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Jack Shaw
La maggior parte dei team dirigenziali dispone di una strategia in materia di intelligenza artificiale. Sono però molto meno numerosi quelli che hanno modificato il modo in cui l’azienda opera. Il divario tra le intenzioni dichiarate e l’impatto sul modello operativo è il punto in cui i team dirigenziali si arenano e dove la giustificazione dell’investimento si sgretola silenziosamente.
Jack Shaw è un consulente specializzato nella trasformazione guidata dall’intelligenza artificiale, relatore di spicco e autore della serie The AI Imperative, che aiuta i team dirigenziali a colmare il divario tra la strategia di intelligenza artificiale e il cambiamento del modello operativo.
Full Profile
Perché le organizzazioni collaborano con Jack Shaw
- Esperienza operativa maturata nel corso delle successive ondate di IA, dai sistemi esperti e dall’e-commerce, passando per i sistemi esperti basati sulla conoscenza, fino all’IA generativa di oggi. Un’esperienza pratica così ampia è rara ed è proprio ciò che gli permette di indicare a un consiglio di amministrazione quali cambiamenti sono duraturi e quali sono solo rumore di fondo.
- Autore della serie «The AI Imperative», una collana in più volumi che analizza la trasformazione guidata dall’IA settore per settore. Il primo volume, «Manufacturing’s AI Imperative», è stato pubblicato nell’aprile 2026; i volumi successivi, dedicati alla sanità, alla finanza, alla distribuzione e alla pubblica amministrazione, sono in fase di preparazione.
- Ha alle spalle una comprovata esperienza nella consulenza ai vertici aziendali di Mercedes-Benz, Siemens, GE, Caterpillar, Rockwell Automation, Coca-Cola, 3M, IBM, Oracle e Bosch. Il suo portafoglio clienti è prevalentemente composto da aziende industriali e soggette a regolamentazione, il che è particolarmente rilevante quando il pubblico non è costituito da aziende tecnologiche.
- Un quadro operativo che distingue le iniziative tattiche di IA, in grado di garantire un ritorno sull’investimento entro dodici mesi, dai programmi strategici che ridefiniscono il modello operativo in un arco temporale compreso tra i tre e i cinque anni. Il quadro è concepito per consentire ai team dirigenziali di gestire entrambi i percorsi contemporaneamente, senza che uno vada a discapito dell’altro.
- Presente in 26 paesi e in tutti i 50 stati degli Stati Uniti, con contenuti che si adattano a un pubblico operante nei settori manifatturiero, della distribuzione, dei servizi finanziari e del settore pubblico, piuttosto che a un unico settore verticale.
Punti salienti della biografia
- Autore della serie “The AI Imperative”; primo volume, “Manufacturing’s AI Imperative”, pubblicato nell’aprile 2026
- Laureato presso l’Università di Yale; MBA presso la Kellogg School of Management della Northwestern University
- Esperienza nel campo dell’IA aziendale che spazia dai sistemi esperti commerciali e dall’apprendimento automatico fino all’attuale IA generativa
- Ex vicepresidente dei sistemi commerciali presso Applied Systems Intelligence; in precedenza ha guidato un’azienda di software di IA specializzata in sistemi esperti basati sulla conoscenza
- Consulente dei vertici aziendali di Mercedes-Benz, Siemens, GE, Caterpillar, Rockwell Automation, Coca-Cola, 3M, IBM, Oracle e Bosch
- Interventi in qualità di relatore principale in 26 paesi e in tutti i 50 stati degli Stati Uniti, rivolti a un pubblico proveniente dai settori manifatturiero, della distribuzione, dei servizi finanziari e del settore pubblico
Biografia
I sistemi esperti basati sulla conoscenza erano già in uso in ambito militare e industriale molto prima che ChatGPT rendesse l’IA accessibile al grande pubblico. Shaw sviluppava software commerciale in quel settore negli anni 2000 in qualità di vicepresidente dei sistemi commerciali presso Applied Systems Intelligence, dopo aver guidato un’azienda di software di IA durante la precedente ondata di innovazione. Si occupa di IA aziendale da prima ancora che la maggior parte delle organizzazioni si ponesse la domanda, ed è per questo che è in grado di indicare a un consiglio di amministrazione quali cambiamenti sono duraturi e quali sono solo rumore di fondo.
Attingendo a oltre quattro decenni di esperienza nell’IA e nella tecnologia aziendale, Shaw ha tenuto più di 1.000 presentazioni principali in 26 paesi. In qualità di consulente per la trasformazione tramite l’IA, collabora con i vertici aziendali di Mercedes-Benz, Siemens, Bosch, GE, Caterpillar, IBM, Coca-Cola e Oracle. Il suo focus è incentrato su come l’IA modifichi l’economia dell’azienda, non solo i suoi strumenti.
Il suo lavoro si basa su una distinzione a doppio binario tra IA tattica e IA strategica. L’IA tattica copre le applicazioni che si ripagano entro dodici mesi; l’IA strategica è il cambiamento del modello operativo che ridefinisce la posizione competitiva nell’arco di tre-cinque anni. Egli definisce l’obiettivo finale come l’«impresa autonoma», in cui il rilevamento e la risposta di routine avvengono alla velocità delle macchine e il giudizio umano è riservato alle decisioni che non possono essere delegate.
Questo pensiero è ora pubblicato. *The AI Imperative: An Executive Mandate* è il primo volume della serie *The AI Imperative Series*, una raccolta settoriale che applica il quadro di riferimento alle decisioni relative all’IA che i vertici aziendali devono affrontare; sono in preparazione volumi dedicati alla distribuzione, alla pubblica amministrazione, alla sanità e alla finanza. Laureato a Yale e titolare di un MBA della Kellogg, Shaw fornisce consulenza a livello internazionale su strategia esecutiva in materia di IA, governance dell’IA e trasformazione della forza lavoro. Affronta direttamente le domande che i consigli di amministrazione si pongono oggi: come uscire dal “purgatorio dei progetti pilota”, come ridurre la latenza decisionale che blocca i programmi di IA e come il divario tra i leader e i ritardatari nel campo dell’IA si stia ampliando più rapidamente rispetto a qualsiasi precedente cambiamento tecnologico.
Argomenti chiave degli interventi
- IA tattica e IA strategica: il quadro a doppio percorso
- L’IA aziendale: dal progetto pilota al cambiamento del modello operativo
- L’impresa autonoma e l’economia autonoma emergente
- Governance dell’IA, rischio e responsabilità dei dirigenti
- La trasformazione della forza lavoro nell’era dell’IA
- Strategia di IA specifica per settore per la produzione, la distribuzione e i settori regolamentati
- Latenza decisionale e vantaggio cumulativo nell’IA aziendale
Ideale per
- Consigli di amministrazione e dirigenti di alto livello che definiscono la strategia aziendale in materia di IA e digitalizzazione
- CIO, CTO e CDO che definiscono la sequenza degli investimenti nell’IA tra priorità concorrenti: infrastruttura, competenze della forza lavoro, preparazione dei dati e selezione dei fornitori
- I team dirigenziali dei settori manifatturiero, automobilistico, della distribuzione e dei servizi finanziari
- Associazioni di settore e conferenze dei settori regolamentati che si interrogano su come la tecnologia si inserisca effettivamente nelle operazioni
Risultati per il pubblico
- Una visione più chiara delle funzionalità di IA rilevanti per il proprio settore specifico e il proprio orizzonte temporale
- Esempi concreti tratti da implementazioni nelle aziende Fortune 500, anziché generici casi di studio
- Un vocabolario per mettere in discussione le presentazioni dei fornitori e le proposte interne con domande più mirate
- Un quadro a doppio percorso per distinguere le iniziative di IA che si ripagano entro dodici mesi dai programmi strategici che ridefiniscono il modello operativo nell’arco di tre-cinque anni, con un metodo per gestire entrambi i percorsi contemporaneamente senza che uno vada a discapito dell’altro
Discorsi
In che modo l’approccio a doppio binario contribuisce alla creazione di un’impresa autonoma, ovvero un’organizzazione in cui le operazioni di routine procedono alla velocità delle macchine e l’attenzione della leadership si concentra sulle decisioni che solo le persone possono prendere.
Punti chiave:
- Come si presenta nella pratica un’impresa autonoma: quali operazioni passano a un rilevamento e a una risposta alla velocità delle macchine e quali rimangono di competenza del giudizio umano
- Perché l’emergente “economia autonoma” premia chi agisce per primo e come tale vantaggio si accumuli a scapito dei concorrenti più lenti
- Le decisioni della leadership che determinano se un’organizzazione raggiunge tale stato o si ferma prima di raggiungerlo
Come ottenere risultati tattici a breve termine nell’ambito dell’IA, costruendo al contempo le basi strategiche che cambiano il modo in cui l’organizzazione compete, senza che un percorso vada a discapito dell’altro.
Punti chiave:
- La distinzione che conta: iniziative di IA tattica che si ripagano entro dodici mesi e programmi di IA strategica che ridefiniscono il modello operativo in un arco di tempo compreso tra i tre e i cinque anni
- Come portare avanti entrambi i percorsi contemporaneamente, in modo che i risultati immediati finanzino e riducano i rischi della trasformazione a più lungo termine
- Perché il “purgatorio dei progetti pilota” è la causa di fallimento più comune nell’IA aziendale e quali cambiamenti strutturali consentono a un’organizzazione di superarlo
Un programma su misura per le opportunità, i rischi e le pressioni competitive specifici legati all’intelligenza artificiale che un determinato settore e un determinato pubblico devono affrontare.
Punti chiave:
- I casi in cui l’IA sta già modificando l’economia unitaria del settore del pubblico di riferimento, sulla base di implementazioni reali anziché di casi di studio generici
- I rischi specifici del settore e le pressioni normative che determinano quali iniziative nell’ambito dell’IA valga la pena intraprendere
- Le decisioni non delegabili che i vertici di quel settore devono assumere sin da ora
Cosa richiede la governance dell’IA a livello dirigenziale e di consiglio di amministrazione, dal rischio legato ai modelli all’esposizione normativa.
Punti chiave:
- Di cosa sono effettivamente responsabili i consigli di amministrazione e i dirigenti man mano che l’IA entra a far parte delle operazioni principali
- Come gestire il rischio di modello, i dati e l’esposizione normativa senza che la governance diventi un freno all’esecuzione
- A chi spetta la responsabilità tra la leadership, le unità operative e i fornitori esterni
Quali decisioni richiedono un giudizio umano irriducibile e come preparare le persone ai ruoli che solo gli esseri umani possono ricoprire.
Punti chiave:
- Quali attività vengono affidate alle macchine e quali rimangono di competenza umana, e come distinguere le une dalle altre in una specifica organizzazione
- Come preparare i manager e i team a ricoprire ruoli potenziati dall’intelligenza artificiale, anziché difendere lo status quo
- Le decisioni relative alla forza lavoro che la leadership deve prendere ora per evitare lacune di competenze in futuro