Intelligenza artificiale

Da dove partire con l’intelligenza artificiale in una PMI: prima i processi

Prima degli strumenti vengono i processi: come individuare le attività adatte all’intelligenza artificiale, stimarne impatto e rischio e scegliere un primo progetto piccolo e misurabile.

Luca Bartolini 16 luglio 2026 7 min di lettura

Da dove partire con l’intelligenza artificiale in una PMI: prima i processi

Il punto di partenza non è uno strumento, ma l’elenco dei processi aziendali. Si individuano le attività ripetitive, governate da regole e alimentate da dati già disponibili, si stimano per ciascuna impatto e rischio, e si sceglie come primo progetto quella più piccola tra le attività che promettono un risultato misurabile. Gli strumenti si valutano solo dopo, sui requisiti emersi.

Perché partire dagli strumenti porta fuori strada?

Lo scenario è frequente: si acquistano licenze di un assistente per una parte del personale, si attende che l’uso si diffonda e dopo qualche mese nessuno sa dire che cosa sia cambiato. L’uso resta individuale e nessun processo funziona meglio di prima.

I dati sulle imprese italiane indicano dove sta il problema. Secondo l’Istat, nel 2025 usava almeno una tecnologia di intelligenza artificiale il 16,4% delle imprese con almeno 10 addetti, il doppio del 2024; ma tra le grandi imprese la quota era del 53,1%, tra le PMI del 15,7%. Tra le imprese che avevano valutato l’adozione senza procedere, gli ostacoli più citati erano la mancanza di competenze (58,6%), la scarsa chiarezza normativa (47,3%) e l’indisponibilità o la scarsa qualità dei dati (45,2%). Sono ostacoli che nessuna licenza risolve.

Come si costruisce la mappa dei processi?

Non servono software dedicati. Si parte da un colloquio con ciascun responsabile di area e si elencano le attività ricorrenti. Per ogni attività si compila una scheda breve con sette informazioni:

frequenza: quante volte si ripete in un giorno, una settimana o un mese;
tempo: quanto richiede ogni singola ripetizione, misurato e non stimato a memoria;
persone: chi la svolge e se dipende da una sola persona;
ingresso: da dove arrivano le informazioni (email, PDF, telefonate, gestionale);
uscita: che cosa produce e dove finisce il risultato;
regole ed eccezioni: se si possono scrivere e quanto spesso non bastano;
errori: quali capitano, con quale frequenza e chi se ne accorge.

Si pensi a un’azienda di distribuzione di componenti. Dalla mappa possono emergere attività come la trascrizione nel gestionale degli ordini ricevuti in PDF, le risposte alle richieste di disponibilità, la preparazione dei solleciti di pagamento, la ricerca di informazioni nelle schede tecniche, la selezione dei curriculum per il magazzino. Sulla carta sono tutte automatizzabili in parte, ma hanno profili molto diversi.

Quali processi sono buoni candidati?

I criteri utili sono quattro, e un buon candidato li soddisfa tutti.

Ripetitivo. L’attività torna ogni giorno o ogni settimana, con volumi sufficienti a far pesare anche un piccolo risparmio per singola pratica.

Governato da regole. Le regole si possono scrivere su una pagina e le eccezioni sono note. Se una pratica si chiude «come la chiude la collega esperta», il primo lavoro è mettere per iscritto il suo metodo.

Alimentato da dati disponibili. Le informazioni necessarie sono in formato digitale, accessibili ed esistono in una sola versione aggiornata. Tre listini diversi in tre cartelle sono un problema da risolvere prima, non durante il progetto.

Verificabile. Il risultato si controlla in poco tempo e un eventuale errore si vede prima che produca danni.

Nell’esempio della distribuzione, la trascrizione degli ordini e le risposte sulla disponibilità superano bene il filtro. La selezione dei curriculum no, per una ragione che riguarda il rischio più che la fattibilità.

Come si stimano impatto e rischio?

L’impatto si calcola con i numeri dell’azienda, non con quelli dei fornitori: numero di ripetizioni al mese moltiplicato per il tempo di ciascuna dà le ore in gioco, a cui si aggiungono il costo degli errori evitabili e il valore di tempi di risposta più brevi, per esempio verso i clienti. Conviene essere prudenti anche sulle attese. In uno studio pubblicato dal National Bureau of Economic Research su oltre 5.000 addetti all’assistenza clienti, un assistente basato sull’intelligenza artificiale generativa ha aumentato le richieste risolte per ora del 14% in media, con un miglioramento del 34% per gli addetti meno esperti e un effetto minimo su quelli più esperti. Il guadagno, dunque, dipende da chi usa lo strumento e da come è organizzato il lavoro.

Il rischio si valuta con tre domande.

Che cosa succede se sbaglia? Un errore che un addetto intercetta prima della registrazione pesa poco; un’informazione sbagliata inviata a un cliente pesa molto di più.
Quali dati tratta? Dati personali, informazioni riservate su clienti o fornitori e documenti coperti da accordi di riservatezza richiedono verifiche su dove e come vengono elaborati.
Incide su decisioni che riguardano persone? L’AI Act classifica ad alto rischio, tra gli altri, i sistemi usati per selezionare il personale, per decidere promozioni o cessazioni del rapporto di lavoro e per valutare il merito creditizio delle persone fisiche. Il GDPR, all’articolo 22, riconosce inoltre il diritto a non essere sottoposti a decisioni basate unicamente su un trattamento automatizzato che producano effetti giuridici o incidano in modo analogo sulla persona.

Assegnando a ogni processo un punteggio semplice, da basso ad alto, per impatto e per rischio, si ottiene una matrice. I processi ad alto impatto e basso rischio sono i candidati per il primo progetto. Quelli ad alto rischio non si scartano per sempre, ma si affrontano quando l’azienda ha maturato esperienza, regole e controlli. La selezione dei curriculum dell’esempio finisce qui.

Come si sceglie il primo progetto?

Tra i candidati si sceglie quello che rispetta cinque condizioni.

Piccolo: un solo processo, un solo gruppo di lavoro, un perimetro che si descrive in una frase.
Misurabile: prima di cominciare si rilevano i valori di partenza, come tempo medio per pratica, percentuale di errori, tempo di risposta. Senza questa base, dopo qualche mese nessuno potrà dire se il progetto è servito.
Reversibile: nella prima fase il sistema propone e una persona conferma o corregge. Il confronto tra proposte e decisioni dice quanto ci si può fidare.
Con un responsabile: una persona con nome e cognome che segue il progetto e risponde dei risultati.
Con una decisione fissata in anticipo: durata della prova e soglie per proseguire, correggere o fermarsi si stabiliscono all’inizio, non a posteriori.

Nell’esempio, il primo progetto potrebbe essere la lettura degli ordini in PDF con proposta di registrazione nel gestionale, confermata dall’addetto. Si misura il tempo per ordine e la quota di proposte corrette prima di estendere il perimetro.

Quando si scelgono gli strumenti?

A questo punto la scelta è molto più semplice, perché i requisiti derivano dal processo: dove si trovano i dati, con quali sistemi lo strumento deve dialogare, quali informazioni tratta e quindi quali garanzie contrattuali servono sul loro utilizzo e sulla loro conservazione. Per alcune attività uno strumento pronto è sufficiente; per altre, quando i dati sono distribuiti tra gestionale, email e archivi, serve un’integrazione costruita sui sistemi dell’azienda.

In sintesi

Il primo passo è l’elenco dei processi, non l’acquisto di uno strumento.
Una scheda per attività raccoglie frequenza, tempo, persone, dati in ingresso e in uscita, regole ed errori.
I buoni candidati sono ripetitivi, governati da regole, alimentati da dati disponibili e verificabili.
Impatto e rischio si stimano con i numeri dell’azienda; le decisioni sulle persone sono le più delicate.
Il primo progetto è piccolo, misurato prima e dopo, con una persona che conferma e un responsabile.
Gli strumenti si scelgono sui requisiti emersi dalla mappa.

Domande frequenti

Serve una grande quantità di dati per cominciare?

No. Per molti processi amministrativi e commerciali bastano i documenti che l’azienda già usa, a condizione che siano digitali, accessibili e aggiornati. Il volume conta meno dell’ordine: una sola versione corretta di listini e procedure vale più di un archivio vasto e contraddittorio.

Quanto deve durare la prova di un primo progetto?

Il tempo necessario a raccogliere abbastanza casi da confrontare in modo affidabile i valori di partenza con quelli ottenuti. La durata e le soglie per proseguire si fissano all’inizio, insieme al responsabile del progetto.

Quali processi è meglio non scegliere come primo progetto?

Quelli che incidono direttamente su persone, come la selezione del personale o la valutazione del merito creditizio, che l’AI Act considera ad alto rischio. Meglio evitare anche processi senza regole scritte o in cui un errore arriva al cliente prima di poter essere corretto.

Meglio uno strumento pronto o una soluzione su misura?

Dipende dal processo scelto. Se i dati stanno in un solo sistema e il compito è circoscritto, uno strumento pronto è spesso sufficiente. Se le informazioni sono distribuite tra più archivi o il risultato deve tornare nel gestionale, conviene un’integrazione progettata sui sistemi esistenti.

Chi vuole approfondire il metodo può consultare la pagina dedicata alla consulenza sull’intelligenza artificiale per le imprese, dove sono descritti l’analisi dei processi, la scelta del primo intervento e la misura dei risultati. Quando il nodo principale sono i dati sparsi, il lavoro di organizzazione della conoscenza aziendale è illustrato nella pagina sul Company Brain.