GenAI e Platform Thinking: il connubio per l’innovazione aziendale

L’intersezione tra piattaforme digitali e intelligenza artificiale generativa rappresenta oggi uno dei punti più fertili dell’innovazione manageriale. Secondo Tommaso Buganza e Daniel Trabucchi, docenti del Politecnico di Milano e direttori scientifici dell’Osservatorio Platform Thinking HUB, la convergenza tra questi due paradigmi sta trasformando non solo i prodotti o i modelli di business, ma il modo stesso in cui le imprese creano e distribuiscono valore. Durante la presentazione dei risultati della terza edizione del progetto di ricerca, i due studiosi hanno illustrato come la metodologia del Platform Thinking, nata per comprendere i meccanismi delle piattaforme digitali, stia diventando una chiave per leggere e governare l’adozione della GenAI nelle organizzazioni.

Dalla rivoluzione delle piattaforme alla rivoluzione generativa

Negli ultimi quindici anni la diffusione delle piattaforme ha ridefinito i confini competitivi di interi settori, modificando il modo in cui i mercati si organizzano. Buganza ricorda che «come utenti abbiamo imparato a utilizzare le piattaforme in modo totale», ma come professionisti «non è sempre chiaro come questi meccanismi funzionano». L’obiettivo della ricerca dell’Osservatorio è stato dunque quello di analizzare i processi di creazione di valore delle piattaforme per capire quanto di quei principi possa essere applicato alle imprese tradizionali.

Trabucchi sottolinea che l’idea di piattaforma va oltre la tecnologia: «non parliamo semplicemente di software o infrastrutture, ma di un modo di creare valore che serve simultaneamente più clienti e genera effetti di rete». È questo l’approccio che il team di ricerca definisce Platform Thinking, una prospettiva che sposta l’attenzione dal possesso degli asset all’orchestrazione di ecosistemi.

Dopo tre anni di analisi sulle aziende dello S&P 500, l’Osservatorio ha censito oltre 140 piattaforme sviluppate da imprese non digital-native, dai settori manifatturieri alla finanza, fino all’energia. Le evidenze hanno permesso di identificare cinque problemi ricorrenti che le organizzazioni tradizionali riescono a risolvere grazie alla logica di piattaforma: le transazioni inefficienti, i bisogni dei clienti che evolvono, i colli di bottiglia dell’innovazione, i dati sottoutilizzati e la mancanza di insight strategici.

Il metodo: dal paradosso della scelta al “Platform Thinking Journey”

Nelle prime fasi della ricerca, i ricercatori hanno osservato come molte imprese tendano a considerare il modello a piattaforma una soluzione “universale”. Un approccio che, secondo Buganza, ha generato un paradosso della scelta: la percezione che tutto possa essere risolto con una piattaforma, senza sapere da dove iniziare. Per colmare questo vuoto è stato sviluppato un processo strutturato, il Platform Thinking Journey, un percorso in quattro fasi — Framing, Design, Ignition, Growth — che guida i team nell’applicazione dei principi di orchestrazione e collaborazione tipici delle piattaforme.

Questo metodo, testato con più di venti aziende partner, ha portato a sviluppare progetti di innovazione che spaziano dal procurement alla ricerca e sviluppo, fino all’efficienza operativa interna. La logica che emerge è quella di un ciclo continuo di apprendimento e adattamento, più che di un progetto lineare.

GenAI, tra sperimentazione diffusa e valore ancora inespresso

Parallelamente all’evoluzione delle piattaforme, l’Osservatorio ha osservato l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa, esploso dopo il rilascio pubblico di ChatGPT a fine 2022. Buganza evidenzia un dato significativo: «il 95% dei progetti GenAI oggi non genera alcun valore», come riportato anche da uno studio del MIT.

Per capire le cause di questo divario tra sperimentazione e risultati, è stata condotta una survey su 419 professionisti appartenenti a 162 imprese, in larga parte italiane. I risultati mostrano che il 91% utilizza strumenti di GenAI almeno una volta a settimana, e il 57,5% più volte al giorno. Tuttavia, l’uso prevalente è ancora concentrato su compiti operativi: ricerca di informazioni, sintesi di testi, scrittura di e-mail. Le attività più riflessive — come l’analisi strategica o la generazione di insight — restano minoritarie.

Da qui nasce la distinzione tra due approcci all’intelligenza generativa: il “Co-Pilot”, in cui l’AI è un assistente per automatizzare i processi, e il “Co-Thinking”, in cui diventa un partner cognitivo capace di stimolare nuove idee. Solo una parte dei professionisti, nominati “GenAI Masters” nella ricerca, riesce oggi a combinare entrambe le dimensioni, trasformando l’AI in uno strumento di riflessione oltre che di produttività.

Dall’individuo all’organizzazione: l’AI come leva collettiva

L’analisi dell’Osservatorio ha evidenziato tre livelli di adozione della GenAI e Platform Thinking: individuale, di team e organizzativo.

A livello individuale, l’intelligenza generativa è già entrata nel flusso di lavoro quotidiano di molti professionisti, ma resta confinata alla sfera della produttività personale. Il livello successivo, quello dei team, appare più promettente. Solo una minoranza dei partecipanti ha sperimentato un uso collaborativo dell’AI, ma il 69% ritiene che i risultati migliorino quando viene utilizzata in gruppo.

Le ricerche citate da Trabucchi e Buganza dimostrano che l’AI può incrementare la qualità del lavoro collettivo se integrata intenzionalmente nei processi di confronto e decisione. Tre sono i modelli più efficaci: l’AI che prepara il terreno per la discussione (AI sets the table), quella che supporta un singolo partecipante durante l’incontro (AI at one seat), e quella che accompagna ogni membro del team (AI at every seat).

A livello organizzativo, invece, per la GenAI emergono ancora forti barriere strutturali. Solo il 24% delle aziende consente ai dipendenti di sperimentare liberamente con strumenti, mentre la maggior parte si limita a politiche generiche o a progetti pilota. Questo genera quello che i ricercatori definiscono “shadow AI effect”: molti professionisti utilizzano licenze personali di ChatGPT o altri tool, fuori dal perimetro aziendale, con implicazioni di sicurezza e governance dei dati.

Dalla sperimentazione al modello di innovazione sistemico

Dai risultati dell’Osservatorio emerge che il punto di forza del connubio tra GenAI e Platform Thinking non sta nella somma delle due, ma nella loro capacità di attivare ecosistemi di apprendimento. La GenAI accelera l’elaborazione delle informazioni e la generazione di insight, mentre il Platform Thinking offre la struttura per distribuire questa conoscenza all’interno dell’organizzazione.

La sfida per le imprese non è quindi implementare un nuovo strumento, ma costruire condizioni organizzative che permettano all’intelligenza artificiale di diventare una leva collettiva di innovazione, non un esperimento isolato. È in questa prospettiva che la combinazione di questi due paradigmi rappresenta oggi una delle direzioni più interessanti della trasformazione aziendale.