Il percorso verso il ROI dell'IA nel 2026

Queste iniziative iniziali nel campo dell'intelligenza artificiale hanno portato a un aumento della produttività nel breve termine: redazione più rapida, risposte più veloci e cicli di revisione più brevi. Tuttavia, i miglioramenti sono rimasti limitati ai singoli team. Senza ripensare al modo in cui il lavoro derivante da questi progetti di intelligenza artificiale veniva trasferito tra i vari sistemi, non è mai stato possibile ottenere un ritorno sull'investimento più ampio.

Nel frattempo, un altro gruppo di aziende ha adottato un approccio diverso e più integrato. Anziché utilizzare tecnologie di IA isolate, queste aziende impiegano l'IA per ottimizzare i flussi di lavoro che creavano maggiori attriti. Tra questi figuravano le attività quotidiane e ripetitive di:

Hanno automatizzato le fasi di trasferimento, formattazione, versioning, traduzione e pubblicazione che rallentavano il processo, migliorando l'efficienza operativa.

Ciò che si è distinto nel tempo non è stato chi ha utilizzato le soluzioni di IA, ma come le ha utilizzate. Le aziende che hanno integrato l'IA nel modo in cui il lavoro viene effettivamente svolto hanno iniziato a vedere reali vantaggi operativi, mentre quelle che l'hanno limitata a progetti pilota isolati hanno visto i progressi arrestarsi a livello di reparto.

All'inizio del 2026, questa distinzione sta influenzando il modo in cui le aziende considerano il ROI dell'IA. Il valore dell'IA non risiede più nei singoli strumenti o nelle soluzioni puntuali, ma nei sistemi connessi basati sull'IA e costruiti attorno alle persone, in cui agenti IA coordinati lavorano a fianco dei dipendenti per gestire le attività ripetitive che rallentano tutto il resto.

Questo modello non sostituisce i team. Elimina gli attriti che li circondano, consentendo finalmente al lavoro di procedere senza intoppi.

Alla fine del 2025, la maggior parte delle aziende aveva dimostrato che gli strumenti di intelligenza artificiale potevano funzionare. Essi accelerano la scrittura, assistono nelle riunioni, redigono bozze di contenuti e rispondono alle domande. Gli strumenti hanno mantenuto le loro promesse, ma i risultati sono rimasti frammentari.

Ogni dipartimento ha condotto il proprio progetto pilota, spesso senza coordinamento né obiettivi condivisi:

• Il reparto marketing ha utilizzato uno strumento di redazione

• Il reparto risorse umane ha testato un chatbot

• Il reparto formazione e sviluppo ha provato un software di traduzione

• Il reparto assistenza ha provato un sistema di smistamento dei ticket basato sull'intelligenza artificiale

• Il reparto IT ha valutato un framework di orchestrazione degli agenti

Ogni sforzo ha risolto un piccolo problema, ma non ha cambiato il modo in cui il lavoro veniva svolto all'interno dell'organizzazione per raggiungere gli obiettivi aziendali.

Ciò che rallentava il tutto non erano gli strumenti in sé, ma gli spazi vuoti tra loro:

È qui che i team hanno trascorso la maggior parte del loro tempo e dove i sistemi di intelligenza artificiale non erano sufficientemente connessi per essere d'aiuto.

Le organizzazioni che hanno ottenuto un ROI significativo non sono state quelle che hanno investito maggiormente nell'intelligenza artificiale, bensì quelle che hanno automatizzato queste fasi operative fondamentali.

Il 2026 è l'anno in cui la storia cambia. I leader aziendali stanno andando oltre i progetti pilota e si stanno concentrando sull'estensione dell'IA in tutte le loro organizzazioni. La priorità ora è collegare team e sistemi in modo che il lavoro proceda in modo efficiente e coerente, con l'IA che gestisce il coordinamento che prima rallentava tutto.

Quando l'intelligenza artificiale opera all'interno del flusso di lavoro, trasforma gli sforzi frammentati in un processo continuo e end-to-end in cui il contesto e il risultato rimangono allineati.

In termini tecnici, ciò significa un sistema coordinato di agenti AI, ciascuno dei quali lavora in parallelo su diverse parti del flusso di lavoro, dalla pianificazione e creazione alla revisione della qualità e localizzazione. In pratica, questi team multi-agente gestiscono il lavoro ripetitivo che in passato rallentava i team, mantenendo ogni fase collegata, coerente e monitorata. Insieme, formano flussi di lavoro paralleli che spostano i contenuti dalla bozza alla pubblicazione senza passaggi manuali.

Immaginatelo come un team di agenti AI che lavorano in parallelo, ciascuno con un ruolo definito, coordinandosi lungo tutto il flusso di lavoro per gestire ogni aspetto, dalla scrittura e localizzazione alla formattazione e pubblicazione. Un agente può riscrivere i contenuti, un altro applicare la voce del marchio, un altro tradurre, un altro applicare la terminologia, un altro formattare per piattaforme specifiche e un altro pubblicare nel vostro CMS, LMS, HRIS, PIM o DAM.

Ogni agente:

• Ha un ruolo definito

• Riceve input strutturati

• Produce output prevedibili

• Lavora in modo indipendente o in parallelo con altri

Insieme, questi team multi-agente coordinano la creazione e la localizzazione dei contenuti in modo che ogni fase rimanga connessa, coerente e monitorata. I team non devono preoccuparsi dei flussi di lavoro paralleli degli agenti sottostanti, ma percepiscono semplicemente l'impatto di un sistema connesso in cui:

Il lavoro ora procede automaticamente attraverso ogni fase, mentre gli esseri umani si concentrano sulle parti che richiedono contesto o competenza specialistica.

Questi team di agenti che lavorano in parallelo costituiscono la struttura: la collaborazione umana la trasforma in impatto.

Ogni impresa funziona grazie a team responsabili di risultati aziendali chiave: lancio di campagne, aggiornamento dei contenuti formativi, gestione dei siti web o produzione di documentazione regolamentata. Questi team non scompaiono con l'implementazione dell'IA. Ottengono supporto. 

Non si tratta di strumenti isolati, ma di team coordinati di agenti che lavorano all'interno di un ambiente strutturato in cui ogni passaggio è automatizzato e ogni output rimane allineato.

In un sistema uomo-agente, le persone rimangono al centro mentre gli agenti AI lavorano al loro fianco per eliminare i passaggi ripetitivi che rallentano il lavoro.

Gli agenti gestiscono vari casi d'uso, tra cui:

Le persone forniscono il contesto, il giudizio e la supervisione. Gli agenti gestiscono la scala e l'esecuzione. Il risultato è un flusso di lavoro che procede in modo continuo, senza interruzioni ad ogni passaggio di consegne.

È qui che diventano visibili le metriche del ROI. I team dedicano il loro tempo a concentrarsi sul processo decisionale e sul miglioramento dei risultati invece che sulla gestione dei processi.

In ciascuno di questi esempi, team composti da più agenti operano dietro le quinte, coordinando diversi flussi di lavoro, dagli aggiornamenti dei contenuti alla localizzazione e alla conformità.

I team L&D hanno a lungo lottato con il controllo delle versioni e l'allineamento globale. Un cambiamento di politica in una regione può richiedere mesi per essere applicato a tutti i moduli di formazione, tutte le lingue e tutte le piattaforme.

Smith & Nephew, un'azienda globale che opera nel settore delle tecnologie sanitarie, ha affrontato questa sfida in prima persona. I suoi contenuti formativi richiedevano aggiornamenti costanti, localizzazione e controlli di conformità in decine di mercati. Dopo aver implementato un flusso di lavoro basato su agenti:

• Gli aggiornamenti delle politiche hanno attivato automaticamente nuove bozze.

• Le regole terminologiche e di conformità sono state applicate immediatamente.

• La localizzazione è avvenuta in parallelo in oltre 20 lingue

• I moduli aggiornati sono stati pubblicati direttamente nel loro LMS

Gli obiettivi aziendali che prima richiedevano settimane di coordinamento sono stati ridotti a pochi giorni. Il team L&D ora si concentra sulla qualità didattica invece che sulla gestione degli aggiornamenti tra formati, regioni e sistemi diversi.

I siti web globali devono evolversi rapidamente: le pagine dei prodotti, i centri di assistenza, le pagine di destinazione e la documentazione cambiano frequentemente. I flussi di lavoro tradizionali costringevano i team a tenere traccia degli aggiornamenti manualmente, richiedere traduzioni ad hoc e applicare le modifiche una regione alla volta.

Kids2, un'azienda globale produttrice di articoli per l'infanzia, ha trasformato questo processo passando a un modello di localizzazione continuo e basato su agenti. I loro agenti:

1. Aggiornamenti rilevati nei sistemi di origine

2. Contenuti localizzati generati istantaneamente

3. Regole relative al marchio e alla terminologia applicate in modo coerente

4. Aggiornamenti inviati direttamente agli ambienti CMS regionali

La localizzazione che prima richiedeva settimane ora avviene in poche ore. Le pagine dei prodotti e i contenuti di marketing rimangono allineati in tutti i mercati senza necessità di coordinamento manuale.

Gli strumenti scollegati spesso generano risultati incoerenti quando i contenuti passano attraverso più team, lingue e canali.

Wunderman Thompson, che gestisce i negozi Amazon e i contenuti e-commerce per oltre 150 clienti, affrontava quotidianamente questa complessità. Adottando un flusso di lavoro condiviso e guidato dagli agenti:

1. La voce del marchio e la terminologia sono state applicate automaticamente

2. La memoria di traduzione ha garantito la coerenza tra i diversi mercati

3. Le variazioni dei contenuti per ciascuna regione sono state generate istantaneamente

4. La pubblicazione su più mercati è diventata semplice e immediata

Il loro team ha aumentato la produttività del 30% con lo stesso numero di dipendenti, dimostrando che flussi di lavoro coordinati amplificano la produttività dei dipendenti senza aggiungere carico operativo aggiuntivo.

L'entusiasmo iniziale e il clamore suscitato dall'adozione dell'IA hanno spinto molte organizzazioni a provare a costruire i propri sistemi coordinati di agenti IA per ottimizzare i processi esistenti. Alcune hanno avuto successo su piccola scala, ma la maggior parte ha incontrato le stesse difficoltà.

I team di ingegneri erano oberati di lavoro. L'integrazione con i sistemi esistenti ha richiesto più tempo del previsto. I requisiti di governance e sicurezza dei dati hanno rallentato l'implementazione. Anche quando i progetti pilota funzionavano, la loro manutenzione richiedeva un'attenzione costante da parte dei team tecnici che avevano già un carico di lavoro completo.

Il risultato era prevedibile. Gli sforzi interni hanno fornito una prova di fattibilità, ma non hanno avuto un impatto a lungo termine. I sistemi hanno funzionato in un reparto, ma non sono riusciti a diffondersi in tutta l'azienda.

Quando misurano il ROI dell'IA, i leader aziendali vogliono risultati che possano misurare subito, non dopo cicli di sviluppo pluriennali. Hanno bisogno di sistemi affidabili, conformi e pronti per essere integrati con gli strumenti che già utilizzano.

Ecco perché molte aziende stanno scegliendo piattaforme progettate appositamente per questo scopo, piuttosto che cercare di costruire tutto da sole.

È meglio creare flussi di lavoro interni per la localizzazione o investire in una piattaforma? Questo questionario e questa checklist aiutano i responsabili marketing a valutare velocità, portata, costi e rischi prima di prendere una decisione a lungo termine.

Sistemi come Smartcat forniscono un ambiente di flusso di lavoro umano-agente completamente integrato che coordina più agenti all'interno di un unico ambiente strutturato in cui ogni fase è collegata e continuamente ottimizzata. Invece di partire da zero, i team iniziano con un'infrastruttura immediatamente funzionante e si concentrano sul miglioramento dei risultati aziendali. Il risultato è un impatto più rapido e un ROI misurabile nelle operazioni di contenuto multilingue e globali.

Oggi, oltre un quarto delle aziende Fortune 1000 utilizza Smartcat per la gestione di contenuti multilingue e globali.

I flussi di lavoro aziendali stanno evolvendo verso una collaborazione continua tra persone, agenti AI e sistemi connessi. Il nuovo modello è definito da:

• Persone che si concentrano sulle decisioni, sulla creatività e sul contesto

• Agenti AI che gestiscono il lavoro ripetitivo, il coordinamento e la coerenza

• Sistemi che collegano ogni fase del flusso di lavoro attraverso regioni, lingue e piattaforme

Il risultato è un lavoro coordinato e scalabile senza perdita di qualità. Le organizzazioni che adottano questo modello stanno gettando le basi operative che definiranno il modo in cui i contenuti saranno creati e distribuiti negli anni a venire.