L’intelligenza artificiale in azienda sta passando rapidamente dalla sperimentazione all’utilizzo quotidiano. Viene impiegata per analizzare documenti, elaborare testi, classificare informazioni, supportare attività commerciali, automatizzare passaggi amministrativi, cercare dati e velocizzare una quantità crescente di operazioni.
La diffusione è evidente anche nei numeri. Secondo ISTAT, nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno 10 addetti utilizzava almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, contro l’8,2% del 2024 e il 5% del 2023. Nelle grandi imprese la percentuale era già arrivata al 53,1%.
C’è però un altro dato che merita probabilmente ancora più attenzione. Tra le imprese che dichiaravano di utilizzare l’AI, la quota di quelle che non indicavano una specifica finalità aziendale tra quelle rilevate da ISTAT è passata dal 15,5% del 2024 al 33,4% del 2025. L’Istituto interpreta il fenomeno come il possibile segnale di una diffusione crescente, ma ancora poco strutturata e in parte sperimentale.
È un passaggio importante perché distingue l’adozione della tecnologia dal suo effettivo inserimento nell’organizzazione aziendale.
Utilizzare un assistente AI per scrivere una mail, sintetizzare un documento o generare una presentazione è relativamente semplice. Capire dove l’intelligenza artificiale possa modificare stabilmente un processo, ridurre lavoro inutile, migliorare la qualità delle informazioni o aumentare la capacità operativa dell’impresa richiede invece un’analisi completamente diversa.
L’adozione dell’AI non coincide con un miglioramento dell’azienda
La disponibilità di strumenti sempre più evoluti può indurre a partire dalla tecnologia.
Si osservano le funzioni offerte da una piattaforma e successivamente si cerca un’attività aziendale alla quale applicarle.
Il rischio è introdurre strumenti nuovi senza affrontare il problema che dovrebbe essere risolto.
Un processo commerciale nel quale le richieste arrivano attraverso email, telefono, moduli web e messaggi può essere automatizzato in molti modi. Un sistema AI può leggere le comunicazioni, estrarre informazioni, riconoscere il tipo di richiesta e predisporre una risposta.
Se però non è stato stabilito dove debbano essere raccolti i dati, quali informazioni siano obbligatorie, chi abbia la responsabilità della pratica e quali siano i passaggi successivi, l’automazione non corregge il processo. Si limita a intervenire all’interno di una struttura già frammentata.
Lo stesso problema può presentarsi nella preventivazione, nella gestione documentale, nell’amministrazione, nell’assistenza ai clienti, negli acquisti, nella gestione dei fornitori o nel controllo dei progetti.
L’AI può rendere un’operazione molto più veloce. La velocità, però, non rende automaticamente corretta l’operazione che viene eseguita.
Intelligenza artificiale in azienda: partire dal processo
Prima di scegliere uno strumento conviene ricostruire ciò che accade realmente.
Da dove parte l’attività? Quali informazioni servono? Chi le produce? Dove vengono archiviate? Quali passaggi vengono ripetuti? Dove si verificano attese o errori? Quali decisioni richiedono esperienza? Quale risultato deve essere ottenuto?
Una volta ricostruito il flusso, diventa possibile distinguere attività molto differenti.
Alcune sono ripetitive e governate da regole precise. Possono essere automatizzate anche senza ricorrere all’intelligenza artificiale.
Altre richiedono di interpretare testi, documenti, richieste formulate in modi differenti o grandi quantità di informazioni non strutturate. In questi casi l’AI può offrire capacità che una normale automazione non possiede.
Altre ancora comportano valutazioni economiche, tecniche, contrattuali o strategiche nelle quali l’intelligenza artificiale può fornire supporto, ma non dovrebbe sostituire automaticamente la persona responsabile della decisione.
La prima scelta utile non riguarda quindi quale AI utilizzare. Riguarda quale parte del lavoro abbia senso affidarle.
AI e automazione non sono la stessa cosa
I due termini vengono frequentemente utilizzati come se indicassero lo stesso fenomeno.
Un’automazione tradizionale esegue operazioni sulla base di condizioni e regole definite. Se accade A, viene eseguita B. Se un dato assume un determinato valore, parte una procedura. Se arriva un modulo compilato, le informazioni vengono trasferite in un altro applicativo.
L’intelligenza artificiale può intervenire quando il dato iniziale non è altrettanto strutturato.
Può interpretare il contenuto di un’email, estrarre informazioni da un documento, classificare una richiesta, confrontare testi, produrre una sintesi o generare una prima elaborazione sulla base del materiale disponibile.
Le due tecnologie possono quindi essere utilizzate nello stesso processo.
Una richiesta commerciale può, per esempio, essere letta dall’AI, classificata e trasformata in dati strutturati. Un’automazione può successivamente inserirli nel CRM, assegnare la pratica alla persona corretta e creare le attività necessarie.
Distinguere le due componenti è utile anche economicamente. Utilizzare un modello di intelligenza artificiale per un’operazione che può essere risolta con una semplice regola aggiunge complessità, costi e variabilità senza necessariamente produrre un beneficio.
Dove l’intelligenza artificiale può creare valore concreto
I dati ISTAT mostrano che, tra le imprese italiane che utilizzano AI, una delle applicazioni più diffuse riguarda proprio l’estrazione di conoscenza e informazioni dai documenti di testo. Seguono le applicazioni generative legate a linguaggio, immagini, video e audio.
È comprensibile.
Una parte significativa del lavoro aziendale è costituita da informazioni che esistono, ma non sono immediatamente utilizzabili: email, PDF, offerte, capitolati, verbali, report, contratti, schede tecniche, comunicazioni dei clienti e documentazione interna.
Rendere queste informazioni ricercabili, confrontabili e disponibili nel momento in cui servono può produrre un beneficio molto superiore alla semplice generazione automatica di contenuti.
Un ufficio commerciale può utilizzare l’AI per analizzare richieste ricevute e verificare quali informazioni mancano prima di predisporre un’offerta.
Un’impresa tecnica può interrogare documentazione, manuali e schede prodotto senza dover ricercare manualmente ogni singolo riferimento.
Una struttura amministrativa può classificare documenti e predisporre i dati necessari alle successive lavorazioni.
Un responsabile di progetto può ottenere una sintesi degli elementi aperti partendo da verbali, comunicazioni e documenti distribuiti in più fonti.
In tutti questi esempi il vantaggio non deriva dall’AI in quanto tale. Deriva dalla riduzione di un’attività che assorbe tempo e dalla maggiore disponibilità delle informazioni necessarie per lavorare.
Il problema dei dati emerge appena si prova ad automatizzare seriamente
L’intelligenza artificiale rende particolarmente evidente una criticità già presente in molte organizzazioni: la gestione delle informazioni.
Documenti duplicati, file locali, listini non aggiornati, procedure conosciute soltanto da alcune persone, anagrafiche incoerenti, modelli differenti dello stesso documento e archivi non organizzati possono essere gestiti manualmente finché qualcuno sa dove cercare.
Quando queste informazioni devono alimentare un processo automatizzato, la situazione cambia.
Un sistema può elaborare migliaia di documenti in tempi molto brevi, ma non può determinare autonomamente quale dei tre listini presenti in archivio sia quello corretto se l’organizzazione non lo ha stabilito.
Può preparare una risposta utilizzando la documentazione disponibile, ma se quella documentazione contiene versioni superate il risultato sarà altrettanto problematico.
Per questo un progetto AI può far emergere la necessità di intervenire prima sulla qualità e sull’organizzazione dei dati.
In alcuni casi il primo miglioramento non consiste nell’automatizzare. Consiste nel decidere quali informazioni devono esistere, dove devono essere conservate e chi ne mantiene l’aggiornamento.
Non tutto ciò che può essere automatizzato dovrebbe esserlo
La capacità tecnica non è l’unico criterio.
Una parte delle attività aziendali richiede responsabilità, esperienza e valutazione del contesto. L’AI può assistere queste attività senza necessariamente sostituirle.
Una bozza di contratto può essere analizzata automaticamente per individuare clausole e differenze, ma una decisione con conseguenze giuridiche richiede la verifica del professionista competente.
Un sistema può confrontare più offerte economiche, ma il prezzo può non essere l’unica variabile rilevante nella scelta di un fornitore.
Un modello può suggerire una risposta a un cliente, ma alcune situazioni richiedono che una persona valuti la relazione, il precedente e le conseguenze commerciali della comunicazione.
Un’analisi automatizzata può evidenziare anomalie nei dati, ma la decisione successiva può richiedere informazioni che il modello non possiede.
Il punto non è difendere attività manuali che possono essere migliorate. È evitare di confondere l’eliminazione dell’intervento umano con l’efficienza.
Una buona organizzazione assegna alla tecnologia le attività nelle quali offre un vantaggio e mantiene il controllo umano nei passaggi in cui responsabilità e giudizio sono determinanti.
Anche la verifica ha un costo
Quando si valuta la convenienza di un’automazione, il tempo risparmiato è soltanto una parte del risultato.
Se un’attività richiedeva trenta minuti e l’AI produce una prima elaborazione in due minuti, il beneficio non è automaticamente pari a ventotto minuti.
Bisogna considerare quanto tempo serve per controllare il risultato, quante correzioni sono normalmente necessarie, quale sia il costo dell’infrastruttura e quali conseguenze possa produrre un errore.
In alcuni casi la riduzione è enorme.
In altri, un’automazione apparentemente efficiente trasferisce semplicemente il lavoro dalla produzione alla verifica.
Per valutare il risultato è quindi necessario osservare l’intero processo: tempo impiegato, errori, quantità di pratiche gestibili, qualità dell’output, costi, continuità operativa e livello di controllo.
Solo in questo modo è possibile capire se l’introduzione dell’AI abbia migliorato il lavoro oppure abbia soltanto modificato il modo in cui viene svolto.
La responsabilità deve rimanere chiara
Più aumentano le attività affidate a strumenti automatici, più diventa importante stabilire chi è responsabile del risultato.
Chi verifica un documento prodotto dal sistema?
Che cosa accade se mancano informazioni?
Quali attività possono proseguire automaticamente e quali richiedono un’approvazione?
Come viene gestita un’eccezione?
Quali dati può utilizzare il sistema?
Chi controlla che le informazioni sulle quali lavora siano aggiornate?
Sono aspetti organizzativi prima ancora che tecnologici.
Il tema è diventato ancora più rilevante con l’evoluzione del quadro normativo europeo. Dal 2 agosto 2026 diverse disposizioni dell’AI Act sono entrate nella fase applicativa e sono diventati operativi, tra gli altri, specifici requisiti di trasparenza per determinate tipologie di sistemi AI. Le scadenze rimangono differenziate a seconda delle disposizioni e delle categorie di sistemi.
Questo non significa che ogni impresa che utilizza un assistente AI sia soggetta allo stesso insieme di obblighi. Significa però che utilizzare l’intelligenza artificiale in un’organizzazione richiede ormai anche di sapere quali strumenti vengono adottati, per quali finalità, con quali dati e sotto quale responsabilità.
Human + AI significa distribuire correttamente il lavoro
Il rapporto tra persone e intelligenza artificiale viene spesso presentato come una sostituzione: ciò che prima faceva una persona viene affidato alla macchina.
Nella maggior parte dei processi aziendali più interessanti il modello può essere differente.
L’AI può raccogliere, classificare, confrontare, sintetizzare e preparare. La persona può verificare, interpretare, scegliere e assumersi la responsabilità della decisione.
La distribuzione varia a seconda dell’attività.
In un processo molto standardizzato il livello di automazione può essere elevato. In una consulenza professionale, in una trattativa, in una scelta tecnica complessa o in una decisione strategica il contributo umano rimane molto più esteso.
Non esiste quindi una proporzione corretta tra lavoro umano e lavoro automatizzato valida per tutte le imprese.
Esiste la possibilità di progettare il processo in modo che ciascuna componente venga utilizzata dove produce il risultato migliore.
Prima di aggiungere un nuovo strumento conviene verificare quelli che esistono già
CRM, ERP, gestionali, piattaforme cloud, software di project management, sistemi documentali, automazioni e strumenti di comunicazione contengono già una quantità crescente di funzioni basate sull’intelligenza artificiale.
Per questo un progetto di innovazione non dovrebbe partire automaticamente dall’acquisto di un nuovo servizio.
In alcuni casi è sufficiente integrare meglio applicazioni già presenti. In altri può essere utile collegare sistemi che oggi lavorano separatamente. In altri ancora è opportuno eliminare passaggi o strumenti diventati ridondanti.
L’obiettivo dovrebbe essere ridurre la complessità operativa, non aumentare il numero delle piattaforme utilizzate.
L’AI diventa utile quando migliora un lavoro che è stato compreso
PRO-JET affronta digitalizzazione, organizzazione dei processi e utilizzo dell’intelligenza artificiale partendo dal funzionamento concreto dell’attività.
Il Business Consulting operativo consente di analizzare obiettivi, attività, informazioni, vincoli, responsabilità e strumenti già disponibili prima di introdurre nuove soluzioni.
All’interno di RESET YOU, l’area Human + AI lavora sul rapporto tra processo, decisione, competenza umana, tecnologia e responsabilità, con l’obiettivo di individuare applicazioni reali anziché introdurre l’AI come elemento separato dal lavoro quotidiano.
Il punto di partenza rimane lo stesso: capire che cosa deve essere ottenuto e come viene svolto oggi.
Solo dopo diventa utile stabilire che cosa eliminare, che cosa semplificare, che cosa automatizzare e dove l’intelligenza artificiale possa produrre un miglioramento misurabile.
La velocità con cui l’AI sta evolvendo rende probabile che molti degli strumenti utilizzati oggi vengano sostituiti o profondamente modificati nei prossimi anni.
La capacità di leggere un processo e organizzare correttamente dati, responsabilità e decisioni rimarrà invece necessaria indipendentemente dal modello utilizzato.
Approfondimenti PRO-JET
Business Consulting:
https://www.pro-jet.it/business-consulting/
RESET YOU – Human + AI:
https://www.pro-jet.it/resetyou/
Fonti
ISTAT – Imprese e ICT, anno 2025:
https://www.istat.it/comunicato-stampa/imprese-e-ict-anno-2025/
Commissione europea – Quadro di applicazione dell’AI Act:
https://digital-strategy.ec.europa.eu/it/policies/enforcement-ai-act
