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La Generative AI (o Intelligenza artificiale generativa) è una tecnologia avanzata capace di creare contenuti originali come testi, immagini, codice, report, documenti e insight a partire da dati e istruzioni contestuali.
A differenza dei sistemi di AI tradizionale, che si limitano ad analizzare o classificare informazioni, la Generative AI è progettata per produrre nuovi output coerenti con il contesto aziendale, simulando capacità cognitive come la scrittura, la sintesi, la progettazione e persino il ragionamento operativo.
Per le organizzazioni, questo significa poter:
La Generative AI per le imprese diventa particolarmente potente quando viene integrata nei sistemi aziendali esistenti (ERP, CRM, piattaforme legacy) e orchestrata all’interno dei processi core. Non si tratta solo di “creare contenuti”, ma di abilitare un nuovo modello operativo, in cui l’intelligenza artificiale lavora a fianco delle persone per migliorare produttività, qualità e velocità di esecuzione.
Un’ulteriore evoluzione è rappresentata dalla Agentic AI, in cui modelli di GenAI non solo generano output, ma sono in grado di eseguire azioni, interagire con sistemi e orchestrare task complessi, mantenendo l’essere umano nel ruolo di supervisione strategica.
Genera testi, codice e documenti in modo coerente e contestuale.
Interpreta dati strutturati e non strutturati con logica contestuale.
Si collega ai sistemi aziendali mantenendo privacy e compliance GDPR.
Abilita agenti intelligenti capaci di agire e orchestrare task.
La Generative AI consente di intervenire direttamente sui processi core, automatizzando attività ripetitive, manuali o a basso valore aggiunto. Dalla gestione documentale alla redazione automatica di report, fino alla generazione di risposte contestuali per il customer service, l’Intelligenza artificiale generativa riduce drasticamente i tempi di esecuzione.
Integrata con soluzioni di process automation e system integration, la GenAI permette di ottimizzare workflow end-to-end, migliorando qualità e coerenza degli output. In ambito IT, il supporto allo sviluppo software accelera la scrittura del codice, la produzione di documentazione tecnica e la fase di testing, aumentando l’efficienza dei team di Sviluppo software senza compromettere la governance.
Le varie Applicazioni della Generative AI abilitano un nuovo livello di personalizzazione e innovazione. Grazie alla capacità di analizzare grandi volumi di dati strutturati e non strutturati, i modelli generativi supportano la creazione di offerte su misura, comunicazioni personalizzate e servizi digitali evoluti.
Questo approccio permette alle aziende di ridurre il time-to-market e migliorare costantemente l’esperienza cliente. I principali Generative AI use case includono la generazione automatica di contenuti marketing, la creazione di configuratori intelligenti, assistenti virtuali avanzati e sistemi di knowledge management capaci di fornire risposte contestuali e affidabili.
L’adozione strategica della Generative AI contribuisce a una significativa riduzione dei costi operativi. Automatizzando attività come data entry, gestione ticket, redazione contrattuale o analisi documentale, le aziende possono riallocare risorse verso attività ad alto valore strategico.
In ambito tecnologico, l’Intelligenza artificiale generativa supporta il ciclo di vita del software: dalla progettazione alla manutenzione evolutiva. Questo consente di diminuire il carico sui team IT, migliorare la qualità del codice e ridurre errori o rilavorazioni. Il risultato è una struttura più snella, scalabile e sostenibile nel tempo.
Uno dei benefici più rilevanti della Generative AI per le imprese è la capacità di scalare rapidamente processi e servizi. I modelli generativi possono essere replicati e adattati su diverse funzioni aziendali, garantendo uniformità e standardizzazione degli output.
Con l’evoluzione verso la Agentic AI, le organizzazioni possono delegare alla tecnologia non solo la produzione di contenuti, ma anche l’esecuzione coordinata di task operativi: raccolta dati, interazione con sistemi aziendali, attivazione di workflow automatizzati. In questo scenario, l’essere umano mantiene un ruolo di supervisione e controllo strategico (“on-the-loop”), assicurando compliance, sicurezza e allineamento agli obiettivi di business.
Analisi dei processi, identificazione dei principali Generative AI use case e valutazione dei rischi (compliance, sicurezza, governance).
Disegno dell’architettura, integrazione con sistemi esistenti e definizione di policy e guardrail per un utilizzo sicuro dell’Intelligenza artificiale generativa.
Implementazione di soluzioni che combinano AI, RPA e system integration per massimizzare l’impatto sui processi.
Evoluzione verso modelli avanzati in cui la Generative AI non solo supporta, ma esegue attività operative in modo orchestrato.
La partnership con Venio AI rafforza l’offerta di OT Consulting nell’ambito della Generative AI e dell'Agentic AI.
Insieme integriamo competenze di data strategy, governance e modelli di GenAI con capacità di automazione, integrazione software e sviluppo applicativo. L’obiettivo è costruire soluzioni affidabili, scalabili e conformi alle normative, evitando fenomeni di “Shadow AI” e garantendo controllo, tracciabilità e sicurezza.
La Generative AI per le imprese finanziarie abilita automazione documentale, assistenti evoluti per consulenti e clienti, analisi contrattuale e supporto alla compliance. I principali Generative AI use case includono KYC intelligente, gestione sinistri, reportistica normativa automatizzata e supporto al credito. L’integrazione con sistemi core banking consente maggiore efficienza operativa e riduzione del rischio.
Per le aziende energy, la Generative AI consente analisi avanzata dei dati operativi, gestione intelligente delle richieste clienti e supporto alla compliance normativa. È possibile automatizzare la creazione di report regolatori, ottimizzare la gestione degli asset e migliorare la pianificazione degli interventi sul campo. L’evoluzione verso modelli di Agentic AI permette di orchestrare workflow complessi tra sistemi legacy e nuove piattaforme digitali.
Nel settore industriale, le Applicazioni Generative AI supportano manutenzione predittiva, ottimizzazione della supply chain, generazione automatica di documentazione tecnica e miglioramento dei processi produttivi. Integrata nei sistemi MES ed ERP, l’Intelligenza artificiale generativa accelera la gestione delle informazioni di fabbrica e supporta il Software development di soluzioni industriali avanzate.
Nel settore Fashion & Luxury, la Intelligenza artificiale generativa abilita personalizzazione dell’esperienza cliente, creazione automatica di contenuti prodotto, supporto alla progettazione e analisi dei trend. I brand possono integrare la GenAI nei processi di marketing, customer engagement e gestione catalogo, migliorando time-to-market e coerenza omnicanale.
Progettiamo soluzioni di Intelligent Automation integrando RPA e AI per rendere i processi più efficienti e autonomi. Con un approccio orientato ai risultati, sviluppiamo automazioni su misura che riducono attività ripetitive e aumentano qualità e produttività.
Utilizziamo metodologie all'avanguardia come il design thinking per risolvere problemi complessi con visione e innovazione. Grazie a tecnologie best-of-breed realizziamo soluzioni tailor-made per i nostri clienti.
L’AI tradizionale si basa principalmente su modelli predittivi e classificatori: analizza dati storici per individuare pattern, fare previsioni o categorizzare informazioni. È molto efficace in ambiti come il forecasting, il riconoscimento di frodi o la segmentazione clienti, ma non è progettata per creare nuovi contenuti.
La Generative AI, invece, rappresenta un’evoluzione dell’intelligenza artificiale perché è in grado di produrre output originali: testi, immagini, codice, sintesi documentali, risposte contestuali e persino logiche operative. Questo significa che non si limita a “leggere” i dati, ma li utilizza per costruire nuove informazioni coerenti con il contesto aziendale.
Per le imprese, la differenza è sostanziale: mentre l’AI tradizionale supporta l’analisi e la decisione, la Intelligenza artificiale generativa può intervenire direttamente nei processi, collaborando con le persone e accelerando attività come il Software development, la gestione documentale o il customer service. Con l’evoluzione verso la Agentic AI, i sistemi possono addirittura orchestrare task e interagire con altri software in modo autonomo e controllato.
La Generative AI per le imprese è sicura se implementata con un framework strutturato di governance, sicurezza e controllo dei dati. Il rischio non è la tecnologia in sé, ma l’utilizzo non regolamentato o non integrato nei sistemi aziendali.
È fondamentale definire policy chiare su:
Un’implementazione enterprise-grade prevede ambienti protetti, integrazione con sistemi aziendali, logging delle interazioni e meccanismi di supervisione umana (“human-in-the-loop”). Inoltre, l’adozione deve essere accompagnata da formazione interna per evitare fenomeni di “Shadow AI”, ovvero l’uso non controllato di strumenti esterni da parte dei dipendenti.
OT Consulting affronta i progetti di Intelligenza artificiale generativa con un approccio strutturato che combina integrazione software, automazione e controllo architetturale, garantendo sicurezza, scalabilità e piena tracciabilità.
I Generative AI use case variano in base al settore, ma esistono ambiti trasversali ad alto impatto. Tra i più diffusi troviamo:
Nei contesti più maturi, le Applicazioni Generative AI vengono integrate nei processi core tramite API e piattaforme di system integration, permettendo alla tecnologia di dialogare con ERP, CRM e sistemi legacy.
L’evoluzione più avanzata è rappresentata dalla Agentic AI, dove agenti intelligenti non solo generano contenuti, ma attivano azioni: aggiornano sistemi, avviano workflow, recuperano informazioni da più piattaforme e producono output strutturati pronti per l’uso operativo.
L’adozione della Generative AI per le imprese non dovrebbe partire dalla tecnologia, ma dagli obiettivi di business. Il primo passo è un assessment strategico per identificare le aree a maggiore impatto e valutare maturità digitale, qualità dei dati e integrazione dei sistemi esistenti.
Un percorso efficace prevede:
In parallelo, è essenziale coinvolgere le persone: formazione, change management e ridefinizione dei processi sono elementi chiave per massimizzare il valore della Intelligenza artificiale generativa.
L’obiettivo non è introdurre uno strumento isolato, ma costruire un ecosistema integrato in cui GenAI, automazione e Software development collaborano per trasformare il modello operativo aziendale in modo sostenibile e misurabile.