Presentazione gentilmente messa a disposizione dagli autori Nathan Safran – Vice President, Research, Alliance Insights e Stefano Portolani – Senior Analyst, Centro Studi Printing Stratego Group
Il messaggio centrale è: l’Italia è partita più tardi degli USA nell’uso dell’AI, ma mostra una forte disponibilità ad adottarla rapidamente. Negli Stati Uniti il 76% degli stampatori usa già l’AI, contro il 57% in Italia. Però, tra chi non la usa ancora, gli italiani sembrano più pronti a cominciare: il 40% prevede di farlo entro un anno, contro il 31% degli americani.
Le barriere principali sono simili nei due mercati: difficoltà di integrazione, mancanza di competenze interne, scarsità di strumenti pensati specificamente per la stampa e bisogno di formazione. Una differenza interessante è che in Italia solo il 12% vede “iniziare” come un ostacolo serio, mentre negli USA è il 34%: quindi il problema italiano non sembra essere la paura di partire, ma piuttosto l’organizzazione e le competenze.
La parte centrale presenta il comportamento delle aziende “leader” nell’AI. Quelle che ottengono risultati migliori:
- incoraggiano la sperimentazione in tutta l’azienda;
- danno all’AI un responsabile chiaro;
- provano più strumenti prima di scegliere;
- chiedono aiuto a esperti;
- collegano l’AI a problemi concreti, non a iniziative generiche.
Il confronto mostra anche un uso diverso dell’AI. Negli USA l’AI è più orientata al front office: marketing, vendite, chatbot, automazione commerciale. In Italia, invece, è più legata alla fabbrica: programmazione dei lavori, analisi clienti, manutenzione predittiva, efficienza produttiva. In entrambi i Paesi, comunque, l’uso più comune resta l’AI generativa per design e testi.
I benefici seguono questa differenza: in Italia emergono soprattutto efficienza produttiva e migliori decisioni operative; negli USA pesano di più i vantaggi su marketing e vendite. La presentazione chiude con tre casi pratici di aziende americane che hanno usato l’AI per ridurre tempi di preventivazione, migliorare creatività, pianificare produzione, prevedere capacità e margini. Il punto ricorrente è che l’AI funziona quando c’è una persona al comando, con supervisione, obiettivi chiari e formazione continua.
Le raccomandazioni finali sono molto operative: partire da problemi ad alto impatto, far guidare il cambiamento dal management, assegnare un owner, creare regole su accuratezza ed etica, formare le persone, integrare l’AI nei flussi di lavoro e trattarla come una funzione centrale dell’azienda.
In sintesi: non basta “usare l’AI”; bisogna organizzarla, governarla e inserirla nei processi aziendali. L’Italia ha un ritardo temporale, ma anche un’occasione forte per adottarla in modo mirato e produttivo.
