Integrare la Generative AI in azienda

Integrare la Generative AI in azienda: strategie, rischi e opportunità per le Software House

Un aspetto che spesso viene sottovalutato è che l’AI generativa non influenza solo il cliente diretto del system integrator, ma anche il cliente finale (il famoso cliente del cliente).

Facciamo un esempio: se un system integrator fornisce un assistente intelligente a un’azienda di e-commerce, non basta che funzioni bene per gli operatori interni: l’utente finale (cioè chi usa il sito) giudicherà il servizio in base alla qualità delle risposte, alla velocità e alla chiarezza.

Questo significa che chi sviluppa deve avere ben chiaro:

• Quali sono le aspettative del cliente finale: risposte rapide, informazioni affidabili, tono cortese. Anche la percezione di intelligenza o stupidità del chatbot conta: un errore può sembrare buffo all’interno, ma distruttivo per la fiducia dell’utente finale.
• Quali rischi non può correre il brand del cliente: errori di funzionamento, risposte lente, suggerimenti sbagliati.
• Quale livello di “magia” è accettabile e quale è pericoloso: un tool che “inventa” anche solo in piccola parte può sembrare brillante internamente, ma generare sfiducia nel cliente finale.

In altre parole: il system integrator non sta solo costruendo tecnologia, ma sta modellando l’esperienza di qualcun altro con il brand del cliente. È qui che serve il partner esperto, capace di gestire non solo i modelli, ma le aspettative.

La cornice strategica: governance, compliance e hype da gestire

Prima ancora della tecnologia, arriva il primo punto importante:

• Governance dell’AI: chi decide cosa può fare o non fare un sistema AI? Come si gestisce la responsabilità quando un modello sbaglia?
• Compliance e regolamentazione: normative come l’AI Act in Europa o linee guida etiche globali stanno diventando sempre più vincolanti. Un system integrator deve offrire soluzioni future-proof e conformi.
• Gestione delle aspettative interne: spesso i board o i clienti si aspettano “l’AI che fa tutto”. Il vero lavoro è tradurre questo entusiasmo in progetti concreti, sostenibili e con ROI misurabile.

Chiariti gli aspetti strategici, ci si può spostare sul cuore tecnico: come far funzionare davvero queste soluzioni?

La complessità nascosta del RAG

Uno dei pattern più diffusi per ridurre gli errori delle AI generative è il RAG – Retrieval Augmented Generation. A prima vista sembra semplice: l’AI legge i documenti aziendali e risponde basandosi su quelli. In realtà, sotto il cofano, è un sistema complesso:

• I documenti vanno frammentati (“chunking”), perché i modelli non possono leggere migliaia di pagine intere: soffrono del cosiddetto “ago nel pagliaio”. Dividere in blocchi riduce il rumore, ma la dimensione del chunk influenza sia la precisione sia il rischio di perdita di contesto.
• Ogni pezzo viene trasformato in un vettore, un punto in uno spazio matematico a centinaia di dimensioni. Questa è la vettorializzazione, che cattura il significato del testo. Più grande il chunk, più sfumature semantiche e rumore possono infiltrarsi.
• Le query dell’utente vengono anch’esse trasformate in vettori, e la ricerca avviene trovando i pezzi più “vicini” nello spazio vettoriale. Ma spesso le domande sottintendono concetti che nemmeno un umano coglierebbe al volo.
• Infine, i documenti più rilevanti vengono reinseriti nel prompt del modello, che genera la risposta. Se il retrieval seleziona contenuti non pertinenti, il risultato sarà contaminato da rumore e rischi di errore anche grossolani.

Questa pipeline porta benefici enormi, ma introduce anche rischi:

• Qualità dei dati: se i documenti sono vecchi, incompleti o scritti male, l’AI risponderà male anche se la tecnologia è impeccabile.
• Pertinenza: piccoli errori nella scelta dei chunk (es. un paragrafo fuori contesto) possono portare a risposte fuorvianti.
• Costi e latenza: più documenti da indicizzare e più ricerche da fare, maggiore è il peso computazionale.

Il RAG, quindi, non è un bottone “plug-and-play”: è un sistema di knowledge engineering che richiede attenzione costante, valutazioni, test e manutenzione.

Cosa introdurre internamente: aspetti tecnici ed economici

Per gestire davvero un sistema AI in produzione, un’azienda di sviluppo software o un system integrator deve dotarsi di nuovi strumenti e pratiche:

Aspetti tecnici

• Prompt engineering e versioning: i prompt vanno trattati come codice, con versionamento, test e rollback. Non è magia, è ingegneria.
• Valutazione e metriche (AI eval): bisogna misurare la qualità con indicatori chiari (accuracy, faithfulness, hallucination rate, costo per query, latency). Senza questa parte, si rischia di vendere soluzioni senza poterle mantenere.
• Fallback e continuità operativa: ogni sistema deve avere meccanismi di degradazione (da AI a ricerca classica, da modello grande a uno più piccolo) per garantire resilienza.

Aspetti economici

• Modelli di pricing: la generative AI introduce costi variabili (token, query, API call). Servono strumenti di controllo, alert e budgeting.
• ROI e casi d’uso rapidi: vanno scelti progetti che generano valore misurabile, come riduzione dei costi di supporto del 30% o aumento della produttività interna del 20%.
• Strategia di adozione graduale: meglio procedere per fasi (PoC → Pilota → Produzione) piuttosto che lanciarsi in un roll-out totale.

Il rischio della deriva degli agenti AI

Un altro punto cruciale riguarda gli agenti AI. Un agente non si limita a rispondere, ma può agire: consultare documenti, eseguire comandi, aprire ticket, mandare email, interfacciarsi con API esterne.

Questo potere è enorme, ma porta con sé un rischio: la deriva.

La deriva degli agenti si verifica quando:

• L’agente inizia a combinare azioni in modi non previsti.
• Piccole variazioni di input generano comportamenti radicalmente diversi.
• L’agente trova scorciatoie che soddisfano il compito formalmente, ma non l’intenzione reale (es. “chiudere ticket” significa risolverli, non semplicemente segnarli come chiusi).

Per questo motivo, l’uso degli agenti deve sempre includere:

• Sandbox: ambienti controllati dove l’agente può agire senza causare danni irreversibili.
• Guardrail: regole esplicite che limitano le azioni disponibili.
• Human-in-the-loop: supervisione umana obbligatoria sulle azioni critiche.

Gli agenti non sono intrinsecamente “avvezzi al pericolo”: diventano rischiosi se vengono lasciati liberi senza regole. Per integrarli serve disciplina, valutazioni continue e un approccio incrementale.

Prima all’interno, poi nei prodotti

Un errore comune è partire subito con l’AI generativa rivolta ai clienti finali. La verità è che l’integrazione dovrebbe cominciare all’interno dell’azienda stessa.

Gli agenti AI sono perfetti per automatizzare i processi ripetitivi interni: preparare report, riassumere riunioni, generare codice boilerplate, gestire richieste IT, supportare HR con screening CV e risposte ai candidati.

Fare questo prima di proporre soluzioni al mercato porta due vantaggi enormi:

1. L’azienda impara sulla propria pelle i limiti e le potenzialità dell’AI, senza rischiare la reputazione di un cliente.
2. Si guadagna velocità operativa, creando un ambiente più agile e produttivo, che diventa il trampolino per portare l’AI nei prodotti destinati ai clienti finali.

In pratica, l’AI va collaudata in casa prima di diventare un’offerta esterna.

La roadmap per i System Integrator

Integrare l’AI generativa non è un atto unico, ma un percorso che segue tappe precise:

• Il primo passo è sempre strategico: chiarire perché adottare la tecnologia e in quali aree avrà davvero impatto.
• Poi si passa all’identificazione dei casi d’uso, scegliendo quelli ad alto valore e rischio contenuto.
• A questo punto si lavora sulla preparazione dei dati e della sicurezza, perché senza basi affidabili l’AI non regge.
• Si definisce la scelta architetturale: RAG, fine-tuning, agenti, modelli open o proprietari.
• Si procede con una prototipazione rapida (PoC) per mostrare valore in poche settimane.
• Si entra in un pilota controllato, testando con utenti reali e monitorando costi e qualità.
• Si porta il sistema in produzione, introducendo versionamento, fallback e governance dei costi.
• Parallelamente serve change management e formazione, perché gli utenti devono sapere come usare l’AI e soprattutto cosa non aspettarsi.
• Arriva poi il momento del go-to-market, con modelli di prezzo chiari, contrattualistica e verticalizzazione dell’offerta.
• Infine, c’è il miglioramento continuo, con aggiornamenti regolari dei modelli, valutazioni dei rischi e ampliamento dei casi d’uso.

Le persone al centro: formazione e nuove competenze

Un aspetto spesso dimenticato è quello culturale:

• Formazione degli utenti: senza training, anche la migliore soluzione può essere percepita come “inutile” o addirittura “pericolosa”.
• Cultura della sperimentazione: i team vanno incoraggiati a provare, sbagliare e migliorare rapidamente.
• Nuove competenze: figure come l’AI product owner o il LLM engineer diventano cruciali per guidare la trasformazione.

In sintesi

La roadmap di adozione dell’AI generativa per un system integrator non è solo una questione di tecnologia. È un percorso che tiene conto:

• Delle aspettative del cliente del cliente, perché l’AI tocca sempre l’esperienza finale.
• Della complessità tecnica dei sistemi RAG, che sono potenti ma non banali.
• Dei rischi di deriva degli agenti, che richiedono regole e supervisione.
• Della necessità di partire dall’interno, con agenti AI per i processi ripetitivi, così da accumulare esperienza ed efficienza prima di estendere al mercato.

Solo un partner esperto può guidare questa trasformazione, trasformando l’entusiasmo iniziale per ChatGPT in una strategia sostenibile e scalabile, che rende l’azienda non solo utilizzatrice di AI, ma fornitore di soluzioni di nuova generazione.