In breve: il primo progetto di automazione AI non dovrebbe essere il processo più spettacolare, ma quello con un problema ripetuto, dati disponibili, rischio controllabile e un risultato misurabile.

Che cosa significa automatizzare con l’AI

Un’automazione tradizionale esegue regole definite. Un sistema con componenti AI può anche classificare richieste, estrarre informazioni da documenti, preparare una bozza o cercare una risposta in una base di conoscenza. La responsabilità del processo, però, resta all’impresa: permessi, controllo umano, gestione degli errori e protezione dei dati devono essere progettati insieme al flusso.

I cinque criteri per scegliere il primo processo

  1. Frequenza: l’attività ricorre abbastanza spesso da giustificare l’intervento.
  2. Tempo: oggi assorbe ore in copia, verifica, smistamento o ricerca.
  3. Dati: gli input sono accessibili, leggibili e utilizzabili con una base giuridica chiara.
  4. Rischio: un errore può essere intercettato prima di produrre un danno.
  5. Misura: esistono un prima e un dopo confrontabili.

Buoni candidati iniziali sono la qualificazione delle richieste, la preparazione di bozze di preventivo, l’estrazione controllata da documenti, il riepilogo di report e l’instradamento verso il reparto corretto. Decisioni irreversibili, dati molto sensibili o processi senza un responsabile non sono un buon punto di partenza.

Un percorso in tre fasi

1. Analisi del processo

Si mappano input, persone, strumenti, eccezioni, tempi e controlli. L’obiettivo è distinguere il lavoro che crea valore da quello che esiste soltanto perché i sistemi non comunicano.

2. Progetto pilota

Il pilota lavora su un perimetro limitato e mantiene una verifica umana. Prima dell’avvio si definiscono esempi di successo e fallimento, dati esclusi, soglie di qualità e condizioni per interrompere il test.

3. Automazione gestita

Dopo la validazione si introducono permessi, log, monitoraggio, fallback, documentazione e una responsabilità operativa. Anche costi e qualità del modello devono essere osservabili nel tempo.

Come misurare il ritorno

Le metriche dipendono dal processo: minuti risparmiati per pratica, richieste instradate correttamente, errori intercettati, tempo medio di risposta, percentuale di casi che richiede revisione e costo per esecuzione. La misura non deve nascondere il tempo speso per correggere risultati incompleti.

Il contesto italiano

I dati Istat sull’uso delle tecnologie nelle imprese mostrano una crescita dell’adozione dell’AI e, insieme, il peso della carenza di competenze. Per una PMI la risposta non è aggiungere uno strumento isolato, ma costruire capacità, regole e un primo caso d’uso comprensibile. Fonte: Istat, Imprese e ICT — anno 2025.

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