Bohuon (Palantir): “Più che sui modelli AI, ogni azienda deve puntare su ciò che la rende unica”

Il concetto di AI sovrana e il ruolo del fattore Alpha

Secondo François Bohuon, managing director EMEA di Palantir, le imprese non devono concentrarsi sulla scelta del modello AI più avanzato, ma sulla costruzione di sistemi capaci di mettere l’intelligenza artificiale al servizio delle loro specificità. Per realizzare un’AI realmente efficace, vantaggiosa e sovrana, occorrono alcuni passi essenziali: adottare un sistema operativo abilitato dall’AI; codificare il processo decisionale integrando dati, logica e azioni; passare dall’aumento delle capacità all’automazione progressiva, amplificando l’ambizione umana anziché sostituirla. E soprattutto, proteggere e valorizzare il proprio fattore Alpha aziendale.

Il fattore Alpha, mutuato dal linguaggio finanziario, indica la capacità di un’organizzazione di ottenere risultati superiori grazie a caratteristiche e competenze distintive. È il know‑how e i dati proprietari che la rendono diversa sul mercato e unica.

Perché i grandi modelli linguistici non bastano

Nel panorama della trasformazione digitale, molte aziende hanno avviato la sperimentazione dell’AI partendo da grandi modelli linguistici (LLM) generativi. Sebbene questi strumenti abbiano incrementato la produttività individuale nella sintesi di documenti o contratti, il loro impatto sui processi industriali e sul fatturato rimane marginale.

I modelli AI più diffusi rappresentano un “cervello” computazionale eccellente, ma privo di “corpo e cuore” operativi: ignorano la struttura profonda della singola impresa, non ne comprendono le logiche e non sono integrati nei sistemi in cui si eseguono le decisioni.

Una scala a cinque livelli di maturità

Per definire una roadmap chiara, le aziende devono orientarsi lungo un percorso evolutivo strutturato su cinque livelli di maturità tecnologica e operativa. Bohuon distingue nello stack tecnologico aziendale tra componenti di consumo e infrastruttura decisionale.

• Livello 1 – Commodity: energia, microchip, data center e persino gli LLM più avanzati sono ormai merce di consumo.
• Livello 2 – Potenza di calcolo: affidarsi solo alla capacità di calcolo non garantisce vantaggio competitivo duraturo.
• Livello 3 – Integrazione dati‑logica‑azione: l’infrastruttura deve unificare i tre elementi fondamentali.
• Livello 4 – Ontologia aziendale: costruzione di un Digital Twin dinamico che modella stabilimenti, impianti, macchinari, materiali e flussi logistici alla massima granularità.
• Livello 5 – AI sovrana: architettura capace di convertire l’intelligenza algoritmica in valore operativo misurabile e scalabile, preservando il patrimonio informativo unico.

Due vincoli storici da superare

L’infrastruttura decisionale deve superare due limiti tradizionali:

• La separazione tra dati grezzi e logica di business, che genera rumore e sovraffollamento informativo.
• La mancanza di un meccanismo di azione automatica basato su dati e logica, che porta a caos operativo.

Solo codificando dati, logica e azione in un unico ambiente software è possibile attivare un’automazione progressiva, soprattutto nei contesti manifatturieri dove l’interruzione della produzione deve essere evitata.

L’ontologia aziendale come cuore dell’AI sovrana

Il cuore dell’AI sovrana d’impresa è l’ontologia aziendale, intesa come sistema operativo intelligente e strato semantico dell’organizzazione. L’ontologia costituisce un Digital Twin dinamico che modella stabilimenti, impianti, macchinari, materiali e flussi logistici alla massima granularità.

Attraverso l’ontologia, i dati eterogenei provenienti da sensori IoT, sistemi ERP, MES e persino e‑mail vengono collegati direttamente alla logica di business e ai sistemi d’azione. L’applicazione dell’ontologia riduce i tempi di inattività non pianificati, migliorando la diagnostica e l’accuratezza delle raccomandazioni dell’IA.

Tre principi operativi per un’adozione efficace

Per garantire che l’AI generi valore reale, Bohuon individua tre principi fondamentali:

• Agilità continua: le implementazioni di AI devono evolversi costantemente per rispondere a sfide sempre nuove.
• Sviluppo a ritroso dal campo: partire dai reali colli di bottiglia indicati dagli operatori di linea.
• Focalizzazione ossessiva sul ROI: l’AI deve generare un impatto economico e un ritorno sull’investimento misurabile.

Proteggere il fattore Alpha: rischi e scelte strategiche

L’aspetto più critico per i vertici di un’organizzazione riguarda la difesa dell’Alpha aziendale, ovvero il know‑how procedurale, le strategie di prezzo e le prassi operative che costituiscono il vantaggio competitivo dell’impresa.

Alimentare direttamente i modelli linguistici pubblici con dati interni comporta il rischio di cedere il proprio patrimonio informativo ai provider tecnologici. “La vicenda di Spirit Airlines è emblematica”, ricorda Bohuon: a seguito del fallimento, un patrimonio di 100 milioni di e‑mail, 500 milioni di chat, strategie di pricing e procedure è stato venduto all’asta per soli 10 milioni di dollari a un operatore tech per addestrare i propri modelli. L’Alpha aziendale è così passato legalmente di mano.

Due opzioni per i C‑level

Di fronte a questo dilemma, i dirigenti hanno due scelte strategiche:

• Piattezza aziendale per il modello (flattening the enterprise): inviare i dati ai modelli esterni tramite prompt. Strada rapida all’inizio, ma che azzera il vantaggio competitivo commoditizzando l’azienda.
• Integrazione del modello nell’ontologia aziendale: portare i modelli di AI all’interno del proprio sistema operativo proprietario. Percorso più impegnativo, ma l’unico in grado di generare valore cumulativo (compounding value), preservando la sovranità tecnologica e la titolarità del fattore Alpha.

Governance e ruolo dei manager

“L’AI sovrana nell’impresa non è un progetto informatico da delegare all’IT, ma una priorità strategica di governance”, osserva Bohuon. I manager devono guidare una transizione orientata ad amplificare l’ambizione e le facoltà umane, elevando gli operatori a ruoli più strategici.

Costruire un’infrastruttura decisionale fondata su dati, logica e azioni, incardinata su un’ontologia proprietaria, costituisce l’unica via per guidare il mercato mantenendo il controllo completo sul proprio futuro industriale.