Tra le imprese italiane che hanno preso in considerazione l'intelligenza artificiale e poi non l'hanno adottata, il 58,6% indica come motivo la mancanza di competenze. È il primo ostacolo nel rapporto Imprese e ICT 2025 dell'Istat, davanti alla scarsa chiarezza normativa (47,3%), ai dati insufficienti (45,2%) e ai costi (43,0%).
Spesso dietro quella risposta c'è un'idea precisa: per fare AI serve assumere qualcuno che la sappia fare, e una PMI da 40 persone fatica sia a trovare un data scientist sia a pagarlo. Per un primo progetto non serve assumere nessuno. Servono tre ruoli: chi conosce il processo, chi conosce i sistemi e chi conosce l'AI. I primi due, in quasi tutte le aziende, ci sono già.
1. Il referente del processo
È la persona che oggi fa il lavoro o lo coordina: la responsabile della contabilità fornitori, il capo dell'ufficio commerciale, chi gestisce l'assistenza. Non deve sapere niente di AI. Deve sapere come si fa quel lavoro, quali sono le eccezioni e quando un risultato è sbagliato.
Nel progetto fa tre cose:
- spiega il processo com'è davvero, non come è scritto nella procedura;
- controlla i risultati dell'AI nelle prime settimane e segnala gli errori;
- dice, alla fine della prova, se il lavoro è migliorato.
Il suo tempo va messo in conto: qualche ora a settimana nei primi due mesi. Se il referente non ha tempo per controllare, il progetto finisce per essere giudicato da chi non conosce il lavoro.
2. Chi gestisce i sistemi
Può essere l'informatico interno o, nelle aziende che non ne hanno uno, il fornitore che segue la rete, i server e il gestionale. Conosce cose che il partner esterno non può sapere: dove stanno i dati, chi ha accesso a cosa, quali sistemi parlano tra loro, cosa non si può toccare.
Nel progetto crea gli accessi dell'AI con i permessi minimi necessari, apre le porte del gestionale (le spieghiamo in l'AI sul gestionale che hai già), verifica che backup e registri delle attività coprano anche i nuovi flussi.
Molte imprese si appoggiano già a figure esterne per il lavoro sui dati. Secondo il rapporto completo dell'Istat, il 42,7% delle imprese con almeno dieci addetti fa analisi dei dati: il 34,6% con il proprio personale, il 14,4% con un'organizzazione esterna, una quota triplicata dal 2023.
3. Il partner esterno
Qui sta la competenza che manca davvero: scegliere il modello adatto, costruire il collegamento con i sistemi, scrivere le istruzioni, misurare la qualità delle risposte, mantenere il tutto quando cambiano i modelli o il gestionale.
Un partner si valuta con quattro domande, prima ancora del prezzo:
- Dove girano i dati? Su un servizio statunitense, su un'infrastruttura europea o sui server dell'azienda: la risposta ha conseguenze sul GDPR e sui contratti con i clienti.
- Di chi è quello che costruisce? I flussi di lavoro, le istruzioni e le configurazioni devono restare all'azienda, in un formato che un altro fornitore possa riprendere.
- Cosa succede se cambio fornitore? Un progetto legato a un solo modello o a una piattaforma chiusa costa caro da spostare. Lo abbiamo raccontato in vendor lock-in e OpenAI.
- Come misura la qualità? Un partner serio arriva con un metodo: casi di prova, percentuale di risposte corrette, errori divisi per tipo.
Cosa non delegare
Due decisioni restano all'azienda anche quando il partner fa quasi tutto il lavoro tecnico.
La prima è la scelta del processo. Il partner può suggerire, ma solo chi guida l'azienda sa dove un'ora risparmiata vale di più e quale ufficio è pronto a cambiare modo di lavorare. Per scegliere ci sono quattro criteri pratici, raccolti in da quale processo cominciare.
La seconda è il giudizio sul risultato. Il partner misura la qualità tecnica; se il lavoro sia davvero migliorato lo dice il referente del processo, con i numeri raccolti prima di cominciare.
Quando conviene un esperto interno
Un profilo interno con competenze di AI diventa utile quando i progetti si moltiplicano: tre o quattro processi automatizzati, più reparti coinvolti, decisioni continue su modelli e fornitori. A quel punto conviene avere in casa qualcuno che governi il lavoro dei partner. Può essere una persona che c'era già, l'informatico o un referente di processo, formata seguendo i primi progetti.
Come lavoriamo noi
Nei progetti di TuxWeb il ruolo del partner esterno è il nostro: dalla scelta del modello alla gestione quotidiana, su un'infrastruttura europea con modelli aperti, senza vincoli verso un singolo fornitore (le scelte sono spiegate nella pagina sugli agenti AI). All'azienda chiediamo le due cose che non possiamo fare noi: il tempo del referente del processo e l'accesso ai sistemi tramite chi li gestisce.
Se vuoi capire chi coinvolgere nella tua azienda per un primo progetto, scrivici.
FAQ
Serve assumere un esperto di AI per avviare un progetto in azienda?
Per il primo progetto di solito no. Servono una persona che conosce il processo, chi gestisce i sistemi informatici e un partner esterno con competenze di AI. Un esperto interno diventa utile quando i progetti sono diversi e continui.
Cosa chiedere a un partner esterno per un progetto di AI?
Dove girano i dati, a chi appartengono i flussi di lavoro e le istruzioni costruite, cosa succede se si cambia fornitore e come viene misurata la qualità delle risposte.
Qual è il principale ostacolo all'adozione dell'AI nelle imprese italiane?
Secondo l'Istat, tra le imprese che hanno valutato l'AI senza adottarla il 58,6% indica la mancanza di competenze, seguita dalla scarsa chiarezza normativa (47,3%) e dalla mancanza di dati adeguati (45,2%).
