Dieci anni fa, quando IAG lanciava il suo braccio innovazione, IAGi, pochi avrebbero scommesso su un modello capace di sopravvivere alla complessità dell’aviazione. Oggi, con oltre 70 sfide di business attive e un fondo venture da 200 milioni di euro appena annunciato, quel modello ha numeri e metodo per fare da caso di studio.

Il nocciolo è semplice da descrivere, meno da eseguire: non si corre dietro alla tecnicia per moda. «Se il nostro tasso di conversione fosse dell’80%, mi chiederei se stiamo facendo vera innovazione o solo un altro canale procurement», spiega Nisha Basson-Mugnier, innovation leader del Gruppo. La percentuale reale si aggira tra il 30 e il 40%: una finestra che dice molto su come un’organizzazione complessa possa assorbire startup senza tradire il proprio ruolo.

La decisione finale resta alle compagnie

L’acceleratore IAGi opera su due binari. Deploy è un programma di 12 settimane per startup con prodotti pronti per il mercato: si mettono alla prova in ambienti operativi reali, dalla manutenzione aeromobili all’esperienza passeggeri. Discover guarda invece alle deeptech in fase iniziale, con sei mesi di mentorship per validare tecnicie come il SAF o la rimozione del carbonio prima che arrivino sul mercato. In entrambi i casi, non è IAGi a decidere quali startup far avanzare: la scelta spetta alle singole compagnie – British Airways, Iberia, Aer Lingus, Vueling – che aderiscono solo se intravedono un bisogno operativo concreto.

Questo rovesciamento di prospettiva è forse la lezione più importante per chi sviluppa soluzioni AI destinate all’enterprise. Non conta quanto sia brillante un algoritmo, ma se sa infilarsi nei processi reali. La storia di AISmartPlan, entrata nell’acceleratore nel 2025, lo dimostra: in tre mesi la startup ha trasformato un proof-of-concept in un sistema di pianificazione manutentiva usato da Aer Lingus, integrandosi con dati di volo, disponibilità aeromobili e vincoli di personale. Non tecnicia spettacolare, ma risposta a un dolore quotidiano.

Dai pilot alla produzione: numeri che contano

Solo il 10% delle startup accelerate riceve poi un investimento dal fondo IAG Ventures. La ragione è che il team venture cerca non solo rendimenti finanziari, ma valore strategico per le compagnie. Non sempre i due obiettivi coincidono. Assaia, che usa computer vision per ottimizzare i turnaround degli aerei, è tra le eccezioni: dopo l’acceleratore ha ottenuto l’investimento e ha poi chiuso una Serie B da 26,6 milioni di dollari. ZeroAvia, attiva sull’idrogeno per l’aviazione, ha seguito un percorso simile passando dalla Serie A con British Airways all’investimento diretto di IAG nella Serie B.

Per chi costruisce stack AI on-premise, questi numeri offrono un parallelo: il passaggio da un progetto pilota a un deployment stabile in produzione è il vero banco di prova. Molti modelli LLM restano confinati in sandbox sperimentali non perché tecnicamente inadeguati, ma perché manca l’aderenza a un flusso operativo reale. Le compagnie aeree di IAG lavorano in ambienti regolamentati, con dati sensibili e legacy system difficili da scardinare – non molto diverso da un’azienda che valuti un LLM self-hosted su infrastruttura locale, dove sicurezza, latenza e integrazione con applicazioni esistenti diventano l’ago della bilancia.

Il prossimo ciclo: AI operativa e robotica

L’attenzione di IAGi oggi è su AI operativa, robotica, efficienza carburante e gestione delle disruzioni. Startups che applicano modelli di intelligenza artificiale a problemi specifici dell’aviazione, integrandosi direttamente nei software già in uso. «Quando ci sono disruzioni gravi, ricostruire uno schedule di volo è incredibilmente complesso: l’AI può valutare molti più scenari di una persona, e molto più velocemente», nota Basson-Mugnier.

Quello che emerge è una direzione chiara: meno esperimenti con visori VR o esperienze premium e più attenzione a ciò che tiene in piedi le operazioni. Una lezione maturata in dieci anni di tentativi. Per i team che oggi sviluppano soluzioni di AI enterprise, il messaggio è coerente: trovate un problema aziendale reale, sporcatevi le mani con i dati operativi e restate vicini al business. Non c’è acceleratore che tenga, senza questo.