Gli elenchi di "100 modi di usare l'AI in azienda" hanno un difetto comune: mettono sullo stesso piano cose che funzionano domani mattina e cose che richiedono dati, persone e budget che una PMI non ha. Il risultato è che si parte dall'idea più affascinante invece che da quella più utile.

Qui ce ne sono sette, scelti con un criterio preciso: funzionano con i dati che un'azienda piccola ha già, e il risultato si può controllare. Per ciascuno trovate cosa fa, cosa serve per partire e dove si rompe.

La regola che li tiene insieme#

Un modello linguistico è molto bravo in due cose: capire testo scritto in modo disordinato e scrivere testo plausibile. È debole in tutto il resto: fare calcoli esatti, ricordare dati che non gli avete dato, prendere decisioni di cui qualcuno deve rispondere.

Da qui la regola che usiamo in ogni progetto: l'AI legge e scrive, il software tradizionale calcola e decide. Quando un caso d'uso rispetta questa divisione, di solito funziona. Quando chiede all'AI di calcolare o di decidere da sola, di solito produce errori che sembrano risposte.

Un esempio dal nostro lavoro. Su StatArena, una piattaforma di statistiche e pronostici sul calcio, i pronostici non li fa l'AI: li calcola un motore statistico sui dati reali delle partite. L'AI c'è, ma fa un altro mestiere: capisce le domande degli utenti. Ognuno fa la cosa in cui è affidabile.

1. Rispondere alle domande che i clienti fanno sempre#

Orari, spedizioni, resi, disponibilità, come si usa il prodotto. Un assistente che risponde da una fonte che controllate voi toglie all'assistenza la parte ripetitiva e risponde anche alle dieci di sera.

Cosa serve: le risposte scritte da qualche parte, complete e aggiornate. Se oggi stanno solo nella testa di chi risponde, il primo lavoro è metterle per iscritto.

Dove si rompe: quando la fonte non contiene la risposta e l'assistente prova a rispondere lo stesso. Va progettato perché in quel caso dica "non lo so" e passi il cliente a una persona.

È il caso d'uso più richiesto e quello con più trappole. L'abbiamo trattato per intero in chatbot AI per l'assistenza clienti: quando conviene.

2. Estrarre i dati dai documenti che arrivano#

Ordini mandati per email in formati sempre diversi, DDT scansionati, preventivi dei fornitori in PDF, moduli compilati a mano. Qualcuno oggi li legge e ricopia i dati nel gestionale. Un modello può leggerli e proporre i campi già compilati: cliente, articoli, quantità, date.

Una precisazione importante: le fatture elettroniche italiane non hanno bisogno dell'AI. Arrivano dallo SdI in formato XML, cioè già strutturate, e si importano con un normale collegamento software. L'AI serve per tutto ciò che arriva come documento da leggere, non come dato.

Cosa serve: qualche decina di documenti reali per provare, e un gestionale in cui i dati estratti possano entrare.

Dove si rompe: se i dati estratti finiscono nel gestionale senza che nessuno li guardi. La forma giusta è "il sistema compila, una persona conferma": il tempo risparmiato è quello della ricopiatura, il controllo resta. Se i documenti arrivano sempre nello stesso formato, poi, conviene un'estrazione tradizionale, più economica e più prevedibile.

3. Smistare le richieste scritte in testo libero#

Una casella info@ dove arrivano preventivi, reclami, candidature, fornitori e pubblicità. Smistarle per regole fisse funziona finché le richieste usano le parole giuste; quando non le usano, serve qualcuno che legga. Un modello può leggere ogni messaggio, classificarlo ("richiesta di preventivo", "reclamo", "fornitore") e mandarlo alla persona giusta, con un riassunto di due righe.

Lo smistamento in sé non richiede l'AI. Lo abbiamo descritto tra i processi da automatizzare subito e spesso basta un modulo ben fatto. L'AI entra quando non potete costringere chi scrive a usare un modulo.

Cosa serve: l'elenco delle categorie e, per ciascuna, chi se ne occupa.

Dove si rompe: sulle richieste urgenti classificate male. Per questo il modello smista, non risponde, e niente esce dall'azienda senza che una persona l'abbia letto.

4. Scrivere bozze di testi ricorrenti a partire da dati#

Schede prodotto da compilare per un catalogo di centinaia di articoli, descrizioni di immobili, report mensili per i clienti, comunicazioni periodiche. Sono testi in cui le informazioni esistono già, in una tabella o nel gestionale, e manca solo la prosa.

Su La Tribuna Sportiva, una testata sportiva online, la cronaca di una partita si scrive e si pubblica da sola al fischio finale. Il modello riceve i dati ufficiali della gara (risultato, marcatori, statistiche) con un'istruzione precisa: usare esclusivamente quelli, senza aggiungere gol, nomi o dichiarazioni. Sopra ci sono i controlli: fonte citata, notizie non più attuali scartate, e i testi che non superano le verifiche vanno in una coda di revisione umana invece che online. E gli articoli generati sono firmati "Redazione AI", così il lettore sa chi li ha scritti.

Cosa serve: dati strutturati da cui partire e qualche esempio del testo che volete ottenere, scritto bene, con il vostro tono.

Dove si rompe: quando si chiede al modello di scrivere senza dargli i fatti. In quel caso li inventa. La qualità del testo dipende dalla qualità dei dati molto più che dal modello scelto.

5. Trovare le risposte nei documenti interni#

Procedure, manuali tecnici, condizioni contrattuali, listini, verbali. In molte aziende l'informazione esiste, ma per trovarla bisogna sapere in quale cartella e in quale file, e quindi si finisce per chiedere al collega che lo sa. Un assistente interno può cercare nei documenti e rispondere citando il documento da cui ha preso la risposta.

Cosa serve: documenti ordinati e soprattutto non contraddittori. Se convivono tre versioni della stessa procedura, l'assistente ne troverà una, non necessariamente quella giusta.

Dove si rompe: sui permessi. Se un documento è riservato all'amministrazione, anche l'assistente deve rispettarlo: chi chiede deve vedere solo le risposte che potrebbe leggere da solo. Va deciso prima, non scoperto dopo.

6. Riassumere quello che nessuno ha tempo di rileggere#

Una conversazione email di quaranta messaggi, un contratto lungo, la trascrizione di una riunione, le recensioni dei clienti degli ultimi sei mesi. Il riassunto è il caso d'uso più semplice da mettere in piedi e quello che si prova in un pomeriggio.

Cosa serve: quasi niente, a parte una regola chiara su quali documenti si possono mandare a quale servizio.

Dove si rompe: su due punti. Il primo: un riassunto può omettere proprio la clausola che contava, quindi per contratti e documenti legali è un aiuto alla lettura, non un sostituto. Il secondo è la riservatezza: incollare un contratto o i dati di un cliente in uno strumento personale gratuito significa mandarli a un fornitore con cui l'azienda non ha un contratto. Gli strumenti vanno scelti a livello aziendale, con condizioni che dicano dove finiscono i dati e se vengono usati per addestrare i modelli.

7. Interrogare i propri dati in italiano#

"Quanto abbiamo fatturato in Campania a marzo rispetto all'anno scorso?" Per rispondere, oggi qualcuno apre il gestionale, esporta, filtra, fa una tabella. Un assistente può ricevere la domanda in italiano e restituire il numero.

Qui la regola dell'inizio pesa più che altrove. Su StatArena gli utenti fanno domande sulle statistiche delle partite all'assistente, Mira. Il modello non risponde con i numeri: traduce la domanda in una richiesta strutturata, il server recupera i dati dal database e la risposta si costruisce su quelli. I numeri presenti nella risposta vengono confrontati con quelli prodotti dal server. Un numero che il modello si è inventato non passa.

Cosa serve: dati ordinati in un solo posto, o almeno in pochi, con nomi comprensibili.

Dove si rompe: se si lascia al modello il calcolo o l'accesso libero al database. Nel primo caso i numeri sono plausibili e sbagliati, nel secondo una domanda formulata male può leggere dati che non doveva.

Cosa non chiedere all'AI#

Tre usi che vediamo proporre spesso e che sconsigliamo a una PMI:

Uso Perché no
Calcoli, preventivi, conteggi Il modello produce numeri verosimili, non esatti. Il calcolo lo fa il software, l'AI al massimo lo spiega.
Decisioni sulle persone senza revisione Selezione del personale, valutazione del credito, valutazione dei dipendenti. Oltre al rischio di errore, sono ambiti che il regolamento europeo sull'intelligenza artificiale classifica ad alto rischio, con obblighi precisi.
Previsioni senza storico Se non avete i dati di vendita di qualche anno, nessun modello può prevedere le vendite del prossimo. Prima si raccolgono i dati, poi si prevede.

Due obblighi da conoscere prima di partire#

  • Trasparenza. Chi parla con un assistente automatico deve saperlo. E un testo generato e pubblicato su temi di interesse pubblico va dichiarato come tale, salvo che una persona lo abbia rivisto e se ne assuma la responsabilità. Lo prevede il regolamento europeo sull'intelligenza artificiale.
  • Dati personali. Mandare dati di clienti o dipendenti a un servizio di AI è un trattamento come gli altri: serve un fornitore con un contratto adeguato, un'informativa che lo dica e la possibilità di cancellare i dati su richiesta.

Nessuno dei due è un ostacolo, se se ne tiene conto dall'inizio. Diventano un problema quando l'AI entra in azienda dalla porta di servizio, con strumenti personali usati per lavoro.

Da dove partire#

Non dai sette insieme. Il criterio per scegliere il primo è lo stesso di qualunque automazione:

  1. un'attività che si ripete ogni settimana, non una volta l'anno;
  2. con un risultato che una persona può controllare in pochi secondi;
  3. dove un errore costa poco e si corregge prima che arrivi a un cliente.

Riassunti, smistamento delle richieste ed estrazione di dati con conferma umana di solito rispettano tutti e tre. L'assistente che parla direttamente con i clienti rende di più, ma conviene arrivarci dopo, quando le risposte sono scritte e il controllo è collaudato.

Prima di partire, misurate quanto tempo prende oggi l'attività che volete affidare all'AI: è l'unico modo di sapere, dopo, se è servito. Il metodo per farlo è in quante ore si recuperano davvero con l'automazione.