Nelle PMI l’intelligenza artificiale è ormai riconosciuta come una leva strategica per efficienza e competitività. Due approcci principali emergono per adottare l’AI nei processi aziendali:
1) sfruttare soluzioni esterne e agenti intelligenti integrati (ad esempio chatbot, RPA o funzionalità AI in applicazioni cloud esistenti)
2) potenziare e personalizzare a fondo gli attuali sistemi gestionali con nuove funzioni basate sull’AI.
Un’ampia tendenza tra le PMI è partire dalle funzionalità di AI già incluse nelle piattaforme in uso (come Microsoft 365 Copilot) prima di investire in sviluppi basati su architetture complesse.
Questo approccio consente di adottare soluzioni standard in modo più rapido e meno invasivo, riducendo tempi di implementazione e complessità rispetto a sviluppi fortemente personalizzati. Ad esempio, molte imprese integrano chatbot di assistenza clienti o sistemi di analisi predittiva collegati all’ERP tramite API, senza modificare il cuore del gestionale.
Limiti della personalizzazione spinta dell’ERP:
L’appesantimento di un ERP tradizionale con personalizzazioni estensive presenta sfide serie. Da un lato, un ERP altamente su misura può allinearsi bene ai processi aziendali e migliorare l’esperienza utente in modo mirato; tuttavia, ogni customizzazione aumenta la complessità e i costi di implementazione e manutenzione. Modifiche profonde al codice del gestionale possono introdurre dipendenze difficili da gestire, rischi di malfunzionamenti inattesi e una crescita del costo totale di possesso (TCO) nel tempo. Inoltre, un ERP eccessivamente personalizzato diventa meno flessibile: l’adattamento ai futuri aggiornamenti del software o alle nuove tecnologie risulta complicato, poiché gli interventi custom rischiano di rompere la compatibilità con gli upgrade e richiedere ulteriori costose riconfigurazioni. Per una PMI con risorse limitate, queste complessità possono frenare l’innovazione invece di favorirla.
Quale strategia privilegiare?
Le migliori pratiche odierne suggeriscono un approccio pragmatico e incrementale: sfruttare le opportunità offerte dalla nuova generazione di software e servizi “intelligenti”, prima di tutto, evitando di reinventare la ruota.
In altre parole, è preferibile non sovraccaricare i vecchi sistemi ERP con personalizzazioni pesanti, ma potenziare i processi tramite agenti AI e funzionalità cloud esterne ben integrate con le piattaforme già in uso. Questo consente alle PMI di introdurre l’AI in modo rapido e sostenibile, ottenendo risultati tangibili – ad esempio nell’automazione di attività ripetitive, nel supporto decisionale o nel servizio clienti – senza stravolgimenti operativi né costi proibitivi.
La tabella seguente riassume i due approcci e i rispettivi elementi chiave:
STRATEGIA 1
Soluzioni esterne & cloud “AI-ready” (Agenti e processi innovativi fuori dall’ERP)
FATTORI CHIAVE
- Piattaforme cloud con AI integrata (tool come M365 Copilot): funzionalità già pronte, costantemente aggiornate dai fornitori.
- Adozione rapida e graduale: si attivano moduli AI esistenti o si collegano agenti esterni via API, minimizzando lo sviluppo interno.
- Meno competenze specialistiche richieste: l’AI si innesta su software familiari all’utente, riducendo formazione necessaria.
- Time-to-value ridotto: l’AI comincia a produrre benefici in tempi brevi (es. automazione di compiti amministrativi, chatbot per clienti), con investimenti iniziali contenuti.
STRATEGIA 2
Personalizzazione spinta dell’ERP (Estendere e “appesantire” le applicazioni esistenti)
FATTORI CHIAVE
- ERP su misura: adattato ai processi specifici, con interfacce e flussi calibrati sull’organizzazione – può migliorare l’allineamento ai requisiti aziendali. Sviluppo complesso e costoso: richiede progetti software dedicati; ogni modifica aumenta complessità e oneri di manutenzione.
- Rischi per aggiornabilità: customizzazioni estese rischiano di rendere l’ERP rigido e poco compatibile con futuri upgrade del software, comportando ulteriori costi di adeguamento.
- Necessità di competenze IT avanzate: servono specialisti (interni o partner) per sviluppare e gestire le soluzioni AI su misura, con maggior dipendenza dal fornitore e maggiori tempi di implementazione.
In sintesi, le PMI ottengono i risultati migliori adottando un approccio “light” e integrato: prima capitalizzando sulle funzionalità AI offerte dalle piattaforme standard e su agenti esterni ben connessi ai propri dati, e solo successivamente – se necessario – valutando sviluppi ad hoc mirati. Questa strategia riduce il rischio di progetti onerosi e poco sostenibili, permettendo invece di sperimentare l’AI in modo graduale e scalare dai primi successi verso un’innovazione più ampia, con un migliore equilibrio tra benefici e costi per l’azienda.
Se vuoi capire quale strategia adottare per introdurre l’Intelligenza Artificiale in azienda, compila il form e richiedi maggiori informazioni.
