Molte aziende stanno introducendo strumenti di Intelligenza Artificiale senza una strategia precisa. Il risultato è spesso un utilizzo sporadico, difficile da misurare e poco allineato alle reali esigenze operative.
Il punto di partenza corretto non è la tecnologia, ma il lavoro quotidiano: attività ripetitive, riunioni da sintetizzare, documenti da preparare, email da gestire, dati da analizzare e informazioni difficili da recuperare.
Prima si individua un’esigenza concreta, poi si valuta quale tecnologia AI sia più adatta a supportarla.
Le 6 domande da fare prima di iniziare
- Quali strumenti e piattaforme sono già utilizzati in azienda?
- Dove risiedono dati e documenti che l’AI dovrà utilizzare?
- Gli utenti dispongono dei corretti livelli di accesso?
- I dati sono aggiornati, organizzati e affidabili?
- Sono presenti policy per la protezione delle informazioni sensibili?
- Le informazioni necessarie sono distribuite tra più sistemi o facilmente accessibili?
Dove cercare i primi casi d’uso
Amministrazione
Report, comunicazioni standard, confronto di documenti e sintesi di dati.
Vendite
Riepiloghi degli incontri, follow-up, preparazione di offerte e presentazioni.
Direzione
Sintesi di email e riunioni, raccolta di decisioni e preparazione di brief.
Assistenza
Bozze di risposta, riepilogo delle richieste e creazione di procedure.
Risorse Umane
Job description, comunicazioni interne, onboarding e materiali formativi.
Come scegliere i casi d’uso migliori
Un buon progetto pilota dovrebbe avere queste caratteristiche:
- Si presenta almeno ogni settimana.
- Richiede abbastanza tempo da rendere evidente il miglioramento.
- Segue uno schema ricorrente.
- Utilizza informazioni già disponibili negli ambienti digitali aziendali.
- Produce un risultato facilmente verificabile da una persona.
- Non comporta conseguenze gravi se la prima bozza contiene un errore.
Un metodo semplice per assegnare le priorità
Valuta ogni caso d’uso da 1 a 5 in base a frequenza, tempo risparmiabile, semplicità, qualità dei dati e rischio. I processi frequenti, semplici e con rischio contenuto rappresentano generalmente le opportunità migliori.
| Caso d’uso | Frequenza | Tempo | Semplicità | Dati | Rischio |
|---|---|---|---|---|---|
| Riepilogo riunioni | 5 | 4 | 5 | 5 | 1 |
| Bozza di un’offerta | 4 | 4 | 4 | 4 | 2 |
| Analisi dati economici | 3 | 5 | 3 | 3 | 4 |
Prima del progetto pilota: 6 verifiche tecniche
- Licenze: verificare utenti, applicazioni utilizzate e prerequisiti degli strumenti digitali adottati.
- Identità: controllare account, ruoli, MFA e accessi amministrativi.
- Permessi: rivedere cartelle, piattaforme collaborative e file condivisi.
- Qualità dei dati: ridurre duplicati, documenti obsoleti e cartelle senza proprietario.
- Protezione delle informazioni: definire regole per dati riservati, condivisione e conservazione.
- Integrazioni: verificare che le informazioni siano accessibili e non isolate in sistemi separati.
Esempio pratico: progetto pilota per il team commerciale
- Selezionare da 3 a 5 commerciali che utilizzano regolarmente Teams, Outlook e Word.
- Misurare il tempo necessario tra la riunione con il cliente e l’invio del materiale.
- Utilizzare uno strumento AI per riepilogare la riunione ed elaborare una prima bozza dell’offerta.
- Far verificare sempre il contenuto al commerciale prima dell’invio.
- Misurare tempo risparmiato, qualità delle bozze e numero di correzioni.
- Estendere il progetto solo dopo aver validato il metodo.
Come capire se il progetto funziona
- Tempo medio risparmiato per attività.
- Numero di utenti che utilizzano realmente il caso d’uso.
- Percentuale di bozze utilizzabili dopo una normale revisione.
- Numero e tipologia delle correzioni necessarie.
- Riduzione delle attività manuali.
- Problemi emersi su dati, permessi o sicurezza.
Errori da evitare
- Attivare strumenti AI per tutti senza casi d’uso definiti.
- Misurare il successo contando solo le licenze assegnate.
- Partire con dati disordinati o permessi non revisionati.
- Scegliere come primo test un processo troppo delicato.
- Aspettarsi risultati perfetti senza contesto e istruzioni adeguate.
- Non formare gli utenti sulla verifica dei contenuti generati.
Un percorso strutturato verso l’AI
- Assessment dei processi, dei dati e delle tecnologie esistenti.
- Individuazione dei casi d’uso a maggior valore.
- Verifica di dati, accessi e requisiti di sicurezza.
- Avvio di un progetto pilota su un gruppo ristretto di utenti.
- Formazione sull’utilizzo efficace degli strumenti AI.
- Misurazione dei risultati ottenuti.
- Estensione graduale alle altre funzioni aziendali.
La domanda da cui partire
Qual è l’attività che si ripete spesso, richiede molte informazioni e produce ogni volta un documento, un riepilogo o una comunicazione? Probabilmente è il primo caso d’uso da valutare.
L’Intelligenza Artificiale crea valore quando viene inserita all’interno di processi chiari, supportata da dati affidabili, governata da regole precise e adottata da persone consapevoli del suo utilizzo.
La tecnologia è importante. Il vero punto di partenza, però, resta sempre il lavoro da svolgere.