L’intelligenza artificiale sta rapidamente passando da tecnologia emergente a infrastruttura strategica per la competitività delle imprese. Secondo un’analisi pubblicata da Gartner, le organizzazioni stanno evolvendo verso modelli decisionali sempre più data-driven, nei quali l’integrazione tra analytics, intelligenza artificiale e algoritmi decisionali consente di trasformare i dati in azioni e risultati concreti.
L’autorevole società di ricerca stima che entro il 2027 il 50% delle decisioni aziendali sarà supportato o automatizzato attraverso sistemi di intelligenza artificiale. Un dato significativo che evidenzia come il valore dell’innovazione che ha da compiersi non risieda soltanto nella disponibilità dei dati, ma nella capacità di utilizzarli per orientare efficacemente le decisioni. Un problema di governance, dunque, che richiede regole certe ma in egual misura conoscenza e competenze. Ma l’intelligenza artificiale rappresenta anche uno dei principali fattori di trasformazione del mercato del lavoro.
Nel Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, elaborato sulla base delle evidenze raccolte presso oltre 1.000 aziende globali, emerge che il 40% delle competenze attualmente ritenute necessarie scomparirà. Questi dati dimostrano che la sfida dell’intelligenza artificiale non riguarda esclusivamente l’adozione di nuove tecnologie, ma la capacità delle organizzazioni di ripensare processi, competenze, modelli decisionali e strutture di governance e l’azione tempestiva del sistema formativo di adeguarsi al nuovo che è già. In questa prospettiva, l’intelligenza artificiale palesa la sua natura di ecosistema complesso, nel quale innovazione tecnologica, evoluzione dei mercati, disponibilità dei dati e capitale umano vengono a combinarsi per consentire lo sviluppo di nuovi modelli di business, strategie competitive e modalità innovative di creazione del valore.
Un presente complesso e turbolento, nel quale le imprese si ritrovano a dover far fronte a dinamiche competitive nuove per coordinate geografiche e intensità, ma anche per grado di complessità. Se da un lato, aumenta la volatilità delle supply chain, sempre più interdipendenti e vulnerabili, dall’altro l’intelligenza artificiale si caratterizza come una tecnologia promettente. Se per lungo tempo le imprese hanno dovuto confrontarsi con una scelta apparentemente inevitabile tra efficienza e resilienza, l’introduzione dell’intelligenza artificiale nelle imprese singole e nelle filiere produttive consente di superare tale contrapposizione creando, come sottolineato in un recentissimo report del World Economic Forum dedicato all’impatto dell’intelligenza artificiale sulle supply chain, le condizioni utili a coniugare efficienza operativa, adattabilità e capacità predittiva. Questo grazie ad applicazioni come nella previsione della domanda, nella manutenzione predittiva, nell’ottimizzazione della logistica, nel customer service avanzato e nei sistemi di early warning per la gestione dei rischi.
La vera risorsa strategica di questo paradigma sono i dati, ma sono le persone che operano all’interno dell’organizzazione a costituire l’infrastruttura che ne abilita il miglior utilizzo e ne accresce il valore. La trasformazione che l’intelligenza artificiale promette di compiere nelle imprese come nella società non riduce la centralità delle persone, anzi, al contrario, ne accresce l’importanza. Da qui, la cifra della vera sfida che ci attende: costruire modelli nei quali le due forme di intelligenza, quella umana e quella degli algoritmi, possano operare in maniera complementare. In questo percorso assumono un ruolo determinante gli ecosistemi territoriali dell’innovazione. Università, centri di ricerca, associazioni di categoria, istituzioni e imprese sono chiamati a collaborare per favorire la diffusione delle competenze, la sperimentazione di nuove soluzioni e il trasferimento della conoscenza verso il tessuto produttivo. In questa prospettiva, da tempo, nell’Università LUM si stanno sviluppando iniziative di dialogo e collaborazione con il mondo delle imprese e gli stakeholder del territorio. Un confronto continuo finalizzato a cogliere stimoli ed elementi di evidenza utili per la ricerca e l’innovazione, ma ancor più fondamentale per garantire l’aggiornamento continuo dell’offerta formativa, accrescere la sua efficacia nell’interpretare e anticipare la domanda di competenze da parte delle imprese, potenziare le attività di orientamento e placement.