Il più grande ostacolo dell’IA non è la capacità. È la fiducia.

Man mano che l’IA assume un ruolo più ampio nei flussi di lavoro aziendali fondamentali e nell’interazione con i clienti, la sfida non è più l’adozione; è la fiducia. Anche se le organizzazioni ampliano l’IA per aumentare l’efficienza, i clienti non estendono automaticamente la loro fiducia.

Secondo lo studio globale 2025 di KPMG su fiducia, atteggiamenti e utilizzo dell’intelligenza artificiale, solo il 41 % degli americani è disposto a fidarsi dell’IA, mentre il 70 % si aspetta che ne tragga beneficio. Il problema non è che le persone non vedono il valore dell’IA, ma che le organizzazioni chiedono loro di fidarsi di una tecnologia che non comprendono appieno o da cui non vedono risultati coerenti. Questo perché questi strumenti spesso si basano su dati segmentati, flussi di lavoro disconnessi e comunicazioni incoerenti. Quando questi sistemi non funzionano bene insieme, l’IA non costruisce fiducia; anzi, può eroderla.

AI Scales What’s Already There

L’IA non migliora automaticamente i sistemi sottostanti. In alcuni casi può mettere in evidenza debolezze esistenti nei quadri interni di un’organizzazione. Considera un cliente che riceve una risposta via e‑mail, un’altra via SMS e una diversa quando parla con un operatore. Introdurre l’IA in questo processo non risolve il problema di base, lo accelera semplicemente. Questi errori frustrano i clienti e compromettono la loro fiducia nei processi di IA che promettevano di semplificare la loro vita.

Poiché l’IA è affidabile solo quanto i dati e i sistemi operativi che la alimentano, le organizzazioni non possono semplicemente aggiungere l’IA alle operazioni esistenti e attendersi risultati migliori. Flussi di lavoro frammentati costringono i modelli a operare su informazioni insufficienti, obsolete o conflittuali. Collegare questi sistemi fornisce all’IA un flusso costante di dati, aiutandola a fornire informazioni più accurate ai team interni e ai consumatori.

I clienti potrebbero non vedere mai i processi alla base di un’applicazione IA, ma vedono ciò che essa produce. Se una risposta generata dall’IA è errata o rende la loro vita più difficile, perdono fiducia nell’organizzazione e nella tecnologia.

Responsible AI Needs Clear Boundaries

Le organizzazioni devono definire dove l’IA offre il maggior valore. Uno studio recente ha rilevato che i consumatori sono preoccupati per la sicurezza dei dati e per la mancanza di supervisione umana, con solo il 40 % che dichiara di fidarsi dell’IA per gestire i propri dati personali e il 47 % che esprime preoccupazione al riguardo. Tali preoccupazioni devono influenzare il modo in cui le organizzazioni progettano e implementano l’IA, non solo il modo in cui ne parlano. 

Perché i consumatori siano certi che l’IA sarà usata solo nel loro interesse, le organizzazioni devono creare quadri di governance IA chiari che specifichino esattamente quali informazioni può e non può accedere, quali azioni può compiere e quando un umano interverrà. Ciò non significa inserire un umano in ogni ciclo di utilizzo dell’IA, ma piuttosto concentrarsi sull’individuare i punti in cui il giudizio umano è fondamentale e integrarli nei flussi di lavoro dell’IA.

Quando l’IA opera entro confini definiti, utilizza le informazioni dei clienti in modo appropriato e dispone di regole chiare sulle sue azioni, le organizzazioni hanno una base migliore per guadagnare fiducia. 

Transparency Can’t Be an Afterthought

Man mano che le organizzazioni ampliano l’uso dell’IA, devono essere chiare con i clienti su dove e come la tecnologia viene impiegata nelle loro esperienze. Indagine Deloitte Connect Consumer 2025 ha rilevato che i consumatori spesso percepiscono che la tecnologia avanzi senza una trasparenza sufficiente. Non chiedono necessariamente alle organizzazioni di spiegare come funziona un modello; vogliono sapere cosa fa con le loro informazioni, come influisce sulla loro esperienza e chi è responsabile se qualcosa va storto.

In pratica, ciò significa comunicare in modo proattivo come l’IA viene utilizzata, affinché le persone abbiano la chiarezza necessaria per capire cosa fa e cosa non fa. Queste domande sono molto più facili da affrontare quando le organizzazioni le integrano nella progettazione dei sistemi IA, perché i consumatori sono più propensi a fare affidamento sull’IA quando ne comprendono il funzionamento.

Trust Will Determine AI’s ROI

Sebbene i clienti potrebbero non vedere mai cosa accade all’interno di un sistema IA, ne sperimentano i risultati. Notano quando una risposta generata dall’IA è errata, quando devono ripetere le loro richieste o quando ricevono risposte diverse a seconda del canale utilizzato. queste esperienze danneggiano la fiducia, ma il vero problema è ciò che è sottostante: dati segmentati, processi disconnessi, governance debole o comunicazioni poco chiare.

Ecco perché le organizzazioni devono guardare oltre i modelli IA stessi quando ne valutano il successo. Il ROI dipende dal fatto che le persone che ne fanno affidamento possano fidarsene e se esso favorisce il coinvolgimento dei clienti. Un sistema avanzato di cui le persone non si fidano non fornirà i risultati attesi dall’azienda. L’IA continuerà a diventare più capace, ma tali capacità non determineranno fino a che punto le organizzazioni potranno sfruttarla — saranno le persone che ne dipendono.