli ricchi di esempi applicativi, auspicando che i dirigenti sappiano leggere i segnali e adattare i propri piani in modo elastico e coraggioso, seguendo un percorso strutturato ma pronto a rapide virate al cambiare delle condizioni di mercato.
Conclusioni
Lo studio sull’AI generativa analizzato offre un insieme di spunti che vanno ben oltre una visione di breve periodo. La dimensione che emerge con forza è la straordinaria capacità di unire la rapidità nel produrre contenuti, previsioni e simulazioni alla prospettiva di una trasformazione completa dei modelli di business. Questo binomio tra efficienza operativa e nuova capacità di interpretare i fenomeni di mercato implica una sfida di governance senza precedenti. Non si tratta di semplici sperimentazioni su chatbot o motori di traduzione, ma di un salto potenziale di competitività che coinvolge funzioni centrali come la supply chain, la manutenzione industriale, la sicurezza IT e la customer experience.
Il confronto con tecnologie simili, sviluppate negli anni precedenti, mette in luce come la nuova generazione di modelli (LLM e reti neurali profonde) stia accelerando la convergenza tra analytics e automazione. Altre soluzioni AI tradizionali hanno già abbozzato percorsi di ottimizzazione, ma l’effetto che l’AI generativa può produrre risulta più ampio e integrato. L’adozione di questi strumenti non può prescindere dalla scelta di un’infrastruttura ibrida e dall’affinamento continuo dei modelli, pena l’eccessiva esposizione a costi e a rischi di disallineamento con gli obiettivi. Gli imprenditori e i manager che perseguono strategie di differenziazione su prodotti e servizi trovano in questi sistemi nuovi percorsi di espansione, basti citare l’opportunità di personalizzare offerte e ridurre i tempi di go-to-market.
Le implicazioni per il mondo delle imprese sono rilevanti soprattutto sul fronte del capitale umano. L’efficienza è un obiettivo comprensibile, ma deve accompagnarsi a una creazione di valore condiviso. Ogni azienda che inserisce l’AI generativa nella propria catena di produzione e servizi dovrà investire su competenze trasversali, cambiare la struttura organizzativa e fissare un codice etico robusto che preservi da abusi o distorsioni. A differenza di altre tecnologie, l’AI ha un impatto diretto sulle dinamiche sociali e sulle libertà individuali, e i leader dovranno gestire con intelligenza i risvolti reputazionali e legali.
La prospettiva si apre dunque su un contesto di grande dinamismo, in cui i CEO sono chiamati a scelte coraggiose e ponderate, bilanciando prudenza e slancio innovativo. Le tecnologie concorrenti che esistevano finora hanno raggiunto buoni livelli di automazione nei task ripetitivi o statistici, ma l’AI generativa offre la marcia in più della creatività emergente. Questo si traduce in rischi e benefici mai visti prima: i manager hanno l’occasione di sperimentare, ma devono essere pronti ad affrontare le conseguenze di eventuali errori di impostazione dei modelli. In un quadro che evolve rapidamente, la via più saggia è una pianificazione flessibile, sostenuta da un monitoraggio continuo e da un’équipe di professionisti esperti e appassionati.
Per i dirigenti che puntano a implementare Strategie Generative, la sostenibilità tecnica ed etica è cruciale. Conservare la fiducia dei clienti e costruire un ecosistema basato su partnership aperte sono pilastri fondamentali per trasformare la Generative AI in una vera leva strategica per il successo. La ricerca invita, in definitiva, a non temere il cambiamento e a progettare l’uso di questa tecnologia in termini di benefici reali per l’impresa e per la collettività, anticipando i possibili contraccolpi, ma cogliendo l’opportunità di ristrutturare l’impresa in modo duraturo, competitivo e aperto alla co-creazione con gli stakeholder.
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