Generative AI per aziende: esempi e best practice per i business

 

Come implementare l’AI generativa nei processi aziendali

Fin qui abbiamo visto molti esempi, ma come si passa concretamente dall’idea a un progetto che funzioni davvero? E come individuare i migliori strumenti per aziende? Comprare un tool e cercare successivamente qualcosa da automatizzare difficilmente è il metodo migliore.

Ha molto più senso individuare prima un processo aziendale che assorbe tempo e capire quali passaggi potrebbero essere supportati dall’AI. Le attività ricorrenti sono un buon terreno di prova, in particolar modo se seguono già regole chiare che permettono di fare poi dei confronti strutturati.

Pensiamo a un ufficio che ogni giorno è oberato dalle decine di email da smistare. Il flusso di lavoro è piuttosto semplice da ricostruire: arriva il messaggio, qualcuno deve comprenderne il contenuto e poi assegnarlo alla persona giusta. L’AI può intervenire proprio in questa fase, leggendo la richiesta e classificandola prima che il processo prosegua.

Bisogna però prevedere fin dall’inizio anche le eccezioni. Cosa succede se il sistema non comprende il messaggio? Chi interviene se la richiesta contiene informazioni sensibili? E quali azioni può compiere senza chiedere conferma? Sono domande che servono a definire il livello di autonomia da concedere alla tecnologia.

Solo dopo aver chiarito il funzionamento del processo ha senso scegliere lo strumento, la selezione dipende infatti da ciò che si vuole ottenere.

Prima di estendere il progetto a tutto il reparto, infine, ti consigliamo di testarlo su uno use case specifico. Una selezione di vecchie richieste o documenti già gestiti ti permetterà di verificare come si comporta il modello e correggere gli errori prima che il sistema entri stabilmente nel flusso di lavoro.

Le best practice per utilizzare l’AI generativa in azienda

Più l’AI entra nel lavoro quotidiano, più diventa importante stabilire alcune regole comuni. Lasciare che ogni dipendente scelga autonomamente strumenti e modalità di utilizzo può funzionare durante i primi esperimenti, ma diventa impossibile da gestire nel momento in cui la tecnologia inizia a trattare dati aziendali e a inserirsi nei processi condivisi.

Definire regole e responsabilità interne

Il primo punto è abbastanza semplice: bisogna chiarire quali strumenti possono essere utilizzati e per fare cosa. Un’applicazione approvata per la creazione dei contenuti destinati alla pubblicazione, per esempio, non è detto che possa essere impiegata anche per analizzare contratti o altri documenti riservati.

Serve poi assegnare una responsabilità precisa ai progetti. Se un workflow AI prepara automaticamente le risposte alle richieste commerciali, qualcuno deve controllare che continui a funzionare come previsto e intervenire se la qualità degli output peggiora.

Lo stesso vale per le azioni che il sistema può svolgere in autonomia. Preparare una bozza e aggiornare direttamente un gestionale sono due cose molto diverse. Stabilire questi confini in anticipo è quindi fondamentale.

Proteggere dati e informazioni aziendali

C’è un gesto poi, apparentemente innocuo, che in realtà nasconde tantissime rischi per le imprese. Stiamo parlando del copiare un documento all’interno di uno strumento AI per farselo riassumere. Quel file, infatti, potrebbe contenere dati personali o informazioni riservate che l’azienda non vuole condividere con servizi esterni.

Ecco perché il tema della privacy nell’AI generativa deve essere affrontato insieme a tutti i dipendenti, preferibilmente attraverso una formazione specifica. L’azienda deve quindi controllare come i diversi provider trattano le informazioni e definire eventuali limiti di accesso. Nei progetti che coinvolgono i cosiddetti dati sensibili è assolutamente necessario restringere l’uso dello strumento solo a determinati ruoli o ambienti di lavoro.

Si tratta di un set di regole che servono anche a limitare lo Shadow AI, cioè l’utilizzo di applicazioni scelte autonomamente dai dipendenti senza che l’organizzazione ne conosca caratteristiche e condizioni d’uso.

Mantenere il controllo umano sugli output

Chi usa l’AI già da un po’ lo sa bene, le allucinazioni e gli errori sono uno dei problemi più frequenti nella generazione dei testi. Il livello di controllo necessario dipende, naturalmente, dal tipo di attività svolta. Se il sistema prepara la bozza di una comunicazione interna, l’errore può essere individuato e corretto con facilità. Il discorso cambia se l’AI deve modificare un ordine o inviare autonomamente informazioni all’esterno.

Nei processi più delicati meglio prevedere degli step di approvazione. In pratica, il sistema svolge il lavoro preparatorio e si ferma prima dell’azione più sensibile, lasciando a una persona il controllo finale.

Formare i dipendenti a un utilizzo consapevole

Anche lo strumento più avanzato serve a poco se chi lo utilizza non sa riconoscere un errore o non conosce le regole aziendali. Il livello di preparazione richiesto cresce insieme alla complessità del progetto e alla tipologia di attività che si svolge. Riscrivere una mail con un assistente AI è relativamente semplice; gestire un workflow collegato al CRM richiede invece una maggiore comprensione di ciò che il sistema può fare e dei limiti entro cui deve operare.

Non a caso anche l’AI Act tratta il tema dell’AI literacy, cioè dello sviluppo di competenze adeguate rispetto ai sistemi utilizzati e al contesto in cui vengono impiegati. In poche parole, è richiesta una formazione sull’AI generativa per le aziende che dovrebbe accompagnare l’introduzione dei nuovi strumenti. Non significa trasformare ogni dipendente in uno specialista di intelligenza artificiale, quanto fornirgli le competenze necessarie per utilizzarla bene nel proprio lavoro.

Come misurare i risultati dell’AI generativa

Per capire se l’AI stia davvero portando valore all’azienda bisogna confrontare ciò che succedeva prima e dopo la sua introduzione.

Torniamo al customer service. Se prima un operatore impiegava dieci minuti per classificare una richiesta e preparare una risposta, possiamo verificare quanto tempo serve con il supporto dell’AI. Il vantaggio, a quel punto, diventa facilmente misurabile.

Attenzione però a non guardare soltanto i minuti risparmiati. Se le risposte generate devono essere riscritte quasi completamente, una parte del beneficio scompare. Lo stesso vale per un processo commerciale più veloce che porta però a commettere più errori. È quindi meglio scegliere le metriche in base al risultato che si vuole migliorare, facciamo qualche esempio.

Obiettivo	Esempio di metrica
Ridurre il lavoro manuale	Tempo medio necessario per completare l’attività
Velocizzare il customer service	Tempo medio di gestione della richiesta
Migliorare la qualità degli output	Percentuale di contenuti approvati senza modifiche sostanziali
Controllare gli errori	Numero di correzioni necessarie
Valutare il ritorno economico	Costo del processo prima e dopo l’introduzione dell’AI

Il ROI dell’AI generativa si misura proprio mettendo insieme questi dati. Risparmiare cinque minuti su un’attività svolta due volte al mese avrà un impatto limitato, ma se lo stesso risparmio riguarda un processo ripetuto centinaia di volte, invece, il risultato diventa significativo.

L’ideale è quindi stabilire le metriche già prima del progetto pilota e registrare i valori di partenza. Una volta concluso il test sarà molto più semplice capire se l’AI ha migliorato davvero il processo e se vale la pena estendere l’esperimento.

Quali rischi valutare prima di adottare l’AI generativa

Uno dei rischi più conosciuti riguarda sicuramente l’affidabilità delle risposte. I modelli possono generare informazioni sbagliate presentandole in modo molto convincente.

Bisogna poi guardare alle fonti utilizzate dal sistema. Se un assistente deve rispondere alle domande dei clienti, è meglio che lavori su documenti approvati e aggiornati dall’azienda. Lasciargli recuperare informazioni da fonti esterne non controllate rende molto complesso capire da dove arrivi una determinata risposta.

Naturalmente, il livello di autonomia concessa all’AI modifica anche il livello di rischio. Un agente che può modificare dati nel gestionale o avviare azioni in autonomia richiede dei permessi ben definiti e un sistema che permetta di ricostruire ciò che ha fatto.

A questi aspetti si aggiungono privacy e conformità normativa. Il fatto che uno strumento consenta tecnicamente di caricare un determinato dato non significa automaticamente che l’azienda possa farlo senza valutarne prima le condizioni di utilizzo.

Ritorna qui il discorso sull’AI Act e sulle nuove regole di cui abbiamo parlato prima: prima di mettere in produzione una soluzione bisogna capire bene che cosa farà l’AI e quali effetti potrà avere. Gli obblighi cambiano in base al tipo di sistema e all’utilizzo che ne viene fatto, perciò non esiste una checklist identica per qualsiasi progetto.

Come passare dalla sperimentazione a una strategia di AI generativa: i consigli di Data Masters

Se in azienda diversi dipendenti utilizzano già quotidianamente strumenti AI, ma lo fanno senza una strategia condivisa, il primo step è quello di analizzare bene la situazione.

Dovrai capire come viene già utilizzata l’intelligenza artificiale all’interno dell’azienda. Il marketing potrebbe aver trovato un modo efficace per velocizzare alcune attività, mentre il reparto commerciale potrebbe aver sviluppato casi d’uso completamente diversi. Raccogliere queste esperienze ti consentirà di individuare ciò che sta già funzionando e capire dove servono invece regole più chiare.

Da lì si possono scegliere i processi su cui investire e definire le competenze necessarie. Data Masters, azienda italiana specializzata nella formazione avanzata nel campo dell’intelligenza artificiale e della data science, lavora proprio attraverso percorsi costruiti sulle esigenze reali dei team. In questo modo la formazione può essere collegata ai processi dell’azienda e ai risultati che si vogliono ottenere, invece di restare confinata alla semplice conoscenza teorica degli strumenti.

All’interno del catalogo troverai diversi corsi di Generative AI dedicati a chi vuole applicare gli strumenti AI in modo strutturato nel proprio lavoro. I temi trattati sono tantissimi: Prompt Engineering, applicazioni agentiche, automazioni e molti altri!