Altroconsumo, nel racconto di questa seconda puntata di RadioNext, mostra un punto che molte imprese italiane continuano a sottovalutare: l’intelligenza artificiale non è davvero trasformativa quando si limita a velocizzare l’esistente, lo diventa quando costringe a ripensare il modo in cui il lavoro viene organizzato. È questa la chiave emersa dal confronto con Ivan Maroli, responsabile dei centri di competenza di Altroconsumo, che descrive un percorso concreto, lontano sia dall’entusiasmo ingenuo sia dal marketing da convegno.
Prima l’automazione delle attività ripetitive, poi la misurazione dell’impatto, quindi l’eventuale evoluzione verso strumenti più personalizzati: un metodo che interessa da vicino manager e imprenditori, soprattutto quelli che stanno cercando di capire se l’AI sia un investimento industriale o soltanto l’ennesimo costo travestito da innovazione. Il progetto pilota raccontato in trasmissione parte infatti da una constatazione molto semplice: troppe energie qualificate finiscono ancora in raccolta dati, aggiornamenti e controlli manuali, cioè in attività necessarie ma a basso valore aggiunto.
Quando queste routine vengono assorbite dall’AI, si libera spazio per analisi, decisione e sviluppo. Siamo davvero pronti, però, a usare questo tempo liberato per fare meglio il lavoro, oppure rischiamo di riempirlo con altra burocrazia digitale? La domanda è meno teorica di quanto sembri, perché il caso Altroconsumo suggerisce che il vero cambio di passo non stia nello strumento, ma nella cultura aziendale che lo accompagna.
E qui arriva il passaggio più interessante per chi guida un’organizzazione: non serve essere una multinazionale da migliaia di dipendenti per impostare una trasformazione credibile. Altroconsumo, realtà di poco più di 200 persone inserita in un network internazionale di associazioni dei consumatori, dimostra che anche strutture agili possono sperimentare con metodo, scalare ciò che funziona e condividere asset e competenze in modo intelligente.
Il secondo asse della puntata riguarda infatti il chatbot front-end, l’assistente virtuale “Vera”, costruito per dialogare con i consumatori partendo dal patrimonio di conoscenze accumulato in anni di test, analisi e studi. Ed è qui che l’AI smette di essere solo efficienza interna e diventa ridisegno della relazione con l’utente. Non più una classifica da consultare in autonomia, non più una tabella tecnica da interpretare da soli, ma una conversazione capace di trasformare dati e benchmark in una raccomandazione contestuale: qual è la lavatrice migliore per te, per il tuo spazio, per la tua famiglia, per il tuo bisogno concreto? È un cambio di paradigma che molte aziende del largo consumo, del retail e dei servizi dovrebbero osservare con attenzione, perché sposta il focus dal prodotto “migliore in assoluto” alla risposta “più utile in quel momento”.
E non è forse questa la promessa più credibile dell’intelligenza artificiale nel business, cioè aumentare la pertinenza, non soltanto la velocità? Il punto finale, forse il più prezioso, riguarda il consiglio di metodo dato agli imprenditori: prima testare con strumenti disponibili sul mercato, sbagliare, rimisurare, capire gli obiettivi veri; solo dopo, se necessario, investire in soluzioni custom, soprattutto quando entrano in gioco sicurezza dei dati e proprietà intellettuale. In altre parole, meno fede nelle demo perfette dei fornitori e più disciplina nel leggere i propri processi. Perché infilare l’AI dentro un’azienda che continua a lavorare con logiche vecchie, avverte Ivan, significa preparare un fallimento costoso. E allora la vera domanda, per chi ascolta, non è se adottare l’intelligenza artificiale, ma se la propria organizzazione sia davvero pronta a cambiare il modo in cui decide, serve il cliente e costruisce valore.