L’AI prescrittiva può trasformare il dato in una scelta ottimale

L’intelligenza artificiale è entrata da tempo nell’agenda strategica delle imprese. Secondo i dati IDC (International Data Corporation) nel 2024 le aziende che hanno integrato l’AI generativa nei propri processi rappresentano il 75%, contro il 55% registrato nel 2023, con investimenti nel settore passati da 19 a 44 miliardi di dollari.

Anche in Italia, secondo la recente ricerca di Ambrosetti AI 4 Italy, si tratta di una tecnologia dalla portata rivoluzionaria che, nel nostro Paese, può generare, a parità di ore lavorate, fino a 312 miliardi di euro di valore aggiunto annuo, pari al 18% del PIL italiano.

Eppure, la trasformazione in atto non è soltanto una questione di applicazione tecnologica, ma di governance, cultura e competenze. Oggi il 59% delle aziende ammette di non possedere know-how utile per l’adozione dell’intelligenza artificiale. Serve una leadership in grado di coordinare team ibridi, formati da persone e agenti AI, e di convertire l’innovazione in una leva strategica di trasformazione della cultura dell’organizzazione e delle modalità in cui le imprese prendono decisioni, gestiscono le vendite, la produzione e la logistica.

Oltre la GenAI: perché serve un’intelligenza che dia soluzioni

L’intelligenza artificiale generativa è ormai parte dell’esperienza quotidiana: suggerisce, assiste, semplifica attività e automatizza la generazione di contenuti. La sua diffusione sta trasformando il modo in cui si lavora: secondo le stime, a parità di output, l’adozione su larga scala di questi strumenti potrebbe liberare fino a 5,4 miliardi di ore di lavoro, l’equivalente del tempo impiegato in un anno da oltre 3,2 milioni di persone.

La sfida va oltre l’adozione della tecnologia ma sta nella capacità di trasformare questo strumento in un vantaggio competitivo solido, sistematico e permanente. E in questo interviene l’intelligenza artificiale prescrittiva, ancora poco conosciuta al grande pubblico, che rappresenta un alleato strategico per le aziende interessate a ottimizzare processi complessi.

A differenza dalla Gen AI, destinata alla creazione di contenuti basati su grandi volumi di dati, l’AI prescrittiva non si limita a supportare ma guida: elabora informazioni, simula alternative e indica le azioni più efficaci da intraprendere.

L’AI prescrittiva per decisioni migliori

L’intelligenza artificiale prescrittiva non suggerisce alternative potenziali ma individua l’optimum, tenendo conto di obiettivi, vincoli e variabili in continua evoluzione. Per farlo, utilizza modelli matematici avanzati capaci di tradurre la complessità in codice computazionale. Le risposte sono motivate e spiegabili, emergono da un processo analitico chiaro che consente all’operatore di comprenderne l’origine e, se necessario, modificare e adattare le soluzioni in base alle priorità aziendali.

Nell’ambito della pianificazione della produzione o della gestione della supply chain, l’intelligenza artificiale prescrittiva diventa un alleato strategico per la riduzione dei tempi di inattività, la minimizzazione dei costi, la massimizzazione della produttività o la saturazione delle risorse.

L’applicazione di modelli di ottimizzazione, costruiti sulle specifiche esigenze di ciascuna organizzazione, consente di risolvere problemi articolati con una visione olistica e real-time. Non si tratta più solo di schedulare ma di simulare scenari alternativi, valutare KPI e supportare decisioni rapide e consapevoli.

Questo approccio ridisegna anche il ruolo delle persone: pianificatori e project manager non sono più costretti a intervenire manualmente per aggiustare soluzioni inefficienti ma intervengono in una situazione già ottimale. Il loro intervento si concentra sulla gestione delle eccezioni, liberando tempo per attività a maggior valore strategico.

Dalla ricerca alla produzione: un modello industriale replicabile

È in questo contesto che si inserisce il lavoro di Altea UP in collaborazione con il team di ricercatori coordinati del professore Antonio Domenico Grieco dell’Università del Salento, sviluppato con l’obiettivo di impiegare l’intelligenza artificiale prescrittiva per superare i limiti degli approcci tradizionali basati su logiche algoritmiche statiche o euristiche, spesso inadeguati nel gestire la complessità dei processi produttivi.

Al centro del progetto, l’integrazione di una tecnologia sartoriale con un approccio multidisciplinare, in grado di coniugare modelli teorici avanzati con competenze tecnologiche, organizzative e operative. Il risultato non è una soluzione standardizzata, ma una piattaforma modellata sulle specifiche esigenze di ciascuna realtà aziendale. Non un prodotto preconfezionato, ma una soluzione costruita partendo dall’ascolto e dalla formalizzazione della conoscenza interna all’azienda. È una soluzione industriale, robusta, replicabile, nata da modelli universitari, pronta per essere implementata in aziende di settori e dimensioni diverse.

Il valore dell’ascolto: la metafora della bioacustica

Tutto inizia dall’ascolto profondo dell’organizzazione. Le competenze operative vengono raccolte, analizzate e formalizzate in un linguaggio computazionale, che consente di trasformare l’esperienza umana in una base solida per costruire soluzioni su misura. Non si tratta di adattare le aziende alla tecnologia, ma di sviluppare tecnologie che parlino il linguaggio delle aziende. Questa metodologia si fonda su un equilibrio tra matematica, intelligenza artificiale e conoscenza dei processi. Il principio è osservare, comprendere e modellare, senza forzare schemi esterni.

Un approccio simile a quello della bioacustica, la scienza che interpreta i suoni del mondo naturale per capirne il significato, invece di imporre codici artificiali. Allo stesso modo, la tecnologia entra nei sistemi aziendali partendo dal loro ritmo, dalle loro regole implicite, dalle logiche che li governano.

Il risultato è una soluzione non standardizzata, ma perfettamente aderente alla realtà operativa, capace di evolvere insieme all’organizzazione e di produrre valore senza attriti. Un’AI che non pretende di sostituire, ma di amplificare la capacità decisionale.

Conclusioni

Oggi l’alleanza tra tecnologie avanzate, piattaforme best-of-breed (come SAP Joule e Microsoft Copilot) e un approccio orientato all’ascolto consentono di costruire imprese più resilienti, agili e sostenibili. Integrare la tecnologia in modo sinergico nei processi e nella cultura organizzativa rappresenta la vera innovazione, soprattutto in un contesto in cui le aziende devono affrontare una crescente complessità. Una svolta che impone visione strategica, governance consapevole e capacità di abilitare il cambiamento.