Notizie sull’AI
AI di processo o AI di prodotto: la distinzione che manca
Al festival Sette Idee abbiamo visto decine di startup «AI-powered». Ma l’AI era quasi sempre nel processo, non nel prodotto. Una distinzione che cambia tutto.
Molti progetti si definiscono AI-powered, ma l’AI è solo nel processo. Al festival Sette Idee abbiamo capito perché la vera sfida e opportunità è portare l’AI nel prodotto.
Siamo stati al festival Sette Idee, promosso da L'Espresso. Una giornata ricca di startup selezionate in diversi ambiti, incontri e spunti di riflessione.
ANPAI era presente con Gabriele Lodato e WholeTech, che con SKNR porta l'AI nel supporto allo screening e alla valutazione dermatologica: un esempio concreto di cosa succede quando l'intelligenza artificiale entra davvero in un prodotto.
Ma la riflessione più utile che portiamo a casa non riguarda solo quello che abbiamo mostrato. Riguarda quello che abbiamo visto.
La confusione che c'è sul mercato
Molti dei progetti presentati si definivano "AI-powered". Un'etichetta che oggi accompagna quasi tutto e che, proprio per questo, rischia di perdere significato.
Guardando i progetti più da vicino emergeva un pattern ricorrente: l'AI era presente nei processi, nella gestione dei flussi, nell'automazione di attività ripetitive, nell'ottimizzazione interna. Ma nel prodotto finale, quello che arriva direttamente all'utente o al mercato, l'AI era spesso assente o marginale.
Non è una critica. È una fotografia interessante dello stato attuale: l'AI di processo è ormai molto diffusa, anche se con livelli di maturità differenti. L'AI integrata direttamente nel prodotto è invece meno comune e spesso più complessa da sviluppare.
Cosa significa AI di processo e AI di prodotto
AI di processo è l'intelligenza artificiale che entra nell'organizzazione per far funzionare meglio ciò che già esiste: automatizza, ottimizza, velocizza e supporta attività operative.
AI di prodotto è qualcosa di diverso: è quando l'AI diventa parte integrante di ciò che viene offerto al mercato e contribuisce direttamente al valore del prodotto o del servizio. Reti neurali proprietarie, modelli specializzati su dati specifici, sistemi RAG, robotica, domotica e soluzioni verticali costruite attorno all'intelligenza artificiale.
È uno degli ambiti in cui si può costruire una forte differenziazione competitiva.
In entrambi i casi resta centrale anche il tema della governance e della compliance: dall'AI Act europeo alla Legge 132/2025, gli obblighi dipendono dal tipo di sistema, dal livello di rischio, dal contesto in cui viene utilizzato e dal ruolo dell'organizzazione.
Un esempio dalla giornata
WholeTech, la startup di Gabriele Lodato presente con ANPAI al festival, lavora proprio in questa direzione.
Con SKNR utilizza l'AI non soltanto per ottimizzare un processo interno, ma come componente centrale di una soluzione dedicata alla pelle e al cuoio capelluto, supportando pazienti e professionisti nell'analisi preliminare e nel percorso di valutazione specialistica.
La curiosità che ha generato attorno al suo stand non era casuale.
Quando l'AI è parte del prodotto, il suo valore è immediatamente percepibile. Quando lavora soltanto dietro le quinte di un processo, spesso lo è molto meno.
Cosa significa per chi lavora con l'AI
La distinzione tra processo e prodotto non è soltanto accademica. Ha implicazioni pratiche:
Le aziende che utilizzano l'AI esclusivamente per ottimizzare i processi possono ottenere importanti vantaggi in termini di efficienza, ma non necessariamente costruiscono una differenziazione percepibile dal mercato.
Costruire AI di prodotto richiede spesso competenze più specialistiche: architetture di machine learning, gestione e qualità dei dataset, integrazione software e, in alcuni casi, interazione con hardware e dispositivi fisici.
In entrambi i casi serve qualcuno capace di capire quale tipo di AI abbia realmente senso utilizzare e quale livello di complessità sia giustificato dal problema da risolvere.
Dal confronto avuto durante la giornata con Emilio Carelli, direttore de L'Espresso, è emerso anche un tema che incontriamo continuamente: sull'intelligenza artificiale si parla moltissimo, ma non sempre con sufficiente chiarezza.
C'è bisogno di voci capaci di distinguere tecnologia, applicazioni concrete e semplice hype.
ANPAI lavora esattamente su questo: aiutare professionisti e aziende a capire dove si trovano, quali opportunità hanno davanti e dove vogliono arrivare, con competenza e senza hype.