Nel 2026, oltre la demo:
Portare l'AI in Produzione
Nel 2026, oltre la demo:
Dalla sperimentazione al fatturato
Quanti progetti AI avete lanciato l'anno scorso? E quanti stanno fatturando oggi?
Se la risposta è "poco o niente", non c'è nulla di strano anzi siete in ottima compagnia. Il 2025, ormai così lontano, è stato sicuramente un anno di entusiasmo generale: chatbot messi in piedi in un pomeriggio e demo che lasciavano a bocca aperta (con poi uno stallo). E se vogliamo essere sinceri: l'hype è ormai finito o quasi. Chi decide nelle aziende ha (finalmente) smesso di applaudire le demo e ha iniziato a chiedere risultati, metriche e conti.
Il 2026 non perdonerà. La domanda è cambiata dal "Cosa sa fare questa AI" a "Quanto ci fa risparmiare o guadagnare?".
Benvenuti nel "Purgatorio dei PoC"
Esiste un limbo dove le buone idee vanno a morire. Chiamiamolo per un momento il "Purgatorio dei PoC", giusto per capirne il significato.
Vi è mai capitato di avere un prototipo che sul laptop sembrava magia, ma che appena portato in ambiente reale è crollato sotto il peso dei costi e dell'accuracy?
Ecco, il problema non è la tecnologia. Il problema è che abbiamo trattato l'AI come un giocattolo magico invece che come un componente software (in quanti misurano le metriche predittive?). Per uscire da questo stallo e trasformare i costi in ricavi, servono tre cose. E nessuna di queste è un nuovo modello più potente, che se c'è, male non fa certo.
Le tre leve per fare sul serio
1. Governance: il freno che ti fa andare molto più veloce
Sembra un paradosso? Eppure non lo è, in Formula 1, i freni potenti servono proprio a staccare più tardi e andare più forte o superare gli altri piloti (alias competitor).
Portare l'AI in produzione senza guardrails (sistemi di controllo) è un rischio incalcolabile. Non conviene che il vostro assistente virtuale inventi sconti che non esistono o risponda in modo inappropriato a un cliente VIP (come accaduto in recenti casi di cronaca internazionale).
La Governance non è semplicemente una burocrazia noiosa: è l'unica assicurazione che vi permette di dormire sonni tranquilli mentre i vostri Agenti lavorano h24.
2. Integrazione "Sporca"
Un'AI che vive in una chat isolata è un esercizio di stile. Il vero valore esplode quando l'AI "si sporca le mani" con i vostri sistemi legacy o analizza dati in modo continuo per voi, sollevando criticità e opportunità che altrimenti non vedreste.
Immaginate un Agente che non si limita a leggere una mail di reclamo, ma che entra nel vostro ERP, controlla lo stato della spedizione su SAP, verifica la policy di reso sul CRM e prepara il bonifico di rimborso in autonomia. Fantascienza?
Questa è la differenza tra un chatbot e un "quasi" collega digitale. E per farlo, serve ingegneria del software, non solo prompt engineering o una bella demo.
3. Basta bruciare token: il ROI
Il modello più grande e costoso non è sempre la scelta giusta. Spesso, un modello più piccolo e agile, ben istruito sui vostri dati, fornisce un risultato migliore e costa un decimo.
Nel 2026, ogni token speso deve avere un ROI misurabile. Monitorare i costi in tempo reale non è opzionale, è sopravvivenza. E anche se vi dicono che mettendo il modello in casa i costi sono abbattuti, fate attenzione: l'hardware ha costi di gestione (OpEx), c'è da evitare il probabile SPOF (single point of failure) e manutenzione umana che spesso superano le stime del cloud.
Non solo Soluzioni ma Processi e Percorsi evolutivi
Ogni tanto riceviamo (anzi più di quanto dovrebbe essere) la richiesta da parte di aziende che cercano il software miracoloso, un agente AI "chiavi in mano" che fa tutto da solo e mai servirà aiuto o supervisione.
La verità? Per ora non esiste. E anche se arrivasse un domani, oggi non conta: ogni salto tecnologico porta con sé nuovi tempi di adozione e costi. Inutile aspettare l'auto del 2030 se dobbiamo competere nel 2026: scegliamo la migliore oggi e puntiamo al traguardo.
Portare l'AI in produzione è un lavoro sartoriale. Significa prendere i vostri processi unici, smontarli e capire dove l'intelligenza artificiale toglie attrito e aggiunge margine.
Noi non ci limitiamo a installarvi un modello. Noi costruiamo l'infrastruttura (spesso ibrida e complessa) che lo tiene in piedi, sicuro e produttivo. Usiamo framework come Volcano SDK o Mastra per orchestrare agenti che lavorano davvero su workflow e processi complessi, non che chiacchierano e basta. E non sempre diremo che è possibile, siamo innovatori ma conosciamo bene la realtà e cosa significa il ROI.
È il momento di fatturare
Quindi alla domanda "Quanti progetti AI conviene mettere in piedi?" si può rispondere con un sano "Dipende" da come verrà approcciato. Se si continua a trattarlo come un esperimento R&D, rimarrà un costo, divertente e appagante ma comunque un costo. Se si inizierà a trattarlo come un asset industriale, diventerà un vantaggio competitivo.
Bene, siete pronti a uscire dal purgatorio?
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Organizziamo un incontro per risolvere eventuali dubbi, senza alcun impegno.
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Tag: AI, Management
Data di pubblicazione: 29 gennaio 2026
