Quando un gruppo decide di "fare sul serio" con l'AI, la reazione istintiva è nominare un Chief AI Officer. Ma creare una nuova casella spesso duplica responsabilità e isola l'AI dal business. Nella maggior parte dei casi conviene elevare la funzione che già governa dati e processi, non aggiungerne una parallela.
Il riflesso: "ci serve un capo dell'AI"
È una conversazione che si ripete in molti consigli di amministrazione. L'AI è diventata una priorità, serve qualcuno che "se ne occupi davvero", e la soluzione che sembra ovvia è creare un Chief AI Officer con il suo team. Sulla carta dà un segnale forte. Nella pratica, troppo spesso, crea un silo: una funzione nuova che deve conquistarsi accesso ai dati, credibilità con le business unit e mandato operativo partendo da zero, mentre l'AI vera resta bloccata altrove.
Perché duplicare è il rischio
L'AI non è una disciplina separata dal business: è un modo di usare i dati e i processi che il business già possiede. Chi già governa quei dati — la funzione IT, l'analytics, le operations o il controllo di gestione — ha già metà del lavoro fatto: conosce le fonti, i sistemi, le persone. Creare accanto un Chief AI Officer significa spesso spaccare quella conoscenza in due, generare attriti di mandato e rallentare proprio ciò che si voleva accelerare. Il punto non è chi ha il titolo: è dove vive la capacità di mettere l'AI a terra.
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Parlaci del tuo progettoL'alternativa: elevare, non duplicare
L'approccio più efficace è elevare la funzione esistente già più vicina ai dati e ai processi, dandole mandato, competenze e un operating model AI chiaro. Tre cose concrete: definire chi decide cosa sull'AI (governance), costruire la capacità tecnica dentro quella funzione invece che accanto, e collegarla alle business unit con un mandato reale. Il risultato è un intelligence layer che attraversa l'organizzazione, non un'altra casella nell'organigramma.
Quando un CAIO ha senso (e quando no)
Non è una regola assoluta. In gruppi molto grandi, con decine di business unit e un'AI già diffusa, una figura di coordinamento dedicata può servire. Ma per la maggior parte delle aziende e dei gruppi che stanno iniziando a strutturare l'AI, la domanda giusta non è "chi nominiamo CAIO?" ma "quale funzione è già più vicina ai dati, e cosa le manca per guidare?". Spesso la risposta passa prima da un audit dei processi per capire dove l'AI crea valore, e solo dopo da un organigramma.
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