Il primo progetto di intelligenza artificiale in azienda: come sceglierlo senza bruciarsi

In molte aziende l’intelligenza artificiale è già arrivata, solo che nessuno l’ha fatta entrare dalla porta principale. C’è chi la usa per scrivere una mail delicata, chi per riassumere un contratto, chi per preparare la descrizione di un prodotto. Lo fa dal proprio telefono, con il proprio account, senza che nessuno abbia deciso cosa si può caricare e cosa no. Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, quasi un lavoratore su due usa strumenti di AI in azienda e otto su dieci usano strumenti non aziendali.

Poi arriva il momento in cui il titolare o la direzione decide di fare le cose in modo ordinato. Ed è lì che si gioca la partita più importante, perché il primo progetto di intelligenza artificiale non si valuta solo per quello che produce: diventa l’esempio a cui tutti penseranno. Se funziona, le idee successive trovano ascolto. Se si arena, per mesi ogni nuova proposta partirà in salita, con qualcuno pronto a ricordare com’è andata l’ultima volta.

In questo articolo trovi come scegliere il primo progetto in una piccola o media azienda: gli errori da evitare, perché conviene partire da un lavoro ripetitivo, cosa guardare prima di decidere e cinque domande per mettere a confronto i candidati. Se nel frattempo in azienda si usa già ChatGPT, vale la pena leggere anche cosa prevede l’AI Act per le PMI.

Perché il primo progetto conta più degli altri?

Perché decide il clima in cui nasceranno tutti gli altri. Un primo progetto che funziona crea fiducia: le persone vedono un risultato, capiscono cosa può fare l’AI e cosa no, e cominciano a proporre idee. Un primo progetto che si arena lascia un’impressione difficile da cancellare, anche quando la colpa non era della tecnologia.

C’è anche un motivo di tempi. In Italia siamo ancora all’inizio. Secondo l’Istat, nel 2025 usa almeno una tecnologia di intelligenza artificiale il 16,4% delle imprese con almeno 10 addetti: il doppio rispetto all’anno prima, ma con una distanza enorme tra le grandi imprese (53,1%) e le PMI (15,7%). L’Osservatorio del Politecnico arriva a una conclusione simile: ha avviato almeno un progetto il 71% delle grandi aziende e l’8% delle piccole e medie.

Per una piccola azienda questa è una buona notizia. Non è in ritardo su nessuno: ha il tempo di scegliere bene, invece di inseguire.

Quali sono gli errori più comuni nella scelta?

Quando vedo un primo progetto fermarsi a metà, il motivo raramente è lo strumento. Quasi sempre è stato scelto il lavoro sbagliato. Gli errori più frequenti sono quattro.

Partire dal progetto più ambizioso. “Un assistente che sa tutto dell’azienda”, “l’AI che prevede le vendite”. Sono obiettivi legittimi, ma toccano molti reparti, richiedono dati che spesso non sono in ordine e mostrano risultati dopo mesi. Al primo giro la pazienza finisce prima.

Scegliere lo strumento prima del problema. La presentazione era convincente e l’esempio mostrato funzionava alla perfezione. Poi lo strumento incontra i tuoi file, le tue sigle, i tuoi clienti che scrivono in modo disordinato, e il risultato cambia.

Affidare all’AI un lavoro che non è di nessuno. Un’attività senza un responsabile resta senza un responsabile anche quando la svolge una macchina: nessuno guarda i risultati con attenzione e gli sbagli emergono quando ormai hanno fatto danni.

Usare l’AI per far passare un cambiamento che nessuno vuole. In quel caso le persone non giudicano lo strumento, giudicano la decisione che c’è dietro, e il progetto ne paga il prezzo.

Ne ho parlato più in generale in perché l’intelligenza artificiale non sta portando risultati nella tua azienda: il problema, di solito, è il disordine su cui la si appoggia.

Perché conviene partire da un lavoro ripetitivo e poco appariscente?

Il primo progetto giusto di solito non entusiasma nessuno in riunione. È un lavoro che si ripete ogni giorno, sempre più o meno nello stesso modo, svolto da una persona che lo conosce a memoria e che sarebbe ben contenta di farne meno.

Qualche esempio che incontro spesso:

• le richieste che arrivano dal modulo del sito o alla casella di posta generica, da leggere, smistare e a cui dare una prima risposta;
• le schede prodotto da aggiornare ogni volta che cambia un listino o arriva un nuovo articolo;
• le domande che la segreteria sente dieci volte al giorno: orari, documenti da portare, tempi di consegna, come si prenota;
• i documenti da registrare che arrivano dai fornitori sempre nello stesso formato.

Un lavoro così ha tre vantaggi. Si misura in fretta, perché succede tante volte. Si controlla bene, perché chi lo fa tutti i giorni si accorge subito se qualcosa non torna. E di solito non crea tensioni: è un’attività che pochi considerano gratificante, e spesso è proprio chi la svolge il primo a volerla alleggerire. Avere dalla propria parte le persone coinvolte, al primo progetto, vale almeno quanto un buon risultato.

Non è un caso che, secondo l’Istat, tra le imprese che usano l’AI gli ambiti più frequenti siano il marketing e le vendite (33,1%) e l’organizzazione dei processi amministrativi (25,7%): sono pieni di lavori di questo tipo. Se il tuo candidato è nel marketing, trovi qualche indicazione in più nell’articolo sul marketing agentico in un’azienda piccola.

Cosa bisogna guardare prima di scegliere?

Il lavoro com’è oggi, non come è scritto nelle procedure. Il modo più semplice è prendersi mezz’ora con la persona che lo svolge e farsi raccontare una giornata tipo, passaggio dopo passaggio, scrivendo tutto su un foglio. Il racconto di chi lo fa vale più di qualsiasi organigramma.

Ci sono quattro cose da segnare:

1. I passaggi. Chi fa cosa, in che ordine, con quali programmi.
2. I casi strani. Il cliente che scrive per un motivo diverso dal solito, il fornitore che cambia formato. Sono quelli che fanno perdere più tempo, e quelli che un sistema automatico gestisce peggio.
3. Il punto in cui il lavoro si ferma. Una persona sommersa, un’approvazione che aspetta giorni.
4. Chi riceve il risultato. Il collega del passaggio successivo, il magazzino, la contabilità, il cliente.

Poi, per ogni passaggio, conviene chiedersi da dove arriva l’informazione: una mail, il gestionale, un foglio di calcolo o la memoria di qualcuno. L’ultima è la più insidiosa: un’informazione che esiste solo nell’esperienza di un collega non è disponibile per nessuno strumento, finché qualcuno non la mette nero su bianco.

A quel punto si fa la domanda più utile di tutte: cosa succede dopo? Se questo passaggio diventa tre volte più veloce, chi riceve più lavoro? Il collega che controlla riesce a reggere il nuovo ritmo? Quali errori nuovi possono nascere, e chi se ne accorgerebbe? È lo stesso meccanismo che ho descritto parlando del collo di bottiglia che non sparisce ma si sposta: se acceleri un passaggio a monte di un ingorgo, l’ingorgo cresce. Ripetere questa domanda un paio di volte aiuta a scartare i candidati deboli mentre sono ancora un’ipotesi, quando cambiare idea non costa nulla.

Come si confrontano i candidati?

Con le stesse domande per tutti. Per ogni lavoro candidato, rispondi a queste cinque con un sì, un “in parte” o un no.

1. Succede spesso? Più è frequente, più in fretta vedrai se funziona e più tempo libererà. Se un’attività si presenta poche volte l’anno, la preparazione costa più di quello che restituisce.
2. Parte da informazioni scritte? Mail, moduli, documenti, righe di un foglio di calcolo. Se per spiegarla servono soprattutto telefonate e ricordi, prima va messa per iscritto.
3. Se l’AI sbaglia, qualcuno se ne accorge prima del cliente? Esiste già un controllo, o si può aggiungere senza fermare tutto.
4. Sai quanto costa oggi? In tempo, in correzioni, in attese. Anche misurato a mano per un paio di settimane.
5. C’è una persona che ne risponde? Il lavoro ha confini chiari, tocca al massimo uno o due reparti, e qualcuno può dire con cognizione di causa se funziona. E quella persona è d’accordo.

Due di queste domande non ammettono compromessi: la terza e la quinta. Se l’errore non si vede in tempo, o se nessuno ne risponde, il candidato va rimandato, per quanto promettente sia. Potrà diventare un buon progetto più avanti, quando l’azienda avrà fatto esperienza; come primo passo, un errore scoperto tardi davanti a un cliente brucia la fiducia di tutti.

Tra i candidati che superano le due domande decisive, scegli quello con più sì. A parità, quello che ti sembra più facile da spiegare in una frase a chi deve approvarlo.

E se il candidato migliore non è ancora pronto?

Succede spesso, e quasi sempre manca una cosa sola. Se l’informazione sta nella testa di una persona, va scritta. Se nessuno sa dire cosa fare in un caso strano, la regola si decide prima, insieme a chi oggi lo risolve. Se non sai quanto tempo richiede il lavoro, lo misuri per due settimane con un foglio e un orologio.

E i progetti ambiziosi non si buttano. Si tengono in lista, in ordine, e si riprendono quando il primo ha dato i suoi numeri. A quel punto avrai dati più ordinati, persone più preparate e un’idea molto più chiara di cosa aspettarti.

Come capire se il primo progetto sta funzionando?

Scegliere bene è metà del lavoro. L’altra metà è decidere prima di cominciare come lo giudicherai. Tre accorgimenti fanno la differenza.

Misura il punto di partenza. Quanto tempo richiede oggi quel lavoro, quante volte va corretto. Senza questo numero non potrai confrontare niente, e la discussione finale si baserà sulle sensazioni di ciascuno.

Decidi in anticipo cosa vuol dire “funziona”. Quanto deve migliorare il lavoro perché valga la pena continuare? Fissarlo all’inizio evita di accontentarsi di qualunque risultato quando ormai ci si è affezionati al progetto.

Non spegnere subito il modo di lavorare di sempre. Per le prime settimane conviene affiancare i due metodi, così un errore resta un dato da analizzare e non diventa un’emergenza. E quando fai i conti, includi il tempo di chi controlla i risultati: è parte del costo, anche se non compare in fattura.

Domande frequenti

Serve un budget da grande azienda per il primo progetto di AI?

No. Un primo progetto scelto bene riguarda un solo lavoro, un reparto e poche persone, e spesso si appoggia a strumenti già disponibili. La parte più impegnativa non è la spesa, ma il tempo per descrivere il lavoro, raccogliere esempi e misurare.

Bisogna avere un esperto di intelligenza artificiale in azienda?

Non per scegliere il primo progetto. Servono la persona che fa il lavoro, quella che decide e qualcuno, interno o esterno, che prepari lo strumento. Le competenze però contano: secondo l’Istat, quasi il 60% delle imprese che hanno valutato l’AI e poi hanno rinunciato indica proprio la mancanza di competenze adeguate.

Meglio partire dal marketing o dall’amministrazione?

Dipende da dove si trova il lavoro ripetitivo con un responsabile chiaro e un controllo prima che l’errore arrivi al cliente. Nel marketing è facile trovare attività frequenti, ma conviene partire da quelle interne o di preparazione e lasciare a una persona l’approvazione di tutto ciò che viene pubblicato.

Cosa si può caricare negli strumenti di intelligenza artificiale?

Va deciso prima di partire, soprattutto se ci sono dati di clienti, pazienti o dipendenti. Conviene stabilire quali strumenti si usano, con quali account e con quali informazioni. Trovi i punti principali nell’articolo sull’AI Act per le PMI.

Quanto tempo serve per capire se il primo progetto funziona?

Su un lavoro frequente e ben delimitato bastano poche settimane, a patto di aver misurato il punto di partenza e scritto prima la soglia per continuare. Se dopo un mese il risultato non è chiaro, di solito il problema è nella scelta del lavoro o nella misura, non nello strumento.

Se stai valutando da dove partire nella tua azienda, trovi come lavoro nella pagina intelligenza artificiale per il business. Possiamo guardare insieme i tuoi candidati e scegliere il primo: scrivimi.

Fonti: Istat, “Imprese e ICT – Anno 2025”, dicembre 2025; Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, comunicato stampa di febbraio 2026. Dati verificati a novembre 2026.