Saper aprire ChatGPT, formulare una richiesta e ottenere una buona risposta è considerato oggi il primo livello delle competenze AI utili nel lavoro. Il vero salto di qualità si ha quando l’intelligenza artificiale entra stabilmente nei processi aziendali: aiuta a recuperare informazioni, elaborare documenti, analizzare dati, automatizzare attività e far dialogare strumenti diversi.
Per un professionista, quindi, migliorare le competenze AI significa soprattutto imparare a capire quando usare l’intelligenza artificiale, come inserirla in un’attività reale e come verificarne i risultati. Questa capacità consente di distinguere l’utilizzo occasionale dell’AI da una vera competenza professionale.
Il tema riguarda anche le aziende. L’AI Act, infatti, attribuisce un ruolo diretto all’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale: provider e deployer devono adottare misure adeguate per sviluppare le competenze delle persone che utilizzano sistemi AI per loro conto, tenendo conto del livello di esperienza, del contesto d’uso e delle persone interessate dal sistema. A oggi non esiste un unico corso obbligatorio valido per tutti in quanto la formazione e le iniziative devono essere proporzionate al contesto concreto di ciascun professionista.
La domanda importante diventa quindi: a quale livello stai utilizzando oggi l’AI e quale dovrebbe essere il passo successivo?
Perché migliorare le competenze AI è diventato importante nel lavoro
L’intelligenza artificiale sta entrando nelle attività professionali prima ancora che molte organizzazioni abbiano definito percorsi strutturati di formazione. Hays rilevava nella Salary Guide 2025 che il 46% dei professionisti intervistati lavorava in aziende che raccomandavano l’utilizzo di tecnologie AI, mentre il 54% dei lavoratori italiani dichiarava di non aver ancora ricevuto formazione sull’argomento dal proprio datore di lavoro.
Si crea così, inevitabilmente, una distanza tra disponibilità degli strumenti e capacità di utilizzarli bene.
Chi sviluppa vere competenze di intelligenza artificiale per fare carriera in azienda acquisisce qualcosa di più della familiarità con un software. Impara a capire quali attività possono essere supportate dall’AI, quali richiedono supervisione, come controllare la qualità degli output e quando un’automazione può produrre un vantaggio misurabile.
Lo stesso principio vale a livello organizzativo. La formazione IA e governance aziendale diventano strettamente collegate quando l’uso dell’intelligenza artificiale coinvolge dati interni, decisioni operative, processi condivisi tra reparti e responsabilità precise.
A che livello sai utilizzare l’intelligenza artificiale?
In realtà non esiste una classificazione universale della maturità AI individuale, ma possiamo distinguere tre livelli operativi per capire dove concentrare la propria formazione.
Livello base: utilizzare chatbot e strumenti AI
Al livello iniziale l’intelligenza artificiale viene impiegata soprattutto attraverso strumenti conversazionali come ChatGPT, Gemini o Copilot.
Le attività tipiche comprendono:
- la riscrittura di un testo;
- la sintesi di un documento;
- la generazione di idee;
- la ricerca di informazioni.
In questi casi il prompting è ancora relativamente semplice e spesso ogni conversazione ricomincia da zero.
È una fase utile per acquisire familiarità con i modelli, purché non venga confusa con una padronanza completa dell’AI. Una risposta ben formulata resta infatti un output da verificare: un modello può semplificare troppo, perdere informazioni rilevanti oppure produrre affermazioni errate.
Livello intermedio: integrare l’AI nelle attività quotidiane
Il secondo livello emerge quando l’AI smette di essere uno strumento utilizzato soltanto in occasioni isolate.
Un professionista può creare:
- istruzioni riutilizzabili;
- lavorare su documenti aziendali;
- strutturare prompt differenti in base all’attività;
- costruire procedure per analizzare report, preparare email, classificare informazioni;
- supportare attività ricorrenti.
In questa livello cresce soprattutto la capacità di progettare il contesto dato al modello. Un buon utilizzo dell’intelligenza artificiale dipende sempre meno dalla singola frase inserita nella chat e sempre di più da fonti, istruzioni, criteri di controllo ed esempi messi a disposizione.
Livello avanzato: progettare workflow, automazioni e agenti AI
A un livello più evoluto, il professionista non utilizza più l’AI soltanto all’interno di un’interfaccia conversazionale ma è in grado di andare oltre.
Può collegare modelli linguistici a database, CRM, fogli di calcolo, software aziendali e piattaforme di automazione come Make, Zapier o n8n. Inoltre è in grado di progettare workflow nei quali più passaggi vengono eseguiti in sequenza e introdurre agenti AI capaci di utilizzare strumenti o svolgere determinate azioni entro limiti definiti.
Noi di Data Masters includiamo infatti, fra le aree dell’offerta aziendale, formazione su AI Literacy, Generative AI, automazione con strumenti no-code e low-code e sviluppo di flussi agentici, con percorsi differenziati in base al livello e al ruolo professionale.
Essere a questo livello non significa automatizzare qualsiasi attività. La competenza consiste anche nel capire quali processi sia opportuno lasciare sotto controllo umano e quali possano realmente beneficiare di un’automazione.
Quali competenze AI servono davvero in azienda
Conoscere un singolo tool specifico non è la soluzione ideale e rischia di essere poco utile nel lungo termine. Le competenze più solide sono quelle che restano valide anche quando cambiano modelli e piattaforme.
Saper dialogare con i modelli e valutarne gli output
Il prompting resta importante, ma va interpretato come una competenza più ampia della scrittura di una richiesta efficace. Occorre saper fornire un contesto, definire il risultato atteso, indicare vincoli, mettere a disposizione fonti e stabilire criteri per controllare la risposta.
A questo si aggiunge la capacità di valutare in modo professionale ciò che il modello restituisce. Un output plausibile può comunque contenere un dato errato, una fonte inesistente o una conclusione non giustificata. Chi utilizza l’AI professionalmente deve sapere quando accettare una risposta, quando verificarla e quando chiedere l’intervento di una persona competente.
Comprendere dati, privacy e limiti dell’AI
Le competenze AI comprendono anche una conoscenza pratica dei rischi.
Inserire indiscriminatamente informazioni aziendali in un chatbot pubblico, per esempio, può creare problemi legati alla riservatezza dei dati. Nei processi che coinvolgono dati personali entrano inoltre in gioco GDPR, minimizzazione dei dati, controllo degli accessi e, nei casi previsti, valutazioni d’impatto.
A questo livello è importante conoscere anche fenomeni come allucinazioni, bias e perdita di contesto, oltre ai limiti specifici dello strumento utilizzato.
L’AI literacy richiesta dal quadro europeo va proprio in questa direzione: la preparazione deve tenere conto delle conoscenze tecniche delle persone e del contesto nel quale il sistema viene utilizzato.
Automatizzare attività e progettare nuovi processi
Una competenza più avanzata consiste nel guardare il lavoro come una sequenza di passaggi.
Prendiamo un’attività amministrativa ricorrente: ricezione di un documento, estrazione delle informazioni, verifica di determinati campi, aggiornamento di un database e invio di una notifica.
Un utilizzatore base può chiedere a un chatbot di aiutarlo con uno di questi passaggi. Un professionista con competenze di automazione prova invece a capire quali fasi possono essere collegate in un unico workflow e dove debba rimanere un controllo umano.
È qui che l’AI può produrre un effetto rilevante sulla produttività, perché interviene sulla struttura del processo anziché sulla singola attività.
Scegliere gli strumenti AI in base agli obiettivi
Conoscere molti tool non equivale a possedere competenze AI avanzate.
Un professionista maturo parte dall’obiettivo: devo analizzare centinaia di documenti? Recuperare informazioni dalla knowledge base aziendale? Automatizzare un flusso tra CRM ed email? Creare un assistente interno?
Solo dopo sceglie la tecnologia.
Questo approccio evita di costruire processi attorno allo strumento del momento e permette di valutare costi, integrazioni, sicurezza dei dati, manutenzione e reale utilità.
Come migliorare concretamente le proprie competenze AI
Il passaggio da un livello all’altro richiede pratica strutturata. La formazione resta importante, ma produce risultati maggiori quando viene applicata a problemi che il professionista incontra realmente.
Partire dai problemi reali del proprio lavoro
Un buon esercizio consiste nell’osservare una normale settimana lavorativa e individuare le attività che assorbono più tempo.
Non serve chiedersi genericamente “dove posso usare l’AI?”. È più utile identificare un problema preciso: recupero lento delle informazioni, documenti ripetitivi, controllo manuale di grandi quantità di dati, classificazione delle richieste o produzione frequente dello stesso tipo di report.
A quel punto si può valutare quale parte del processo possa essere supportata dall’intelligenza artificiale.
Trasformare attività ripetitive in workflow AI
Dopo aver imparato a utilizzare il modello su singoli task, il passo successivo consiste nel concatenarli.
Un flusso può, per esempio, acquisire informazioni da una fonte, farle analizzare da un modello, applicare alcune regole e inviare il risultato a un altro applicativo.
È il passaggio dal prompting alla progettazione del workflow.
L’obiettivo non deve essere necessariamente l’automazione completa. Spesso un workflow semi-automatico, con uno o più momenti di verifica umana, offre un equilibrio migliore tra velocità e controllo.
Sperimentare su progetti concreti e misurare i risultati
Ogni esperimento dovrebbe partire da una situazione misurabile. Quanto tempo richiedeva il processo prima? Quanti errori venivano corretti? Quanto lavoro manuale resta dopo l’introduzione dell’AI? Quante persone utilizzano realmente il nuovo metodo? Queste domande permettono di distinguere una demo interessante da un’applicazione che produce valore.
Per approfondire questo aspetto è utile capire come misurare il ROI della formazione IA in azienda: le metriche possono comprendere adozione, tempo risparmiato, qualità degli output e capacità acquisite dai dipendenti.
Costruire un percorso di formazione continuo
Come ormai sappiamo, gli strumenti cambiano ad una velocità talmente elevata che è molto difficile stare al passo seguendo un singolo corso. Per la stessa ragione è complesso trovare un corso che sia in grado di esaurire un tema di questo tipo in un’unica soluzione. Ecco perché il percorso di formazione più efficace parte da una base comune e procede per livelli, ruoli e casi d’uso. Alcune persone avranno bisogno soprattutto di AI literacy, altre di competenze nell’uso dei modelli generativi, mentre profili professionali più avanzati potranno concentrarsi su automazioni, agenti o sviluppo.
È la logica alla base di upskilling e reskilling: migliorare le competenze di chi continua a operare nello stesso ruolo e preparare altre persone a mansioni che richiedono capacità differenti.
Come usare l’intelligenza artificiale in azienda oltre ChatGPT
ChatGPT ha reso l’AI accessibile a milioni di persone, ma l’utilizzo aziendale può andare molto oltre una finestra di chat. Vediamo alcuni esempi.
AI per analisi e gestione delle informazioni
Uno dei campi più interessanti riguarda l’accesso alla conoscenza aziendale. Documenti, procedure, report e informazioni spesso risiedono in repository differenti. I sistemi basati su Retrieval-Augmented Generation, o RAG, permettono a un modello di recuperare informazioni da una base documentale prima di costruire la risposta. Il vantaggio è evidente soprattutto quando un assistente deve lavorare su informazioni aziendali che cambiano nel tempo: la conoscenza può essere aggiornata a livello documentale senza dover riaddestrare continuamente il modello.
Un progetto di questo tipo richiede comunque una buona gestione delle fonti, dei permessi e della qualità dei documenti utilizzati.
Automazione dei processi aziendali
Un secondo livello riguarda piattaforme come Make, Zapier e n8n. Si tratta di strumenti possono collegare applicazioni differenti e inserire un modello AI all’interno di processi già esistenti. Si possono così classificare richieste, estrarre dati dai documenti, preparare contenuti, arricchire record oppure instradare informazioni verso il reparto corretto.
La competenza più importante resta sempre la progettazione del flusso: input, regole, eccezioni, controlli e risultato finale devono essere chiari prima di scegliere i singoli componenti.
Agenti AI per attività più complesse
Senza ombra di dubbio, gli agenti aggiungono un ulteriore livello di autonomia. Invece di produrre soltanto una risposta, un sistema agentico può avere accesso a strumenti, recuperare informazioni, decidere quale azione compiere e procedere attraverso più passaggi per raggiungere un obiettivo. Questo amplia le possibilità operative, ma aumenta anche il bisogno di governance. Più un sistema può agire, più diventano importanti autorizzazioni, controllo umano, tracciamento delle azioni e gestione degli errori.
Per questo motivo l’uso avanzato degli agenti AI richiede competenze sia tecniche sia organizzative.
Come trasformare le competenze AI in un vantaggio professionale
La differenza sul mercato del lavoro difficilmente verrà fatta dalla semplice frase “so usare ChatGPT”. Per un professionista conta molto di più saper dimostrare come l’intelligenza artificiale abbia modificato il proprio modo di lavorare.
Dimostrare l’impatto dell’AI sul proprio lavoro
Un aspetto molto importante per un professionista riguarda il poter documentare un progetto nel quale l’AI ha ridotto il tempo necessario per una determinata attività, migliorato la qualità di un processo oppure consentito di gestire una quantità maggiore di informazioni. Questo tipo di esperienza racconta una competenza molto meglio dell’elenco degli strumenti conosciuti.
Sviluppare competenze trasversali tra AI e business
Molte delle opportunità più interessanti si trovano a metà strada tra la conoscenza di un settore e la capacità di utilizzare l’intelligenza artificiale. Chi conosce bene marketing, finanza, operations, HR o customer care può imparare a riconoscere con maggiore precisione i processi nei quali l’AI produce reale valore.
Nascono così profili ibridi, capaci di dialogare con figure tecniche e allo stesso tempo comprendere obiettivi, vincoli e priorità del business.
Prepararsi a ruoli e responsabilità emergenti
Parallelamente allo sviluppo di profili ibridi, sappiamo che l’evoluzione dell’AI sta creando nuove specializzazioni e modificando ruoli esistenti. Accanto a professioni strettamente tecniche come AI Engineer, Data Scientist e Machine Learning Engineer crescono attività legate all’automazione dei processi, alla governance dell’intelligenza artificiale, alla valutazione degli strumenti e alla progettazione delle modalità con cui persone e sistemi AI collaborano.
Per molti professionisti, la crescita passa dalla capacità di portare competenze AI all’interno del proprio dominio di esperienza, senza doversi necessariamente trasformare in sviluppatori.
Gli errori che rallentano la crescita delle competenze AI
Il primo errore consiste nel misurare la propria preparazione attraverso il numero di tool conosciuti. Le piattaforme cambiano rapidamente e una competenza costruita esclusivamente sull’interfaccia di un prodotto rischia di perdere valore in poco tempo. Un secondo problema è aspettarsi risultati perfetti. I modelli richiedono controllo, iterazione e feedback, e l’obiettivo professionale dovrebbe essere costruire un processo affidabile, non quello di ottenere sempre una risposta perfetta al primo tentativo.
C’è poi il rischio opposto: automatizzare prima di aver compreso il processo. Un’attività inefficiente, se automatizzata senza essere ripensata, può semplicemente diventare un’attività inefficiente più veloce. Privacy e sicurezza meritano la stessa attenzione. Infatti, i dati riservati, i documenti interni e le informazioni personali richiedono regole precise su quali strumenti utilizzare e con quali configurazioni.
Infine, la crescita rallenta quando l’AI rimane un’iniziativa individuale. Senza condivisione delle procedure, feedback e formazione, ogni dipendente sviluppa il proprio metodo e l’organizzazione fatica a trasformare le sperimentazioni in competenze diffuse.
Come passare da utilizzatore dell’AI a professionista AI-ready: i consigli di Data Masters
Diventare AI-ready richiede un percorso progressivo. Il punto di partenza è capire il proprio livello attuale e individuare le attività nelle quali l’intelligenza artificiale può produrre un miglioramento concreto. Da qui si può costruire una crescita per fasi:
- consolidare l’AI literacy;
- imparare a utilizzare con metodo gli strumenti generativi;
- applicarli a casi reali;
- passare, quando serve, a workflow, automazioni e agenti.
Anche la formazione dovrebbe seguire questa logica. In Data Masters proponiamo percorsi aziendali costruiti a partire dall’assessment delle competenze, con contenuti differenziati per ruolo e livello, project work su casi concreti e misurazione continua dei progressi. L’offerta comprende AI Literacy, Generative AI, AI & Automation, AI Agents e percorsi più tecnici di Data Science e Machine Learning.
Per un’azienda che vuole strutturare questo percorso, fare formazione sull’intelligenza artificiale in azienda significa quindi collegare apprendimento e operatività, evitando programmi uguali per tutti.
La AI Academy di Data Masters segue proprio questo approccio: parte dalla mappatura delle competenze e costruisce percorsi modulari in funzione degli obiettivi e della maturità del team, affiancando alla formazione progetti applicativi e strumenti per monitorare l’evoluzione delle skill. Il vero avanzamento di livello avviene quando l’AI smette di essere qualcosa da “provare” e diventa una competenza che il professionista sa applicare, controllare e collegare ai problemi reali del proprio lavoro.
AUTORE:Vincenzo Maritati Apri profilo LinkedIn
Vincenzo è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. È un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.
