Floox.it: l’intelligenza artificiale in azienda cresce dove c’è cultura
Una ricerca di Floox.it e dell’Università degli Studi di Firenze ribalta un luogo comune: il freno all’adozione non è il costo della tecnologia, ma le competenze, la leadership e la capacità di gestire il cambiamento.
C’è un’immagine che circola, ogni volta che si parla di come le imprese italiane stiano adottando l’intelligenza artificiale: quella del divario tecnologico. Da un lato le aziende che investono, innovano e crescono. Dall’altro quelle che aspettano, frenate dai costi e dall’infrastruttura inadeguata.
Ma questa è un’immagine incompleta.
Lo mostra la ricerca “Lo stato della Marketing Automation e dell’Intelligenza Artificiale nelle imprese Italiane” condotta da Alessio Sorrentino, COO di Floox.it insieme ai professori Simone Guercini e Matilde Milanesi del Dipartimento di Scienze per l’Economia e l’Impresa dell’Università di Firenze. L’indagine, presentata a Milano lo scorso maggio durante un evento in cui News48 è stato media partner, rappresenta un progetto ambizioso perché è la prima indagine qualitativa italiana sullo stato della marketing automation e dell’intelligenza artificiale nelle imprese italiane.
Il 70% usa l’automazione. Solo il 25% l’IA davvero
Il campione analizzato è volutamente eterogeneo: fatturati che vanno da pochi milioni a oltre un miliardo di euro, segmentati tra PMI e grandi aziende. Nel complesso, il fatturato aggregato complessivo di tutte le aziende intervistate è di circa 227 miliardi di euro.
La metodologia è qualitativa: in altre parole, sono state condotte interviste semi-strutturate, analisi tematiche, letture etnografiche ed è stato anche analizzato il sentiment, per andare oltre le parole delle persone e capirne le emozioni.
Ed ecco allora che cosa è emerso: il 70% delle aziende intervistate ha dichiarato di usare attivamente strumenti di marketing automation. Ma basta scavare un po’ per trovare la crepa: solo il 25% utilizza l’intelligenza artificiale in modo davvero integrato nei processi aziendali.
C’è anche un altro dato interessante: il restante 30% non è composto da aziende che ignorano il tema o ne sottovalutano l’importanza. Gli autori della ricerca le definiscono “non-adottanti consapevoli”: organizzazioni che riconoscono il proprio ritardo e ne individuano con lucidità le cause, ma che non sono ancora riuscite a trasformare questa consapevolezza in un cambiamento concreto.
E anche quando si usa, l’intelligenza artificiale vive ai margini dell’organizzazione: aumenta la produttività individuale, ma non trasforma i processi.
Quattro modi per essere o non essere pronti
Nel considerare l’adozione dell’IA nelle aziende, l’analisi ha fatto emergere quattro tipologie ricorrenti di metodologie.
Si comincia dal Non-Adottante Consapevole, che non utilizza la marketing automation in modo strutturato, ma riconosce lucidamente il gap e ne identifica le cause. L’Adottante Esplorativo ha adottato invece strumenti di base, ne riconosce il potenziale e intende espandere l’adozione, ma opera ancora in modo verticale e non integrato. L’Adottante Strategico ha implementato la marketing automation come componente centrale della propria strategia. E infine il Pioniere Integrato, cioè chi ha costruito un ecosistema tecnologico in cui marketing automation, CRM, dati comportamentali e IA predittiva convergono in una piattaforma integrata.
Un dato rilevante, anche qui, è che la maturità organizzativa pesa più del fatturato nel determinare la capacità di integrare queste tecnologie. Insomma, non conta quanto sei grande, conta quanto sei pronto.
Manualation, un nuovo ibrido
C’è una parola che si è formata in modo spontaneo durante le interviste: manualation. Un ibrido tra manual e automation, coniato per descrivere la gestione interamente manuale dei processi di marketing in aziende che pure conoscono l’esistenza degli strumenti di automazione e ne riconoscono il valore.
Il termine è un indicatore potente. Nominare per la prima volta una condizione significa prenderne coscienza, riconoscerla come inadeguata e iniziare a immaginare la via per superarla. È la fotografia del 30% del campione: aziende che sanno dove vorrebbero arrivare e non hanno ancora trovato il modo di partire.
Il vero ostacolo ha un nome
E qui arriva il dato che ribalta le aspettative. Alla domanda su che cosa freni davvero l’adozione, il 60% degli intervistati indica barriere culturali: dalla resistenza al cambiamento alla mancanza di competenze e alla difficoltà a legittimare la tecnologia all’interno dei team.
Le barriere tecnologiche pesano per il 30% e quelle economiche solo per il 10%.
Non è, insomma, un problema di budget. È un problema di cultura.
E forse è proprio questo il dato più contro-intuitivo emerso dalla ricerca. In un momento storico in cui il dibattito pubblico si concentra sui costi delle tecnologie e sugli investimenti necessari, le aziende indicano altrove il vero collo di bottiglia: nelle competenze, nella leadership e nella capacità di accompagnare il cambiamento.
Da notare anche come la resistenza non coinvolga soltanto i livelli operativi. Attraversa l’intera organizzazione, coinvolge i responsabili di business unit che percepiscono la marketing automation come una redistribuzione del controllo e quindi del potere.
Un chief marketing officer del settore automotive, con un fatturato di circa 340 milioni, lo ha detto senza giri di parole: “Siamo andati a cambiare alcuni equilibri, soprattutto sui responsabili delle business unit, che quindi non avevano più la piena autonomia e il pieno controllo di questo tipo di strategie. Per loro è stato un cambiamento culturale importante da affrontare”.
La shadow AI
Tra i fenomeni più importanti emersi dalla ricerca c’è quello che con un pizzico d’ironia viene definito “utilizzo massonico” dell’intelligenza artificiale. Persone che usano Claude, ChatGPT, Gemini o altri strumenti di nascosto, perché in azienda l’IA non è ancora ufficialmente legittimata. Si fa, ma non si dice. Come se fosse qualcosa di cui vergognarsi o da cui proteggersi.
Siamo di fronte al fenomeno della cosiddetta shadow AI, l’intelligenza artificiale usata nell’ombra. Parlando con i ricercatori, Antonio Susta, Senior Expert Communication Region Europe SW di Linde l’ha detto in modo chiaro: “C’è qualcuno che ha cominciato a usarla in modo un po’ massonico, no? La usi, non la usi, comunque è meglio non dirlo perché chissà cosa”.
Una stanza, molte voci
Ero in sala durante la presentazione dell’indagine e anche durante la tavola rotonda che è seguita, moderata da Riccardo Rodella, CEO di Floox. Il panel coinvolto era animato da professioniste e professionisti molto diversi tra loro, il che ha rappresentato la vera ricchezza del confronto: Simone Guercini e Matilde Milanesi (Università di Firenze), Assunta Corbo (direttrice di News48 e co-fondatrice del Constructive Network), Stefania Boleso (Università Cattolica del Sacro Cuore), Andrea Alemanno (Bicocca), Giorgio Garosci (Largo Consumo), Daniele Rimini (Bologna Business School), Guido Di Fraia (Università IULM), Armando Cirrincione (Bocconi e SDA Bocconi) e Alessio Sorrentino (Floox e Università di Praga).
Il filo rosso che univa tutti è stato sintetizzato da Andrea Alemanno, Member of Board dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca: la consapevolezza di muoversi in una fase di trasformazione di cui non si comprende ancora del tutto la direzione. “Questo non può bloccarci, perché se ne esce sicuramente sconfitti”, ha detto. “Devi avere il coraggio di sperimentare, di andare oltre le tue attitudini, di coinvolgere persone che lavorano con te. Siamo costretti a prendere strade nuove”.
Una posizione condivisa anche da Guido Di Fraia, che ha sottolineato il valore di un lavoro scientifico solido in un momento in cui le sensazioni spesso prevalgono sui dati: “La ricerca fatta, oggettivamente, rappresenta dinamiche che forse ci potevamo immaginare, ma quando poi sono supportate da un lavoro scientifico corretto, ben presentato come è stato stasera, credo che abbiamo tutti da impararne qualcosa” ha sottolineato Di Fraia. “Credo che in questo momento sia la cosa più importante riuscire ad avere dati e informazioni per lavorare insieme in un percorso che adesso è molto nebuloso”.
Sulla stessa lunghezza d’onda anche Stefania Boleso, che ha colto nella ricerca un elemento quasi rassicurante: la consapevolezza collettiva di essere tutti, in fondo, nella stessa fase di apprendimento. “Non c’è una roadmap precisa, stiamo tutti imparando, sperimentando”, ha detto. “E secondo me questo ha anche un po’ rassicurato il pubblico, perché sostanzialmente siamo tutti nella stessa barca. Viviamo in un momento molto interessante, soprattutto per i curiosi, per chi vuole sperimentare”.
In particolare, la direttrice di News48 Assunta Corbo ha collegato il fenomeno della shadow AI a qualcosa che in redazione conosciamo bene: il frame narrativo con cui i media raccontano l’intelligenza artificiale. Quasi sempre quello della minaccia. “E un frame di minaccia non costruisce cultura serena”, ha detto. “Produce paura. La paura produce resistenza. La resistenza blocca l’adozione. È un circolo che parte, anche, da come informiamo”.
Sotto il potenziale
La ricerca mette in luce un altro elemento strutturale: le piattaforme di marketing automation vengono usate mediamente al 20% del loro potenziale. Funzionalità avanzate mai attivate, personalizzazione dichiarata ma implementata in forma minima. Il management entra con aspettative sovradimensionate e le aziende sottovalutano la complessità reale dell’implementazione.
Anche qui, non è solo un problema tecnico. È un problema di consapevolezza. Le aziende che mostrano i livelli di adozione più elevati, emerge dalla ricerca, sono quelle che possiedono una visione strategica chiara prima ancora di scegliere una tecnologia. Queste aziende partono allora da una domanda precisa: quale problema voglio risolvere? Non: quale strumento voglio comprare?
Che cosa dice la ricerca a chi informa e comunica
A leggere le interviste raccolte dagli autori, viene quasi da pensare che l’intelligenza artificiale stia svolgendo una funzione imprevista. Non tanto accelerare la trasformazione digitale, quanto rendere visibili problemi che esistevano già: carenze formative, difficoltà organizzative, leadership fragili, processi poco condivisi. L’AI non crea queste fragilità. Le rende semplicemente più evidenti.
È una visione dell’intelligenza artificiale che, personalmente, condivido: l’IA come specchio e amplificatore. Se la base non è buona, la peggiora. Se è già solida, allora le dà una spinta potenzialmente enorme.
C’è un motivo per cui News48 ha scelto di essere media partner di questa ricerca. Non è solo perché il tema riguarda le imprese italiane, riguarda anche noi. Il modo in cui raccontiamo l’IA, i frame che usiamo, le storie che scegliamo di mettere in primo piano: tutto questo contribuisce a costruire o a erodere quella cultura che le aziende dicono di non avere.
Raccontare l’intelligenza artificiale solo come minaccia, come sostituzione, come rischio, non è informazione neutra. È una scelta narrativa con conseguenze concrete. Anche dentro le aziende.
La ricerca di Floox.it e dell’Università di Firenze offre uno specchio su dove siamo. Ed è solo da lì che si può costruire qualcosa di solido.
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