L’intelligenza artificiale in Italia viene spesso raccontata come una tecnologia ancora in fase di adozione, con un ritardo rispetto ad altri Paesi europei. Eppure, accanto ai dati che fotografano un mercato non ancora maturo, stanno emergendo soluzioni sviluppate da aziende italiane che portano l’AI direttamente nei processi operativi, andando oltre la sperimentazione. Due progetti diversi per approccio e ambito applicativo, ma accomunati da una forte concretezza, mostrano come l’AI stia diventando infrastruttura di lavoro quotidiano: RuleInside e Neoma.
Automazione end-to-end delle attività commerciali
Nel primo caso, l’AI assume un ruolo fortemente autonomo. RuleInside presenta quello che definisce il primo reparto commerciale AI in Italia: un sistema che opera in autonomia nelle revenue operations, dal marketing al supporto informativo, fino alla gestione dei follow-up e alla pianificazione degli appuntamenti. Il modello è quello del service-as-a-software: non una piattaforma da configurare o uno strumento da apprendere, ma un servizio che lavora per l’azienda e restituisce risultati. Un team di sei agenti AI presidia le diverse fasi del processo commerciale, ottimizzando tempi di contatto e persistenza nel follow-up, mentre alle persone resta la fase più delicata, la chiusura della trattativa.
La proposta intercetta un tema noto a chi si occupa di vendite: la difficoltà di gestire tempestività e continuità nelle attività di contatto. Le ricerche citate da RuleInside – dal MIT alla Harvard Business Review – confermano quanto il tempo di risposta e la costanza nei follow-up incidano sulle probabilità di conversione. In questo contesto, l’AI non è un supporto, ma un esecutore instancabile, capace di lavorare anche fuori dagli orari tradizionali e di ridurre in modo significativo costi e carichi operativi, rendendo accessibile un reparto commerciale strutturato anche alle PMI.
Centralizzazione del know-how e digital twin
Di segno diverso, ma complementare, è l’approccio di Neoma con il progetto SAM_VA, sviluppato nell’ambito del bando IRISS promosso da SMACT Competence Center. Qui l’AI non sostituisce un processo, ma diventa un assistente intelligente a supporto delle persone che operano sul campo. SAM_VA è un assistente virtuale, anche vocale, integrato nella soluzione Smart Asset Manager, pensato per centralizzare il know-how aziendale e renderlo accessibile in linguaggio naturale a chi si occupa di manutenzione.
Il cuore del progetto è un Digital Twin dell’impianto che raccoglie dati, storico e attività operative, consentendo ai manutentori di recuperare informazioni, ricevere suggerimenti e avviare azioni software senza passaggi intermedi. L’obiettivo dichiarato è superare un modello basato sulla conoscenza individuale, spesso tacita, per costruire un hub condiviso di competenze. In questo modo l’AI contribuisce a ridurre tempi e costi, ma anche l’impatto ambientale, grazie a una migliore pianificazione delle attività e a una gestione più efficiente dei ricambi. Accanto all’efficienza operativa, Neoma sottolinea anche gli effetti positivi su sostenibilità sociale e governance, legati alla trasparenza e alla condivisione della conoscenza.
Integrazione dell’AI nei processi reali
Letti insieme, questi due casi raccontano bene la doppia traiettoria dell’AI applicata ai processi. Da un lato, sistemi autonomi che prendono in carico intere funzioni aziendali e lavorano con logiche di risultato. Dall’altro, assistenti intelligenti che amplificano le capacità delle persone, rendendo accessibile il patrimonio informativo e supportando decisioni più rapide e consapevoli. In entrambi i casi, l’elemento comune è l’integrazione profonda nei processi core, lontano dall’idea di AI come semplice gadget tecnologico.
Sono segnali interessanti di un’AI “made in Italy” che inizia a misurarsi con problemi reali, organizzativi e operativi. Non soluzioni universali, ma risposte concrete a esigenze specifiche, capaci di mostrare come l’intelligenza artificiale possa diventare, a tutti gli effetti, parte del lavoro quotidiano delle imprese.
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