📘 **Prendi il libro “Decisioni Data-Driven”** → (https://www.glowbooks.it/project/decisioni-data-driven/)📩 **Iscriviti alla newsletter Dati365** → [https://substack.com/@dati365] L’intelligenza artificiale è pronta. Ma siamo sicuri che lo siano anche le nostre aziende?Qualche mese fa sono salito sul palco di **AI Week**, uno dei principali eventi europei dedicati all’Intelligenza Artificiale, con uno speech volutamente provocatorio: **“L’AI è pronta. La tua azienda (forse) no”**.In questa puntata di *Dai Dati alla Business Intelligence* trovi l’intervento completo e, nella parte finale, alcune mie riflessioni sui concetti che considero più importanti per manager, imprenditori e professionisti che oggi stanno cercando di capire **come introdurre davvero l’AI in azienda e ottenere risultati misurabili**.Il punto di partenza è semplice: la tecnologia sta evolvendo molto più velocemente delle organizzazioni. Modelli generativi, agenti AI e nuovi strumenti diventano ogni mese più potenti e accessibili, mentre moltissime aziende continuano a sperimentare attraverso demo, POC e progetti pilota senza riuscire a portarli nei processi reali o a dimostrarne il ROI.Il problema, quindi, spesso **non è l’AI**.Nel video analizziamo tre errori particolarmente frequenti.Il primo è lasciarsi bloccare dalla paura: paura di sbagliare, di non essere pronti, di perdere controllo o di essere sostituiti.Il secondo è l’opposto: la **FOMO**, che porta a partire dal nuovo tool, dal nuovo modello o dall’ultimo agente AI disponibile e solo successivamente cercare un problema aziendale a cui applicarlo.Il terzo è considerare l’AI una **scorciatoia** capace di risolvere problemi che esistevano già prima: processi non digitalizzati, KPI poco chiari, dati di scarsa qualità, sistemi scollegati e decisioni non misurabili.È qui che propongo un approccio diverso:**Decision First → Data Grounded → AI Powered.**Prima viene l’obiettivo di business.Poi il processo che determina quel risultato.Poi la misurazione attraverso KPI e dati affidabili.Poi l’analisi e la decisione.**Solo alla fine arriva l’Intelligenza Artificiale**, come acceleratore di un sistema che deve già avere fondamenta solide.Durante lo speech parliamo anche della piramide **DIKW – Data, Information, Knowledge, Wisdom**, di data warehouse, Business Intelligence, Generative BI, machine learning, qualità del dato e di un principio che considero centrale: **non possiamo ottimizzare ciò che non siamo in grado di misurare**.È anche la tesi alla base del mio libro **“Decisioni Data-Driven: Dati, Analytics e AI per Manager e Imprenditori”**. L’AI arriva volutamente verso la fine del percorso, dopo processi, dati, analytics, dashboard, data storytelling e cultura decisionale: perché introdurre una tecnologia potente senza aver costruito ciò che viene prima rischia semplicemente di permetterci di sbagliare… più velocemente.Se lavori con dati, analytics, Business Intelligence o Intelligenza Artificiale, oppure devi decidere come investire sull’AI nella tua azienda, fammi sapere nei commenti come la stai affrontando: **oggi il problema maggiore è ancora la tecnologia, oppure tutto ciò che dovrebbe esserci prima?** 00:00 Introduzione: lo speech all’AI Week 01:14 Perché il vero problema non è più la tecnologia 03:36 Paura e FOMO: i primi errori con l’AI 05:26 Il rischio di partire dal tool invece che dal problema 07:19 Business, processi e dati: da dove partire davvero 09:32 Dati, decisioni e piramide DIKW 11:40 Generative AI, Machine Learning e rischio dell’errore 13:06 Il framework: Decision First, Data Grounded, AI Powered 14:26 Generative BI: acceleratore o pericolosa scorciatoia?18:16 Decisioni Data-Driven e riflessioni finali sull’AI in azienda
