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conversazionali intelligenti possono fornire attivamente un’assistenza rapida e precisa sulla base di risorse documentali specifiche, ad esempio durante la richiesta di un prestito. Possono inoltre instradare autonomamente le richieste verso i consulenti più adatti, contri- buendo così amigliorare sia la qualità del ser- vizio, sia l’efficienza operativa. Tra i diversi ambiti, inoltre, lo sviluppo software è quello che, ad oggi, sta evolvendo più rapidamente grazie alla capacità dell’AI generativa di tra- durre istruzioni espresse in linguaggio natu- rale in codice eseguibile e viceversa. La sua applicazione sta accelerandonotevolmente la scrittura e lamanutenzione del software, pur richiedendo specifiche cautele per garantirne qualità e sicurezza. In aggiunta, alcune spe- rimentazioni stanno esplorando il potenziale trasformativo di queste tecnologie in processi complessi, come la concessione del credito commerciale. In questo ambito, sistemi di orchestrazione automatica possono coordi- nare diversi agenti artificiali specializzati in raccolta e analisi documentale, verifiche di conformità e redazione di documenti di sin- tesi sul merito creditizio. Allo stesso tempo, agenti conversazionali possono affiancare i responsabili nella valutazione del credito, supportandoli nella definizione delle condi- zioni del prestito e nelle comunicazioni con i clienti. Secondo McKinsey, questo tipo di soluzione potrebbe accelerare il processo decisionale fino al 30%. Si tratta, tuttavia, di applicazioni che necessitano ancora di ul- teriori validazioni prima di entrare a regime. Come per tutte le innovazioni, queste op- portunità richiedono il ripensamento non soltanto delle componenti tecnologiche, ma anche degli approcci strategici e di governan- ce .Molte iniziative basate sull’AI generativa e agentica , infatti, restano bloccate allo stadio di progetto pilota e faticano a raggiungere una piena integrazione nei flussi operativi. Per superare questo stallo, è fondamentale integrare l’adozione dell’AI nella strategia complessiva, evitando iniziative isolate e puntando su obiettivi chiari emisurabili. Se- condoMcKinsey, avviare progetti circoscritti capaci di dimostrare valore in tempi brevi è determinante per generare fiducia e creare le condizioni per una diffusione progressiva dell’AI, in coerenza con la visione di lungo termine. Serve, però, un approccio graduale e strutturato, fondato su solide basi tecnologi- che e un’esperienza consolidata nella gestio- ne dell’innovazione, che eviti duplicazioni permezzo di componentimodulari, basati su tecniche di AI complementari e riutilizzabili in applicazioni via via più ampie e complesse. Per cogliere interamente il potenziale delle nuove frontiere dell’AI, dunque, occorre un cambio di paradigma a livello organizzativo. Non è più sufficiente puntare su iniziative di automazione isolate, ma è necessario ripen- sare in maniera olistica e strategica modelli operativi, logiche di processo e meccanismi decisionali. A fare la differenza sarà la capaci- tà d’introdurre trasversalmente queste tecno- logie nelle organizzazioni, con pragmatismo, visione e una governance dedita alla guida della trasformazione. B E | B AN K E R S 93