Strategia di ricerca AI per le aziende - come le grandi imprese gestiscono la visibilità AI interna ed esterna?

Abbiamo affrontato entrambe le sfide in [Grande Impresa]. Ecco la nostra architettura:

Ricerca AI interna:

Implementata ricerca federata con RAG (Retrieval Augmented Generation):

Fonti: Sharepoint + Confluence + Salesforce + DB interni
     ↓
Connettori: Sincronizzazione in tempo reale con eredità dei permessi di accesso
     ↓
Vector Store: Embedding per ricerca semantica
     ↓
Layer RAG: Le risposte LLM sono ancorate a documenti di origine
     ↓
Interfaccia: Query in linguaggio naturale + fonti citate

Risultati chiave:

• Tempo di ricerca ridotto del 60%
• NPS dei dipendenti per la ricerca: 72 (prima 18)
• 45% in meno di domande ripetute agli esperti

Visibilità AI esterna:

Team diverso, strategia diversa:

• Il marketing gestisce l’ottimizzazione GEO
• Il team contenuti ristruttura per query conversazionali
• Usiamo Am I Cited per il monitoraggio su tutte le piattaforme
• Tracciamo la share of voice rispetto ai concorrenti

Il livello di governance copre entrambi:

• Controlli di accesso (chi vede cosa)
• Audit logging (requisito di conformità)
• Revisione umana per decisioni sensibili
• Controlli sulla residenza dei dati

Prospettiva di knowledge management. Il problema della ricerca interna è organizzativo, non solo tecnico.

Cause principali:

• Contenuti sparsi su oltre 15 piattaforme
• Nessun responsabile dei contenuti cross-funzionali
• Documentazione obsoleta rimane per sempre
• La conoscenza tribale non viene mai documentata

La soluzione tecnica non basta:

Abbiamo implementato un’ottima piattaforma di ricerca AI. L’adozione era al 30%.

Poi abbiamo:

1. Assegnato owner di contenuto per ogni macro-tema
2. Implementato ciclo di vita dei contenuti (auto-archiviazione dopo X mesi)
3. Reso il contributo di contenuti parte delle valutazioni delle performance
4. Creato “campioni della conoscenza” in ogni reparto

L’adozione è salita al 78%.

Per la visibilità AI esterna:

Stesso principio. Non puoi ottimizzare per l’AI se i tuoi contenuti sono disordinati. Prima pulisci e struttura, poi ottimizza.

Prospettiva sulla scelta della piattaforma. Abbiamo valutato 8 piattaforme AI enterprise.

Cosa conta:

Le migliori piattaforme considerate:

• Glean (ottima UX, forti connettori)
• Elasticsearch + layer LLM custom (massimo controllo)
• Microsoft Copilot for 365 (se tutto è Microsoft)
• Coveo (forte su e-commerce + knowledge)

La nostra scelta:

Glean per la maggior parte dei casi d’uso + Elasticsearch custom per dati sensibili che non possono uscire dall’ambiente.

L’approccio ibrido ci ha permesso di muoverci rapidamente rispettando i requisiti di sicurezza.

Prospettiva marketing sulla visibilità AI esterna.

La sfida:

I nostri concorrenti vengono citati su ChatGPT e Perplexity per le query di categoria. Noi no. Questo è un problema di brand, non solo di traffico.

Il nostro approccio:

1. Audit stato attuale - Am I Cited per la baseline di visibilità
2. Ristrutturazione contenuti - Formato FAQ per i temi chiave
3. Thought leadership - Contenuti executive con segnali di expertise chiari
4. Presenza di terze parti - Relazioni con analisti, siti review, engagement su Reddit

Metriche che monitoriamo:

• Share of voice nelle risposte AI (vs. 5 concorrenti)
• Sentiment delle menzioni AI
• Fonti delle citazioni (siamo citati direttamente o tramite terzi?)
• Conversion rate dal traffico proveniente dalle AI

Risultati dopo 6 mesi:

• Share of voice: 8% → 22%
• Citazioni dirette del brand +180%
• Traffico AI-referred ora al 4% del totale (in crescita)

La gestione del cambiamento è la sfida nascosta.

Il cambio di mindset:

I dipendenti sono abituati alla ricerca per parole chiave. La ricerca AI è conversazionale. Il cambio mentale è significativo.

Cosa funziona:

1. Sessioni di formazione - Non solo “come usare” ma “come pensare alle query”
2. Programma champions - Power user che aiutano i team
3. Sponsorizzazione executive - Leadership che utilizza e promuove
4. Comunicazione dei quick win - Condividere ampiamente i successi

Ostacoli comuni all’adozione:

• “Non mi fido delle risposte AI” → Mostrare le citazioni delle fonti
• “La mia vecchia ricerca andava bene” → Mostrare il risparmio di tempo affiancato
• “Non so cosa chiedere” → Fornire esempi di query
• “È un altro strumento” → Integrare nei flussi esistenti

Obiettivo: 60-80% di adozione in 12 mesi. Siamo al 72% dopo 10 mesi.

Framework di data governance per la ricerca AI.

Policy che abbiamo definito:

1. Classificazione dei dati - Cosa può vedere l’AI? (Pubblico, Interno, Confidenziale, Riservato)
2. Eredità degli accessi - L’AI rispetta i permessi dei sistemi sorgente
3. Retention - Per quanto tempo vengono conservati i log delle query?
4. Cross-border - Requisiti di residenza dei dati per regione
5. Model training - I nostri dati NON addestrano i modelli dei vendor

Implementazione:

Requisiti di audit:

• Chi ha interrogato cosa, quando
• Quali fonti sono state usate nella risposta
• La risposta è stata condivisa esternamente?
• Revisioni degli accessi trimestrali

Parliamo onestamente di ROI.

ROI della ricerca AI interna:

ROI medio delle iniziative AI enterprise: 5,9% (ricerca IBM)

Sembra basso, ma è perché molte iniziative falliscono sull’adozione.

Cosa vedono le implementazioni di successo:

• Decisioni più rapide del 60%
• Risparmio di 2-5 ore/settimana per lavoratore della conoscenza
• Miglioramento del 31% della velocità decisionale
• Riduzione delle domande ripetute agli esperti

Come calcolare:

(Ore risparmiate × costo orario × numero dipendenti) - (Costo piattaforma + implementazione)

Per 10.000 knowledge worker che risparmiano 2 ore/settimana: = 10.000 × 2 × 52 × $50/ora = $52M valore

• Piattaforma ($500K) - Implementazione ($1M) = valore annuale oltre $50M

ROI della visibilità AI esterna:

Più difficile da misurare, ma monitora:

• Traffico AI-referred e conversioni
• Cambiamenti nel volume di ricerca del brand
• Trend della share of voice
• Pipeline influenzata da discovery AI

Parti da indicatori leading, passa all’attribuzione dei ricavi nel tempo.

Guardando avanti: l’AI agentica sta arrivando.

Stato attuale: L’AI risponde alle domande Prossimo stato: L’AI agisce in base alle risposte

Implicazioni per l’azienda:

• La ricerca AI diventa automazione dei workflow AI
• Serve governance per decisioni autonome
• “Qual è la nostra policy?” diventa “Applica la nostra policy”
• La conoscenza diventa esecuzione

Preparati ora:

1. Dati puliti e autorevoli (garbage in = garbage out)
2. Policy chiare (l’AI ha bisogno di regole)
3. Integrazione nei workflow (non solo interfaccia di ricerca)
4. Pattern di supervisione umana (quando l’AI deve coinvolgere l’uomo?)

Le aziende che costruiscono ora solide basi di ricerca AI passeranno più velocemente all’AI agentica.

Ottima discussione. Ecco la nostra roadmap basata su questi spunti:

Fase 1: Ricerca AI interna (Q1)

• Deploy di Glean per la ricerca principale
• Layer RAG custom per sistemi sensibili
• Eredità dei permessi dai sistemi sorgente
• Lancio del programma di change management

Fase 2: Framework di governance (Q1-Q2)

• Classificazione dei dati per l’accesso AI
• Implementazione dell’audit logging
• Human-in-the-loop per query confidenziali
• Revisioni degli accessi trimestrali

Fase 3: Visibilità AI esterna (Q2)

• Iniziativa GEO guidata dal marketing
• Ristrutturazione dei contenuti per query conversazionali
• Deploy del monitoraggio Am I Cited
• Tracciamento della share of voice rispetto ai concorrenti

Fase 4: Misurazione (Continuo)

• Interno: adozione, risparmio di tempo, velocità decisionale
• Esterno: share of voice, citazioni, conversioni AI-referred

Fattori chiave di successo:

• Sponsorizzazione executive (c’è)
• Investimento in change management (budget allocato)
• Fondamenta dati pulite (work in progress)
• Approccio governance-first (non negoziabile)

Grazie a tutti per gli spunti pratici. Era esattamente quello che ci serviva.