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class=\"text-color-primary-400\">Generative AI per aziende:\u003C/span> esempi e best practice per i business\u003C/strong>\u003C/h1>\n","Secondo i dati riportati nel sondaggio McKinsey The state of AI in 2025, la quota di aziende che impiegano l’intelligenza artificiale nei propri processi è in aumento. 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La percentuale di intervistati che dichiara di utilizzare l’IA in almeno una funzione aziendale è cresciuta rispetto alla rilevazione dell’anno precedente:\u003Cstrong> l’88% ne riferisce un uso regolare in almeno un ambito aziendale\u003C/strong>, a fronte del 78% del 2024. Il problema è che spesso l’AI generativa entra nelle aziende attraverso iniziative individuali. Quindi ci sarà qualcuno che la utilizzerà per sintetizzare un documento, dipendenti che prepareranno bozze di email con ChatGPT e altri collaboratori invece che proveranno a velocizzare una ricerca.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Si tratta, indubbiamente, di attività che fanno risparmiare tempo, ma rappresentano solo una minima parte di ciò che l’AI può contribuire a migliorare all’interno di un’organizzazione. In alcuni casi può diventare la base per costruire dei veri e propri workflow, ovvero delle sequenze di azioni automatizzate che partono in base a trigger specifici, se non direttamente per la creazione di \u003Cstrong>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/agentic-ai-cosa-sono-e-a-cosa-servono/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">agenti AI\u003C/a>.\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Vediamo allora \u003Cstrong>come usare l’AI generativa in azienda\u003C/strong> e quali applicazioni stanno diventando più interessanti per i business.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Cos’è l’AI generativa e perché interessa sempre più aziende\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Con \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/cose-la-generative-ai-una-guida-semplice-allinnovazione-che-sta-rivoluzionando-il-mondo/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>AI generativa\u003C/strong>\u003C/a> si indicano tutti quei sistemi di intelligenza artificiale capaci di \u003Cstrong>produrre nuovi contenuti sulla base delle istruzioni e delle informazioni ricevute\u003C/strong>. Il risultato varia dal testo al codice, fino a immagini o file audio, a seconda del modello impiegato.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">In azienda questa capacità può essere sfruttata in modo molto variegato. Oltre alla classica generazione dei testi, l’intelligenza artificiale è in grado di sintetizzare documenti lunghi, trasformare dati non strutturati in insight consultabili e utilizzabili, interrogare una knowledge base interna oppure preparare una risposta seguendo regole definite dall’organizzazione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">La differenza sta soprattutto nel \u003Cstrong>contesto\u003C/strong> che le diamo “in pasto”. Collegare il sistema alle fonti di dati aziendali permette di integrarlo direttamente nei flussi di lavoro quotidiani, ma come?\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Un operatore del servizio clienti che riceve una richiesta di garanzia potrebbe sfruttare l’assistente virtuale per consultare all’istante il manuale tecnico, verificare il contratto e imbastire una risposta precisa. Oppure il reparto commerciale potrebbe ricevere supporto facendosi analizzare dal sistema lo storico dei ticket e le e-mail scambiate con un cliente, così da generare una proposta su misura prima della riunione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Ovviamente, le \u003Cstrong>applicazioni dell’AI generativa nelle aziende \u003C/strong>possono essere tantissime, vediamone alcune.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Esempi di AI generativa nei diversi reparti aziendali\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Il modo migliore per presentare i vari \u003Cstrong>use case della Generative AI\u003C/strong> è quello di partire dalle attività ricorrenti dei diversi reparti. Ogni funzione aziendale ha infatti documenti propri e procedure differenti, quindi anche il valore prodotto dall’AI cambia.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Marketing e comunicazione\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Nel marketing, l’AI generativa trova da tempo uno dei suoi campi di applicazione più fertili\u003Cspan class=\"citation-5\">, come emerge chiaramente dal sondaggio McKinsey che abbiamo citato prima.\u003C/span>\u003Cspan class=\"citation-5 citation-end-5\"> I dati del report evidenziano che l’impiego della tecnologia riguarda soprattutto la stesura di testi, il supporto al brainstorming e il \u003Cem>knowledge management\u003C/em> a supporto della pianificazione strategica. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">La generative AI è, infatti, un ottimo strumento di supporto nella produzione di bozze per\u003Cstrong> articoli e newsletter\u003C/strong>. Ma la si può usare anche per adattare un contenuto già esistente in formati differenti.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Ci sono poi tutte le \u003Cstrong>fasi che precedono la scrittura e la creazione di contenuti\u003C/strong>. Il team di marketing può esaminare le recensioni o i feedback dei clienti, individuare i temi ricorrenti e sintetizzare queste informazioni per impostare il brief di una nuova campagna.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">L’AI può inoltre velocizzare la \u003Cstrong>personalizzazione dei materiali\u003C/strong>. Chi lavora nel marketing riesce a testare più varianti di comunicazione in tempi ridotti, declinando uno stesso messaggio per segmenti di pubblico differenti mantenendo le linee guida del brand. Inutile dire che la revisione umana rimane comunque indispensabile, specialmente per tutti i contenuti destinati alla pubblicazione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Vendite e gestione commerciale\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Anche per chi lavora nelle vendite, come abbiamo anticipato, l’AI generativa può diventare un supporto concreto. Prendiamo il caso di un commerciale che deve prepararsi per una riunione. Invece di rileggere manualmente le email degli ultimi mesi e controllare tutte le note presenti nel CRM, può chiedere al sistema di \u003Cstrong>ricostruire lo storico della relazione con il cliente\u003C/strong> e mettere in evidenza le questioni rimaste aperte. A quel punto sarà più semplice arrivare alla call con un quadro già chiaro e definito.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Lo stesso principio si può applicare alle fasi successive del funnel di vendita. Dopo l’incontro, l’AI può rielaborare gli appunti e preparare la bozza di un follow-up coerente con ciò che è stato discusso. In un workflow più strutturato può anche estrarre le informazioni utili da una richiesta ricevuta tramite form e inserirle nel CRM, lasciando al commerciale il compito di verificare il contenuto prima di utilizzarlo.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Un altro caso interessante riguarda la \u003Cstrong>qualificazione dei lead\u003C/strong>. Se l’azienda riceve molte richieste, il sistema può analizzarne il contenuto e aiutare il reparto vendite a capire quali contatti richiedono maggiore attenzione. Il punto, anche qui, non è affidare all’AI l’intero processo commerciale, quanto ridurre il tempo speso nelle attività preliminari e permettere al team di concentrarsi sulla relazione con il potenziale cliente.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Customer service e assistenza clienti\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Il customer service è probabilmente uno degli ambiti in cui l’AI viene usata maggiormente. La bontà dell’assistenza offerta, però, dipende molto dal modo in cui i modelli sono integrati nel flusso di lavoro.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Un assistente collegato alla knowledge base può leggere la domanda del cliente, individuare le informazioni pertinenti all’interno della documentazione approvata e preparare una risposta che l’operatore dovrà semplicemente controllare. In questo modo diventa possibile velocizzare soprattutto la \u003Cstrong>gestione delle richieste ricorrenti\u003C/strong>.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Le cose si fanno più interessanti però se l’AI viene collegata ai software utilizzati dall’azienda. Pensiamo, per esempio, a un e-commerce che riceve una richiesta di reso. Il sistema può riconoscere l’ordine citato dal cliente e verificare se ricorrono le condizioni previste dalla policy aziendale. A quel punto può preparare le istruzioni da inviare oppure trasferire la pratica all’operatore se emerge un caso particolare.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Insomma, si tratta di applicazioni inserite stabilmente nelle procedure interne, capaci di rendere l’\u003Cb data-path-to-node=\"2,0,1,0\" data-index-in-node=\"93\">AI operativa\u003C/b> nel lavoro di tutti i giorni.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Risorse umane e formazione\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Anche nei reparti HR ci sono molte attività in cui l’AI generativa può fornire supporto. In primis, velocizza la scrittura della \u003Cstrong>documentazione interna\u003C/strong>: aiuta a preparare\u003Cem> job description\u003C/em> o riorganizza i testi aziendali per creare corsi di aggiornamento utili al personale.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\" data-path-to-node=\"4\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Un altro grande vantaggio riguarda la \u003Cstrong>ricerca delle informazioni\u003C/strong>. Collegando l’assistente alle linee guida dell’azienda, i dipendenti possono fare domande su una determinata procedura e ottenere risposte chiare in modo rapido, pescate direttamente dai documenti ufficiali. Così ci si risparmia la solita caccia al file tra cartelle condivise e siti intranet.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\" data-path-to-node=\"5\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Bisogna invece fare molta attenzione quando la tecnologia tocca da vicino le persone. Se si usano questi strumenti per esaminare il CV di un candidato o per prendere decisioni sulla carriera di un collaboratore, servono controlli severi, anche in conformità alle recenti norme stabilite dall’\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/ai-act-cosa-cambia-per-imprese-cittadini-istituzioni/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>AI Act\u003C/strong>\u003C/a> europeo.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Sviluppo software e reparti IT\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Nei reparti tecnici l’AI generativa è ormai uno strumento utilizzatissimo. Gli sviluppatori possono usarla per \u003Cstrong>scrivere porzioni di codice\u003C/strong>, \u003Cstrong>individuare errori\u003C/strong> o preparare la \u003Cstrong>documentazione tecnica di un progetto\u003C/strong>, riducendo il tempo dedicato alle attività più ripetitive.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Un altro campo interessante è quello dell’\u003Cstrong>assistenza IT interna\u003C/strong>. Immaginiamo un dipendente che apre un ticket perché non riesce ad accedere a un software aziendale. L’AI può leggere la richiesta, confrontarla con le procedure disponibili e suggerire una prima soluzione. Se il problema richiede un intervento più specifico, il sistema può indirizzare automaticamente il ticket alla persona competente.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Il salto ulteriore arriva integrando il modello con gli strumenti utilizzati dal reparto. Attraverso API è possibile creare workflow nei quali l’AI è in grado di interpretare ciò che sta succedendo e avviare i passaggi previsti dalla procedura.\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":891,"gutter_top":892,"gutter_bottom":892,"list":893,"h_align":913,"v_align":913},"cta_list","xl",[894],{"link":895,"config":897,"modal":901},{"title":896,"url":143,"target":54},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":155,"theme":898,"size":899,"class":900},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":902,"title":903,"text":904,"name_label":905,"name_placeholder":906,"surname_label":907,"surname_placeholder":908,"email_label":909,"email_placeholder":910,"privacy_text":911,"submit_text":912},"/wp-json/dm/v1/modal-form/26876","Iscriviti alla Newletter","\u003Cp>Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n","Nome","Inserisci il tuo nome","Cognome","Inserisci il tuo cognome","E-mail","Inserisci la tua e-mail","Dichiaro di aver letto l’informativa \u003Ca href=\"https://datamasters.it/privacy-policy/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">privacy\u003C/a> e di prestare espresso consenso al \u003Ca href=\"https://datamasters.it/trattamento-dati/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">trattamento dei dati\u003C/a> personali","ISCRIVITI ORA","center",{"block_layout":887,"text":915},"\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>Come implementare l’AI generativa nei processi aziendali\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Fin qui abbiamo visto molti esempi, ma come si passa concretamente dall’idea a un progetto che funzioni davvero? E come individuare i \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/i-migliori-strumenti-ai-per-aziende-e-piccoli-business/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>migliori strumenti per aziende\u003C/strong>\u003C/a>? Comprare un tool e cercare successivamente qualcosa da automatizzare difficilmente è il metodo migliore.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Ha molto più senso individuare prima \u003Cstrong>un processo aziendale che assorbe tempo\u003C/strong> e capire quali passaggi potrebbero essere supportati dall’AI. Le \u003Cstrong>attività ricorrenti\u003C/strong> sono un buon terreno di prova, in particolar modo se seguono già regole chiare che permettono di fare poi dei confronti strutturati.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Bisogna però prevedere fin dall’inizio anche le \u003Cstrong>eccezioni\u003C/strong>. 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 \u003Cstrong>livello di autonomia\u003C/strong> da concedere alla tecnologia.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Solo dopo aver chiarito il funzionamento del processo ha senso scegliere lo strumento, la selezione dipende infatti da ciò che si vuole ottenere.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Prima di estendere il progetto a tutto il reparto, infine, ti consigliamo di\u003Cstrong> testarlo su uno use case specifico\u003C/strong>. 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Le best practice per utilizzare l’AI generativa in azienda\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Più l’AI entra nel lavoro quotidiano, più diventa importante stabilire alcune \u003Cstrong>regole comuni\u003C/strong>. 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Definire regole e responsabilità interne\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Il primo punto è abbastanza semplice: bisogna chiarire \u003Cstrong>quali strumenti possono essere utilizzati e per fare cosa\u003C/strong>. 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Serve poi assegnare una \u003Cstrong>responsabilità\u003C/strong> 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">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.\u003Cstrong> Stabilire questi confini in anticipo\u003C/strong> è quindi fondamentale.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Proteggere dati e informazioni aziendali\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Ecco perché il tema della \u003Cstrong>privacy nell’AI generativa\u003C/strong> deve essere affrontato insieme a tutti i dipendenti, preferibilmente attraverso una\u003Cstrong> formazione specifica\u003C/strong>. L’azienda deve quindi controllare come i diversi provider trattano le informazioni e definire eventuali limiti di accesso. Nei progetti che coinvolgono i cosiddetti \u003Cstrong>dati sensibili\u003C/strong> è assolutamente necessario restringere l’uso dello strumento solo a determinati ruoli o ambienti di lavoro.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Si tratta di un set di regole che servono anche a limitare lo \u003Cstrong>Shadow AI\u003C/strong>, cioè l’utilizzo di applicazioni scelte autonomamente dai dipendenti senza che l’organizzazione ne conosca caratteristiche e condizioni d’uso.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Mantenere il controllo umano sugli output\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Chi usa l’AI già da un po’ lo sa bene, le \u003Cstrong>allucinazioni \u003C/strong>e gli\u003Cstrong> errori\u003C/strong> 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Nei processi più delicati meglio prevedere degli\u003Cstrong> step di approvazione\u003C/strong>. In pratica, il sistema svolge il lavoro preparatorio e si ferma prima dell’azione più sensibile, lasciando a una persona il controllo finale.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Formare i dipendenti a un utilizzo consapevole\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cdiv style=\"width: 810px\" class=\"wp-caption aligncenter\">\u003Ca href=\"https://datamasters.it/aziende/ai-education-academy/generative-ai-per-le-aziende/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cimg fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/09/generative-ai-aziende-data-masters.jpg\" alt=\"Formazione sull'AI generativa per le aziende\" width=\"800\" height=\"600\" />\u003C/a>\u003Cp class=\"wp-caption-text\">Formazione sull’AI generativa per le aziende\u003C/p>\u003C/div>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Non a caso anche l’AI Act tratta il tema dell’\u003Cstrong>AI literacy\u003C/strong>, cioè dello sviluppo di competenze adeguate rispetto ai sistemi utilizzati e al contesto in cui vengono impiegati. In poche parole, è richiesta una \u003Ca href=\"https://datamasters.it/aziende/ai-education-academy/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>formazione sull’AI generativa per le aziende\u003C/strong>\u003C/a> 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Come misurare i risultati dell’AI generativa\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Per capire se l’AI stia davvero portando valore all’azienda bisogna confrontare ciò che succedeva \u003Cstrong>prima e dopo la sua introduzione\u003C/strong>.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\n\u003Cth>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Obiettivo\u003C/span>\u003C/th>\n\u003Cth>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Esempio di metrica\u003C/span>\u003C/th>\n\u003C/tr>\n\u003C/thead>\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Ridurre il lavoro manuale\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Tempo medio necessario per completare l’attività\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Velocizzare il customer service\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Tempo medio di gestione della richiesta\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Migliorare la qualità degli output\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Percentuale di contenuti approvati senza modifiche sostanziali\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Controllare gli errori\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Numero di correzioni necessarie\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Valutare il ritorno economico\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd>\u003Cspan class=\"text-color-black\">Costo del processo prima e dopo l’introduzione dell’AI\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Il \u003Cstrong>ROI dell’AI generativa\u003C/strong> 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Quali rischi valutare prima di adottare l’AI generativa\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Uno dei rischi più conosciuti riguarda sicuramente l’\u003Cstrong>affidabilità delle risposte\u003C/strong>. I modelli possono generare informazioni sbagliate presentandole in modo molto convincente.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Bisogna poi guardare alle \u003Cstrong>fonti utilizzate dal sistema\u003C/strong>. 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Naturalmente, il \u003Cstrong>livello di autonomia\u003C/strong> 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">A questi aspetti si aggiungono \u003Cstrong>privacy e conformità normativa\u003C/strong>. 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cdiv style=\"width: 810px\" class=\"wp-caption aligncenter\">\u003Ca href=\"https://datamasters.it/aziende/ai-education-academy/ai-literacy-per-le-aziende/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cimg decoding=\"async\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/07/ai-literacy-data-masters.png\" alt=\"Percorso di AI Literacy per aziende\" width=\"800\" height=\"600\" />\u003C/a>\u003Cp class=\"wp-caption-text\">Percorso di AI Literacy per aziende\u003C/p>\u003C/div>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Ritorna qui il discorso sull’\u003Cstrong>AI Act\u003C/strong> e sulle nuove regole di cui abbiamo parlato prima: prima di mettere in produzione una soluzione bisogna capire bene \u003Cstrong>che cosa farà l’AI e quali effetti potrà avere\u003C/strong>. 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Come passare dalla sperimentazione a una strategia di AI generativa: i consigli di Data Masters\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Dovrai capire \u003Cstrong>come viene già utilizzata l’intelligenza artificiale all’interno dell’azienda\u003C/strong>. 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Da lì si possono \u003Cstrong>scegliere i processi su cui investire\u003C/strong> e definire le competenze necessarie. \u003Cstrong>Data Masters\u003C/strong>, azienda italiana specializzata nella formazione avanzata nel campo dell’\u003Cstrong>intelligenza artificiale\u003C/strong> e della \u003Cstrong>data science\u003C/strong>, 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.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">All’interno del catalogo troverai diversi \u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/generative-ai/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>corsi di Generative AI\u003C/strong>\u003C/a> 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!\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":917,"classes":918,"bg_color":919,"api_url":920,"text":921,"form":922},"newsletter_form","gutter-mt-xl","color-primary-50","/wp-json/dm/v1/newsletter","\u003Ch6>NEWSLETTER\u003C/h6>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n",{"name_label":905,"name_placeholder":906,"surname_label":907,"surname_placeholder":908,"email_label":909,"email_placeholder":910,"privacy_text":911,"submit_text":912,"confirm_message":923,"ac_list":924,"ac_tags":925},"Grazie per esserti iscritto alla nostra newsletter!\u003Cbr />\r\nOra riceverai direttamente nella tua casella di posta gli ultimi aggiornamenti dal mondo AI e Data Science per essere sempre al passo con le novità del settore.","21948d79f1a643ea:5d9c1ad1be9e813fab3ed8ff3f42f87c645ab4f8:l+G/GY65kC4gZ6NVBVvnnQ==","247251c54df47239:91520caf3196387e6062510ebfe8e338ad7d4ce7:hvh/brcOHvrL6xU7medWGg==",{"first_name":927,"last_name":928,"avatar":929,"linkedin_url":945,"description":946},"Giuseppe","Mastrandrea",{"ID":930,"id":930,"title":931,"filename":932,"filesize":933,"url":934,"alt":841,"author":935,"description":54,"caption":54,"name":931,"status":936,"uploaded_to":937,"date":938,"modified":939,"menu_order":940,"mime_type":941,"type":942,"subtype":943,"width":944,"height":944},1328,"giuseppe","giuseppe-1.png",817480,"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/06/giuseppe-1.png","7","inherit",1313,"2024-06-17 13:54:59","2024-06-17 13:56:07",0,"image/png","image","png",1080,"https://www.linkedin.com/in/giuseppe-mastrandrea-43008578/","\u003Cp>Giuseppe è un \u003Cstrong>Ingegnere Informatico\u003C/strong> con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito \u003Cstrong>Computer Vision.\u003C/strong> Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle \u003Cstrong>tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.\u003C/strong>\u003C/p>\n",[948,950],{"label":797,"link":949},"https://datamasters.it/blog/?tag=ai-generativa",{"label":799,"link":951},"https://datamasters.it/blog/?tag=ai-in-azienda",[953,971,985,1000,1014,1029,1044,1059,1075,1092,1106,1120],{"id":954,"image":955,"raw_date":958,"date":959,"date_day":960,"date_month":961,"title":962,"excerpt":963,"url":964,"taxonomies":965,"is_webinar":579},29377,{"url":956,"width":957,"height":957,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/08/cover-6.png",1024,"2026-09-11T08:00:39+02:00","11 Settembre 2026","11","Set","Cos'è un'AI privata, come funziona e perché interessa le aziende","Se chiedi a tre fornitori cosa sia la private AI ottieni tre risposte, e ognuna somiglia moltissimo al catalogo di chi risponde. 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