TECNOLOGIA / ENOLAB JOURNAL
IA in azienda: scegliere il primo progetto utile
Un’attività circoscritta, dati affidabili e un risultato misurabile: da qui parte un’adozione concreta dell’intelligenza artificiale.

Il primo progetto di intelligenza artificiale dovrebbe risolvere un problema riconoscibile da chi lavora ogni giorno. Cercare una scheda tecnica, preparare una bozza o organizzare documenti sono attività osservabili: permettono di verificare se lo strumento aiuta davvero, prima di estenderne l’utilizzo.
Scegli un compito delimitato
Scrivi l’attività in una frase, indicando input e risultato atteso. «Trovare la versione aggiornata di una scheda prodotto e mostrarne la fonte» è un obiettivo verificabile. «Automatizzare l’ufficio» è troppo ampio per capire cosa provare, chi coinvolgere e quando considerare riuscito il lavoro.
Prepara le informazioni
Controlla dove sono conservati i documenti, chi li aggiorna e chi può leggerli. Elimina dal campione di prova duplicati inutili e versioni superate, conservando l’archivio originale. Definisci quali informazioni possono entrare nel sistema e quali devono restare escluse. Uno strumento veloce che consulta il documento sbagliato non migliora il processo.
Definisci chi verifica e chi decide
Il framework AI RMF del NIST propone una gestione del rischio lungo il ciclo di vita del sistema e una chiara attribuzione delle responsabilità. Nella pratica, decidi chi controlla gli output, quali errori impediscono l’uso e come interrompere il processo. Per una prima sperimentazione, bozze e suggerimenti possono restare soggetti alla verifica dell’operatore; invii, ordini e modifiche ai dati richiedono regole esplicite.
Misura il risultato sul lavoro reale
- Tempo necessario per completare lo stesso compito.
- Correttezza e provenienza delle informazioni restituite.
- Numero di correzioni richieste all’operatore.
- Casi in cui lo strumento deve dichiarare di non sapere.
- Facilità con cui un collega può verificare il risultato.
Usa esempi rappresentativi, includendo documenti mancanti e richieste ambigue. Stabilisci i criteri di accettazione prima della prova: così una dimostrazione ben riuscita non diventa automaticamente un’autorizzazione all’uso su tutti i processi.
Da fare subito: chiedi al team quale attività ripetitiva richiede più ricerche manuali. Scegline una, raccogli un piccolo campione e descrivi cosa dovrebbe produrre una risposta corretta.
Fonte di approfondimento: NIST — AI Risk Management Framework ↗
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