Le realtà industriali nell’era dell’intelligenza artificiale. L’impatto della Intelligenza Artificiale nei settori industriali. Report di IBM.
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- 19 Aprile 2025
Il documento Industries in the AI Era dell’IBM Institute for Business Value esplora l’impatto dell’intelligenza artificiale su dieci settori industriali, evidenziando come l’adozione di AI possa andare oltre l’efficienza operativa per abilitare nuove opportunità di crescita e innovazione. Il vero valore si manifesta quando l’AI diventa un motore di trasformazione strategica, ridefinendo modelli operativi e aprendo nuovi spazi di mercato. Il documento evidenzia come il 62% dei CEO ritenga necessario riscrivere le regole organizzative per rimanere competitivi e il 79% degli executive preveda che l’AI generativa avrà un impatto significativo sui modelli operativi aziendali. Viene sottolineata l’importanza di un modello operativo basato sull’AI, che non si limiti a implementare strumenti tecnologici ma favorisca un’integrazione armoniosa tra persone, processi e piattaforme. Le aziende che riescono a creare un ecosistema AI-centrico possono ottenere un effetto “flywheel”, in cui l’innovazione si autoalimenta generando nuove opportunità di business.
Servizi di pubblica utilità: come potenziare l’affidabilità della rete elettrica.
L’adozione dell’intelligenza artificiale consente ai servizi di pubblica utilità di gestire le complessità della transizione energetica in corso. Mentre il settore è alle prese con infrastrutture obsolete, costi operativi crescenti e pressioni per la transizione verso fonti di energia più pulite, l’intelligenza artificiale può contribuire a migliorare la resilienza della rete elettrica. Dalle reti intelligenti alle previsioni energetiche all’integrazione delle energie rinnovabili, l’intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nella trasformazione del settore dei servizi di pubblica utilità. Ad esempio, può contribuire a ridurre le fluttuazioni nella generazione di energia rinnovabile e a ottimizzare i sistemi di accumulo di energia.
Assistenza sanitaria: fornire miglioramenti misurabili con l’intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale ha già dimostrato il potenziale per rivoluzionare l’assistenza sanitaria
senza interrompere l’assistenza ai pazienti quando applicata alle operazioni di back-office
e alle decisioni cliniche non in prima linea. Ad esempio, l’automazione basata sull’intelligenza artificiale ha ridotto il tempo di elaborazione delle lettere di dimissione da 10 minuti a soli quattro secondi per paziente. Guardando al futuro, l’intelligenza artificiale è pronta a fare la differenza nella trascrizione digitale consentendo l’acquisizione automatica di note e riepiloghi. Con i progressi terapeutici supportati dall’intelligenza artificiale all’orizzonte, l’intelligenza artificiale può già fornire miglioramenti misurabili nel flusso dei pazienti riducendo gli appuntamenti persi, i follow-up non necessari e le dimissioni ritardate.
Assicurazione: colmare il divario di fiducia nell’IA.
In un settore definito da prudenza e mitigazione del rischio, cogliere le opportunità create dall’IA può sembrare un gioco di equilibri. Mentre il 77% dei dirigenti del settore afferma di dover adottare rapidamente l’IA di generazione per tenere il passo con i rivali, solo la metà afferma che si tratta più di un’opportunità che di un rischio.
Gli assicuratori possono differenziarsi utilizzando l’IA per supportare nuovi tipi di prodotti su misura
e immetterli sul mercato più rapidamente con un approccio più mirato. Ciò significa fornire non solo personalizzazione, ma corrispondenze reali tra clienti, i loro rischi e il portafoglio prodotti dell’assicuratore. Fiducia e qualità devono essere ferree, dato l’investimento di un assicuratore in un marchio e i suoi vincoli normativi.
Scienze della vita: dalla scoperta di farmaci all’IA agentica.[1]
La scoperta e lo sviluppo di farmaci abilitati dall’IA sono un argomento caldo nel settore delle scienze della vita. Sono disponibili vari modelli di base biomedica per supportare la progettazione di farmaci, inclusi modelli open source che utilizzano l’IA per generare progetti molecolari. Man mano che l’intelligenza artificiale progredisce da strumenti basati su attività individuali ad agenti di intelligenza artificiale, le possibilità diventano ancora più ricche. Le organizzazioni di scienze biologiche possono ottimizzare e automatizzare flussi di lavoro complessi e multi-step, dall’analisi genomica alla sintesi di ipotesi all’interpretazione visiva dei dati.
Banche e finanza: fornire più e migliori servizi.
L’intelligenza artificiale offre alle banche nuove opportunità per reinventare il modo in cui creano valore per i clienti. Il 67% dei CEO bancari afferma di dover accettare rischi significativi
per sfruttare i vantaggi dell’automazione e migliorare la competitività, mentre il 64% afferma di dover riscrivere il proprio manuale organizzativo per vincere in futuro. Con l’intelligenza artificiale, le banche apprendono di più da ogni interazione con il cliente, perfezionano le azioni per migliorare
l’esperienza del cliente, servizi di valore più elevato, come finanza integrata e gestione patrimoniale. Le banche stanno anche sfruttando l’intelligenza artificiale per reinventare le operazioni principali per
una maggiore efficienza, una migliore gestione del rischio e una tecnologia modernizzata.
Telecomunicazioni: l’intelligenza artificiale rimodella il mondo digitale.
Oltre l’80% dei dirigenti delle telecomunicazioni afferma che l’intelligenza artificiale di generazione cambierà il ruolo della propria organizzazione all’interno del proprio settore nei prossimi tre anni.
L’intelligenza artificiale sta andando oltre l’automazione di base per raggiungere il processo decisionale, l’ottimizzazione della rete, la sostenibilità e l’assistenza clienti proattiva. In quanto connettori tra persone e aziende, i fornitori di servizi di comunicazione (CSP) hanno un’opportunità unica di posizionarsi come catalizzatori per l’innovazione guidata dall’intelligenza artificiale in tutti i settori. Oltre tre CEO di telecomunicazioni su quattro (79%) affermano che la generazione di intelligenza artificiale creerà opportunità per la loro organizzazione al di fuori del settore delle telecomunicazioni.
Servizio pubblico: i governi pronti per il futuro si affidano all’intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale offre ai governi un’opportunità senza precedenti per reinventare
il modo in cui erogano i servizi, con il potenziale di stabilire lo standard globale per l’innovazione e la resilienza. Il 60% dei CEO governativi dà priorità all’accelerazione della trasformazione e il 69% riconosce la necessità di riscrivere i manuali organizzativi per essere pronti per il futuro. In un’epoca definita dalla volatilità, l’intelligenza artificiale consente ai governi di ampliare le capacità, potenziare i dipendenti pubblici, ridurre gli oneri amministrativi e rispondere con agilità a crisi ed eventi shock come conflitti geopolitici, disastri legati al clima, pandemie e sconvolgimenti economici Prodotti al dettaglio e di consumo: passaggio a marchi guidati dall’intelligenza artificiale Oltre l’80% delle organizzazioni di prodotti al dettaglio e di consumo segnala l’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle previsioni della domanda, nel supporto IT, negli help desk delle risorse umane, nelle promozioni commerciali e nella gestione dell’inventario. La sfida è estendere questi primi progressi in attività più sofisticate e che creano valore, e compiere i passi coraggiosi necessari per diventare marchi guidati dall’intelligenza artificiale. I dirigenti del settore proiettano che il contributo dell’intelligenza artificiale alla crescita dei ricavi aumenterà del 133% dal 2023 al 2027, con impatti significativi sull’esperienza del cliente, sulla progettazione del prodotto e sui nuovi modelli di business. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può abilitare l’iper-personalizzazione e personalizzare l’impegno omnicanale.
Automotive: guidare la mobilità verso nuove destinazioni.
L’industria automobilistica è stata in prima linea nell’implementazione dell’intelligenza artificiale,
dalla tecnologia di guida autonoma ai veicoli elettrici. Le auto sono diventate sempre più intensive in termini di software e il 74% dei dirigenti del settore prevede che le auto saranno definite dal software e alimentate dall’intelligenza artificiale nel prossimo decennio. Il modello di business del settore automobilistico si sta spostando dalla vendita di veicoli e parti aftermarket alla generazione di più entrate digitali ricorrenti. Un’esperienza cliente basata sul software può essere un elemento chiave di differenziazione del marchio automobilistico, poiché si prevede che le entrate digitali e correlate al software saranno il 51% delle entrate totali del settore entro il 2035.
Petrolio e gas: abilitare un futuro a basse emissioni di carbonio più redditizio
L’intelligenza artificiale sta emergendo come catalizzatore per ogni aspetto della catena del valore del petrolio e del gas, dall’esplorazione alla produzione alla distribuzione, sbloccando nuovi livelli di efficienza operativa, sicurezza e sostenibilità. Che si tratti di scoprire riserve inutilizzate, migliorare la manutenzione predittiva per aiutare a prevenire i guasti prima che si verifichino o guidare processi di produzione più efficienti, l’intelligenza artificiale è il motore che può far progredire il settore. Può anche aiutare il settore a orientarsi verso soluzioni energetiche sostenibili ottimizzando la generazione di energia rinnovabile e semplificando l’integrazione della rete.
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando i settori
Incanalare questa rivoluzione nella leadership di mercato richiede un modello operativo basato sull’intelligenza artificiale incentrato sulle persone, supportato da processi, abilitato da piattaforme tecnologiche e dati e rafforzato da partner energizzati.
Elevare le persone.
Nelle organizzazioni tradizionali, le persone, indipendentemente dal loro ruolo, trascorrono molto tempo a esaminare manualmente la documentazione, raccogliere dati e monitorare i sistemi. Gli assistenti e gli agenti AI possono gestire queste attività senza sforzo, liberando i professionisti da compiti noiosi, liberando tempo per immergersi più a fondo in attività di maggior valore e consentendo una risoluzione dei problemi più creativa. Le persone di tutti i settori dovranno apportare questo cambiamento radicale, con il 64% dei CEO che afferma che il successo con l’intelligenza artificiale dipende più dall’adozione delle persone che dalla tecnologia stessa.8 Le organizzazioni che effettuano questa transizione saranno pronte ad affrontare la carenza di competenze, gestire le risorse con maggiore flessibilità e sfruttare l’intelligenza collettiva della forza lavoro.
Miglioramento continuo dei processi.
L’intelligenza artificiale può spazzare via i silos funzionali e trasformare radicalmente i metodi di lavoro, rimuovendo la ridondanza, migliorando le informazioni e alimentando l’agilità aziendale.
L’intelligenza artificiale agentica consente flussi di lavoro iterativi e collaborativi e miglioramenti continui dei processi. Può identificare, reperire e incorporare dati da sistemi e strumenti per generare
risultati in nuovi modi e incorporare e codificare i miglioramenti su scala e velocità senza precedenti. Infatti, il 92% dei dirigenti di livello C prevede di digitalizzare i flussi di lavoro della propria organizzazione e sfruttare l’automazione basata sull’intelligenza artificiale entro il 2026.
Ottenere di più dai dati e dall’intelligenza artificiale tramite architetture e piattaforme IT flessibili.
Con l’evoluzione della tecnologia dell’intelligenza artificiale, lavorare con un unico grande modello per tutti gli scopi non è necessariamente la strada giusta da seguire.
Diverse capacità sono offerte da modelli diversi, con alcuni modelli su misura per le esigenze di un settore specifico. Le organizzazioni con una piattaforma di intelligenza artificiale per più modelli e asset, sostenuta da architetture tecnologiche flessibili, saranno in grado di sfruttare il modello giusto per ogni caso d’uso.
Ciò significa evitare il lock-in tecnologico[2], abbracciare l’ibrido per progettazione e abilitare
interoperabilità e scalabilità tra ambienti e sistemi diversi.
Ciò consentirà ai dati di fluire attraverso l’azienda dove possono generare il maggior valore e trasformare l’intelligenza artificiale in un vantaggio competitivo attingendo ai dati specifici dell’azienda e del settore. Per molte organizzazioni, ciò richiederà un reset tecnologico, con il 74% delle organizzazioni che lotta con il debito tecnico e solo il 25% dei dirigenti che concorda fermamente sul fatto che l’infrastruttura IT della propria organizzazione può supportare l’AI scalabile in tutta l’azienda.
Per un approfondimento si rinvia alla lettura integrale del report[3].
[1] Uno degli ultimi prodotti della tecnologia di intelligenza artificiale, l’IA generativa è efficace nell’alleggerire il carico di lavoro degli utenti sia quotidiani che professionali e nell’automatizzare le loro attività. Le IA agentiche basate su modelli di IA generativa sono ideali per alleggerire il carico di lavoro di aziende e organizzazioni e automatizzare attività complesse ripetitive. Entrambi i tipi di IA presentano vantaggi, svantaggi, aree di utilizzo e limit
[2] Il lock-in è un fenomeno di natura tecnica ed economica tale per cui un’organizzazione non riesce a svincolarsi facilmete da una scelta tecnologica precedentemente effettuata.
[3] Link: https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/industries-ai-era
