Piattaforme low-code e AI, scopri in questo articolo l’importanza dell’integrazione di queste due tecnologie.
Quando si parla di intelligenza artificiale in azienda, la prima domanda è quasi sempre la stessa: quanto ci farà guadagnare e risparmiare in termini di tempo e risorse?
È una domanda legittima da porsi, ma potrebbe non essere più sufficiente.
Nel report ROI Is Not Enough: Understanding the 3 Executive Tests of AI Value, Gartner propone una prospettiva interessante: il valore dell’AI non dovrebbe essere valutato soltanto attraverso il ritorno economico, ma anche attraverso la capacità dell’organizzazione di mantenere la propria solidità operativa e di costruire un nuovo vantaggio competitivo.
Per chi lavora con piattaforme low-code, questa evoluzione è particolarmente rilevante perché l’AI non sta semplicemente aggiungendo nuove funzionalità ai software: sta cambiando il modo in cui le aziende possono progettare processi, applicazioni e la loro stessa organizzazione.
1. Il ROI dell’AI è importante ma non racconta tutta la storia
Il ritorno sull’investimento rimane il primo test da superare.
Gartner lo definisce come la verifica del ritorno economico diretto generato dall’AI: riduzione dei costi, aumento della produttività, maggiore capacità operativa, incremento dei ricavi o riduzione delle perdite.
“Dove sta creando valore economico l’AI?”. Il problema nasce quando questa diventa l’unica domanda.
Un progetto può produrre un ritorno economico misurabile e, allo stesso tempo, lasciare irrisolti problemi più profondi: dipendenza da competenze difficili da reperire, processi ancora frammentati, sistemi poco flessibili o una capacità di innovazione che non cresce insieme alla tecnologia.
Ed è proprio qui che, secondo Gartner, entrano in gioco gli altri due test: operating resilience e competitive advantage.
2. Operating resilience: l’AI rende l’azienda più forte o più fragile?
Il secondo test riguarda la capacità dell’organizzazione di continuare a funzionare bene nel tempo.
La domanda non è semplicemente se le persone “si trovano bene” con l’AI. È molto più concreta: il mix tra persone e AI rende l’organizzazione più capace di mantenere performance, qualità, efficienza e adattabilità?
È una distinzione importante. Automatizzare un’attività può produrre un beneficio immediato. Ma cosa succede se, nel lungo periodo, l’organizzazione perde competenze, capacità di giudizio o conoscenza?
Gartner evidenzia proprio questo rischio: un’eccessiva automazione può migliorare l’output nel breve periodo e, contemporaneamente, rendere l’organizzazione più fragile nel tempo.
La nostra prospettiva: l’AI deve entrare nei processi, non restare un layer sopra di essi
È qui che vediamo un ruolo importante delle piattaforme low-code.
Se AI e automazione vengono aggiunte semplicemente sopra processi esistenti, il rischio è digitalizzare la complessità invece di eliminarla.
Un approccio low-code permette invece di ripensare il processo, collegare sistemi differenti, integrare dati e costruire applicazioni che seguono realmente il modo in cui l’azienda lavora.
L’obiettivo non è sostituire il fattore umano ma creare un ecosistema nel quale persone, applicazioni, dati e AI possano lavorare insieme in modo governabile e continuamente evolvibile.
Per Netribe Ultra, questo significa progettare soluzioni nelle quali l’azienda possa continuare a evolvere anche dopo il go-live, attraverso il trasferimento tecnologico e la capacità del team interno di intervenire sulle applicazioni.
3. Competitive advantage: l’AI può cambiare il modo in cui l’azienda compete
Il terzo test è ancora più strategico. Gartner sposta la domanda da:
“Quanto valore genera questa applicazione?”
a:
“Che tipo di azienda possiamo diventare grazie all’AI?”
Il punto non è soltanto utilizzare l’intelligenza artificiale, ma capire se questa tecnologia sta modificando il modo in cui l’organizzazione lavora, distribuisce le competenze, coordina le attività e crea valore.
Secondo Gartner,uUno dei segnali più interessanti dell’impatto dell’AI è il modo in cui può ridistribuire il lavoro all’interno dell’azienda. Attività che prima richiedevano il coinvolgimento di specialisti o diversi passaggi possono essere portate più vicino a chi deve agire, grazie all’accesso diretto a dati, informazioni e capacità AI. Il risultato può essere un’organizzazione più veloce, flessibile e meno dipendente da passaggi intermedi.
Ed è probabilmente questo il passaggio più interessante.
L’AI non cambia soltanto quello che facciamo. Può cambiare il modo in cui siamo organizzati per farlo.
Dove entrano in gioco le piattaforme low-code?
Se l’AI rappresenta il motore dell’accelerazione, serve un’architettura che permetta di trasformare questa capacità in applicazioni e processi reali.
È qui che le piattaforme low-code assumono un ruolo strategico.
Non soltanto perché permettono di sviluppare più rapidamente, ma perché consentono di:
- integrare dati e sistemi aziendali esistenti;
- ridisegnare e automatizzare workflow;
- sviluppare applicazioni su misura dei processi;
- integrare capacità di AI nelle applicazioni;
- modificare rapidamente le soluzioni quando cambiano le esigenze;
- trasferire competenze al team interno per garantire un’evoluzione continua.
In altre parole, il valore non nasce dall’AI isolata, ma dalla sua capacità di entrare nell’ecosistema digitale dell’azienda.
È una distinzione che per noi è fondamentale.
Non si tratta di aggiungere AI al software. Si tratta di costruire software capace di sfruttare l’AI.
Dal progetto AI alla capacità AI
Questa prospettiva cambia anche il modo in cui dovrebbe essere affrontato un progetto di innovazione. Non basta chiedersi quale processo automatizzare per ottenere un risparmio. Occorre chiedersi:
Quale capacità vogliamo costruire?
Se l’obiettivo è il ROI, misuriamo il ritorno economico.
Se l’obiettivo è la resilienza operativa, analizziamo come cambiano processi, competenze e capacità di adattamento.
Se l’obiettivo è il vantaggio competitivo, guardiamo invece a come l’AI può modificare il modo in cui l’azienda opera e crea valore.
Gartner sottolinea proprio la necessità di associare a ciascun test obiettivi, modalità di progettazione e forme di evidenza differenti, invece di applicare lo stesso modello a ogni iniziativa AI.
La nostra visione: piattaforme low-code + AI per costruire aziende più agili
In Netribe Ultra partiamo da un principio semplice: la tecnologia deve adattarsi al business, non il contrario.
Per questo utilizziamo il low-code per sviluppare applicazioni integrate, scalabili e costruite intorno ai processi reali dell’azienda, combinandolo con le nuove possibilità offerte dall’intelligenza artificiale.
Il nostro obiettivo non è creare semplicemente un’applicazione che funziona oggi: è costruire una soluzione che possa evolvere domani, insieme ai processi, alle persone e alle esigenze del business.
È anche per questo che consideriamo il trasferimento tecnologico una parte essenziale del progetto: l’innovazione diventa realmente sostenibile quando l’azienda acquisisce la capacità di continuare a far evolvere ciò che ha costruito.
AI: la domanda non è più soltanto quanto rende
Il messaggio di Gartner è particolarmente utile perché amplia la prospettiva. Il ROI rimane fondamentale. Ma non è l’unica misura del valore.
Un progetto AI dovrebbe permettere di capire anche se l’organizzazione sta diventando più capace di operare, adattarsi e competere.
Per le aziende che stanno valutando nuove piattaforme low-code, questo significa guardare oltre la velocità di sviluppo o la singola applicazione e costruire un’organizzazione più agile, integrata e pronta a evolvere.
Approfondisci il report Gartner
Il framework dei tre executive test è approfondito nel report Gartner ROI Is Not Enough: Understanding the 3 Executive Tests of AI Value.
Scarica il report direttamente da Gartner e approfondisci ROI, operating resilience e competitive advantage come nuove prospettive per valutare il valore dell’AI.
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