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L’AI nell’ICT: portarla in produzione, non solo sperimentarla

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Introduzione

L’intelligenza artificiale non è più una sperimentazione.

In Italia ha raggiunto €1,2 miliardi nel 2024, con una crescita del 58% anno su anno.

Ma il punto non è più adottarla.
Il punto è farla funzionare davvero nei sistemi aziendali.

Molte iniziative si fermano dopo il go-live.
Poche arrivano a scala, integrazione e continuità operativa.

Il contesto: cosa sta succedendo

L’adozione dell’AI nel mercato italiano è in forte accelerazione:

  • Il 59% delle grandi aziende ha almeno un progetto attivo
  • L’adozione è guidata da settori come finance, energia e utilities
  • Le PMI stanno aumentando gli investimenti, ma con ritmi più graduali

Il risultato è un sistema a due velocità, dove la capacità di execution fa la differenza.

Dove nascono i problemi

Le principali criticità non sono tecnologiche, ma operative:

  • Scalabilità — portare l’AI da progetto a sistema
  • ROI — dimostrare impatti concreti nel tempo
  • Compliance — gestire AI Act, GDPR e governance
  • Competenze — diffondere uso reale dell’AI nelle organizzazioni

Il rischio è chiaro: AI adottata, ma non integrata.

Dove si sta investendo

Le aree a maggiore valore sono:

  • Automazione e orchestrazione dei processi
  • Analytics predittiva e decision support
  • AI generativa e conversazionale
  • Applicazioni verticali per settore

Emergono inoltre nuovi focus:

  • AI agentica per orchestrare sistemi complessi
  • AI affidabile e conforme
  • AI per sostenibilità ed ESG

Cosa funziona davvero

Le aziende che riescono a scalare l’AI adottano un approccio diverso:

  • Integrano l’AI nei sistemi esistenti
  • Costruiscono architetture dati solide
  • Gestiscono i modelli nel tempo (MLOps / AIOps)
  • Affrontano governance e compliance fin dall’inizio

In sintesi, trattano l’AI come parte dell’infrastruttura.

Approccio Abacus

Abacus lavora sull’AI come componente dell’IT backbone.

Le aree chiave:

  • Generative & Predictive AI
    per scenari decisionali e simulazioni
  • Conversational & Agentic AI
    per gestire interazioni e processi complessi
  • Process orchestration
    per governare workflow end-to-end
  • Responsible AI
    per garantire compliance, trasparenza e fiducia

Risultati attesi

Un approccio strutturato all’AI consente di ottenere:

  • Maggiore scalabilità e resilienza operativa
  • Decisioni più rapide e informate
  • Allineamento normativo e governance efficace
  • Maggiore fiducia nell’utilizzo dell’AI

Casi di studio

Contesto:
Azienda globale del settore automotive con più stabilimenti produttivi

Sfida:
Implementare un sistema di manutenzione predittiva scalabile e integrato

Soluzione:

  • Piattaforma dati e AI integrata
  • Architettura MLOps / AIOps
  • Moduli di AI agentica per orchestrazione processi

Risultati:

  • Riduzione del 30% dei falsi allarmi
  • Anticipo dei guasti oltre 7 giorni
  • Riduzione del 40% del downtime non pianificato

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