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L’adozione dell’AI è esplosa.
Ma sotto il clamore, la verità è che molti progetti AI stanno già fallendo. E non per colpa degli algoritmi.
Falliscono perché partono in modo sbagliato.
Perché nessuno si è fermato a chiedersi: “Su cosa stiamo davvero costruendo?”
Se stai lanciando (o stai già vivendo) un progetto AI in azienda, questo articolo è per te.
Qui non troverai hype né formule magiche: solo i criteri reali per capire se il tuo progetto ha fondamenta solide o se sta poggiando sul vuoto.
1. L’AI è solo un acceleratore. Se la macchina è guasta, accelera il disastro
La prima grande illusione?
Pensare che introdurre un agente AI, una feature generativa o un chatbot conversazionale risolva i problemi esistenti.
L’AI non risolve disfunzioni strategiche. Le amplifica.
- Se non hai chiaro il customer journey, l’AI generativa personalizzerà il caos.
- Se i dati sono sporchi, l’AI tirerà fuori conclusioni sbagliate… con molta più convinzione.
- Se la tua architettura è monolitica e obsoleta, integrarla con modelli esterni sarà una corsa a ostacoli.
Prima dell’AI, serve la regia.
Serve sapere dove stai andando, perché, con quali asset, e con quale visione d’insieme.
2. Il problema non è tecnico: è strategico
In moltissimi casi, quando siamo chiamati per valutare un progetto AI, la situazione è questa:
“Abbiamo scelto un provider LLM, fatto un PoC, sviluppato un primo modulo… ma ora non sappiamo se estendere, rifare o buttare tutto.”
Questo accade perché manca una cosa: una roadmap strategica dell’adozione AI, costruita con una chiara connessione tra:
- Obiettivi aziendali
- Customer experience
- Struttura organizzativa
- Stack tecnologico esistente
- Governance dei dati
- Costi di esercizio e manutenzione
Questa roadmap non la può dare il fornitore, né il team dev interno.
Serve un lavoro preliminare: un vero audit strategico, pensato per Tech Leader e CEO.
3. Serve un’analisi sistemica: non solo del codice, ma del contesto
Quando parliamo di “fondamenta solide”, non parliamo solo di codice pulito o latency sotto controllo.
Parliamo di:
- Modello operativo: chi mantiene l’AI in esercizio? Con quali processi?
- Ownership: chi è responsabile dei dati, del modello, delle scelte? Cosa accade in caso di incident?
- Ciclo di vita: come evolverà l’AI? È previsto un budget di iterazione? C’è un piano di declino o sostituzione?
- Valutazione dell’efficacia: esiste una metrica che collega l’output dell’AI a un risultato aziendale reale?
Se non ci sono risposte chiare a queste domande, non è un progetto. È un esperimento.
E nella maggior parte dei casi, l’azienda non può permettersi di fare esperimenti in produzione.
4. Il rischio nascosto: l’AI che sembra funzionare… ma ti isola
C’è un altro pericolo meno visibile:
Progetti AI che “funzionano”, ma creano silos, duplicano processi o spiazzano il team.
Succede quando:
- L’AI viene integrata in modo isolato da una divisione interna.
- Il team non è formato né coinvolto nel disegno.
- Non c’è allineamento tra obiettivi di business e funzionamento dell’AI.
Il risultato?
Un sistema che sembra promettente ma genera resistenze interne, costi invisibili e frustrazione.
La tecnologia funziona. Il contesto no.
5. Cosa fare prima di investire (o reinvestire) in un progetto AI
Se sei all’inizio: non correre.
Fermati e ragiona prima su questi elementi:
- Problema reale da risolvere (chiaro, misurabile, utile)
- Dati disponibili (quantità, qualità, accessibilità, ownership)
- Fattibilità tecnica (stack attuale, effort, compatibilità)
- Sostenibilità (costi, dipendenze, evoluzione)
- Governance (chi decide, chi mantiene, chi risponde)
Se il progetto è già avviato: valuta uno Stop&Think, un momento di audit e riallineamento.
Meglio fermarsi adesso che buttare sei mesi e 100.000 € in un vicolo cieco.
6. Il GamePlan Check Up: come mettiamo ordine nei progetti AI
Nel nostro lavoro di advisory, usiamo uno strumento collaudato: il GamePlan Check Up.
È una diagnosi strategico-tecnica che serve a:
- fotografare la situazione attuale (tecnica, organizzativa, decisionale)
- individuare i punti deboli e i rischi nascosti
- definire una roadmap AI chiara e sostenibile, con fasi, metriche e criteri decisionali
- suggerire architetture, ruoli e azioni concrete
È stato usato da software house, startup, PMI e grandi aziende per mettere a terra progetti AI che reggono nel tempo e si integrano con il business.
Non è una consulenza teorica. È il modo più veloce per capire se e come vale la pena investire davvero nell’AI.
Vuoi sapere se il tuo progetto AI poggia su basi solide?
Scopri il GamePlan Check Up
Il primo passo per costruire o correggere la rotta, con metodo.
