L’intelligenza artificiale sta entrando rapidamente nei processi aziendali in quanto la facilità di accesso agli strumenti disponibili sul mercato rende possibile utilizzare sistemi di AI per analizzare documenti, elaborare dati, predisporre comunicazioni, effettuare ricerche, automatizzare attività amministrative e supportare numerosi processi decisionali.
Questa evoluzione offre alle imprese opportunità rilevanti in termini di efficienza, produttività e capacità di analisi ma pone anche una questione che rischia di essere sottovalutata: l’introduzione dell’intelligenza artificiale non può essere affrontata come la semplice adozione di un nuovo software. L’AI interviene infatti sui processi, utilizza informazioni aziendali e può incidere sulle modalità con cui vengono assunte decisioni. La sua implementazione richiede pertanto una valutazione organizzativa più ampia, che coinvolga strategia, processi, persone, sicurezza delle informazioni, privacy e compliance.
Per questo motivo il punto di partenza non dovrebbe essere la scelta della piattaforma tecnologica, ma la mappatura dei processi aziendali e dei dati che li alimentano.
In molte organizzazioni l’intelligenza artificiale non viene introdotta attraverso un progetto formalmente definito. Entra progressivamente nell’operatività quotidiana: strumenti disponibili online, funzionalità integrate nei software utilizzati dall’azienda, applicazioni sperimentate direttamente dai dipendenti.
La sperimentazione è certamente utile: consente di verificare concretamente le possibilità offerte dalla tecnologia e di individuare applicazioni che difficilmente emergerebbero da una progettazione esclusivamente teorica. Il problema nasce quando la sperimentazione diventa utilizzo sistematico senza che l’organizzazione ne abbia definito finalità, responsabilità e limiti.
Prima di estendere l’utilizzo dell’AI è quindi opportuno ricostruire:
- quali processi aziendali potrebbero beneficiarne;
- quali sistemi sono già utilizzati all’interno dell’organizzazione;
- quali funzioni aziendali li utilizzano;
- quali informazioni vengono elaborate;
- quali risultati vengono prodotti;
- quali decisioni possono essere supportate dall’AI e quali devono rimanere sottoposte al giudizio umano;
- quali rischi derivano dall’utilizzo della tecnologia.
La mappatura non rappresenta quindi un adempimento formale. È il presupposto necessario per passare da una serie di iniziative individuali a un programma consapevole di adozione dell’intelligenza artificiale. Il rischio è quello di procedere al contrario: individuare uno strumento particolarmente efficace e cercare successivamente le attività nelle quali utilizzarlo.
Un progetto strutturato dovrebbe invece partire dal processo aziendale. Occorre comprenderne le attività, i soggetti coinvolti, le informazioni utilizzate, i controlli esistenti e le eventuali inefficienze. Solo successivamente è possibile valutare se l’intelligenza artificiale possa migliorare quel processo e in quale fase debba essere inserita.
La domanda non dovrebbe pertanto essere “quale strumento di intelligenza artificiale dobbiamo acquistare?” ma “quale processo vogliamo migliorare, quale risultato vogliamo ottenere e quali dati siamo disposti a utilizzare per farlo?”
La differenza è sostanziale: nel primo caso l’azienda acquista tecnologia, nel secondo costruisce un progetto di trasformazione organizzativa.
Uno degli aspetti più delicati riguarda le informazioni che vengono trasmesse alle piattaforme di intelligenza artificiale. Ogni richiesta rivolta a un sistema AI può infatti comportare la comunicazione di dati all’esterno del perimetro informatico tradizionalmente controllato dall’impresa.
Un dipendente potrebbe, ad esempio, utilizzare un servizio online per tradurre un contratto, sintetizzare un documento, elaborare un foglio di calcolo o predisporre una comunicazione.
Ma quei documenti possono contenere dati personali, informazioni economiche e finanziarie, condizioni commerciali riservate, listini, marginalità, contratti, informazioni relative ai dipendenti, strategie aziendali o know-how.
Il problema non riguarda quindi soltanto la protezione dei dati personali ai sensi della normativa privacy, riguarda più in generale la tutela del patrimonio informativo dell’impresa.
Di conseguenza, prima di autorizzare l’utilizzo di una piattaforma, l’impresa dovrebbe comprenderne non soltanto le funzionalità, ma anche le condizioni di trattamento dei dati e stabilire quali categorie di informazioni possano essere elaborate attraverso quello specifico strumento.
Esiste inoltre un fenomeno organizzativo particolarmente rilevante. L’impresa potrebbe ritenere di non avere ancora adottato sistemi di intelligenza artificiale mentre alcuni dipendenti li stanno già utilizzando autonomamente per svolgere le proprie attività. È la cosiddetta shadow AI: l’utilizzo di applicazioni di intelligenza artificiale al di fuori delle procedure e dei sistemi formalmente autorizzati dall’organizzazione.
Proprio per questo, la ricognizione iniziale dovrebbe comprendere non soltanto i software ufficialmente acquistati dall’impresa, ma anche gli strumenti sperimentali o introdotti informalmente nell’attività da collaboratori e dipendenti.
E’ tuttavia necessario prestare attenzione al fatto che un divieto generalizzato di utilizzo dell’intelligenza artificiale difficilmente rappresenta, da solo, una risposta adeguata. È più efficace stabilire dove, come e a quali condizioni possa essere utilizzata.
L’adozione dell’AI richiede quindi una governance proporzionata alle dimensioni, alla struttura e alle attività dell’impresa. Non significa necessariamente introdurre procedure complesse, Significa, invece, attribuire responsabilità precise e stabilire alcune regole essenziali:
- censire i sistemi AI utilizzati;
- identificare le finalità per cui vengono impiegati;
- individuare i processi aziendali interessati;
- classificare le informazioni utilizzate;
- definire strumenti autorizzati e utilizzi consentiti;
- individuare gli utilizzi vietati o soggetti a preventiva autorizzazione;
- stabilire livelli adeguati di controllo umano;
- verificare periodicamente strumenti, procedure e rischi;
- formare le persone che utilizzano la tecnologia.
La policy aziendale sull’AI non deve però essere soltanto un documento. La policy dovrebbe tradurre le valutazioni effettuate dall’impresa in regole concretamente applicabili nell’attività quotidiana.
Una policy efficace, tuttavia, non si misura soltanto dalla sua completezza giuridica. Deve essere conosciuta e compresa dalle persone chiamate ad applicarla. La crescente semplicità degli strumenti di AI potrebbe far ritenere che non sia necessaria una formazione specifica. È vero il contrario. La competenza necessaria non consiste soltanto nel sapere formulare correttamente una richiesta a un sistema di intelligenza artificiale ma anche nel comprendere quali informazioni possono essere condivise, quale livello di affidabilità attribuire ai risultati, quando sia necessaria una verifica, quali attività richiedano necessariamente il controllo umano e quali siano i limiti stabiliti dall’organizzazione.
Per una piccola o media impresa, introdurre un modello di governance dell’intelligenza artificiale non significa costruire strutture eccessivamente complesse. È però necessario adottare un metodo. Un percorso può svilupparsi attraverso alcune fasi consecutive:
- Assessment iniziale: censire strumenti AI, applicazioni già utilizzate, funzioni coinvolte e modalità di impiego;
- Mappatura dei processi: individuare i processi nei quali l’AI può generare effettivi benefici in termini di efficienza, qualità delle informazioni o capacità di analisi;
- Mappatura dei dati: comprendere quali informazioni vengono trattate e valutarne natura, riservatezza e criticità;
- Analisi dei rischi: valutare gli aspetti organizzativi, contrattuali, di sicurezza, privacy e compliance connessi ai singoli casi d’uso;
- Definizione della governance: individuare responsabilità, strumenti autorizzati, controlli e procedure;
- Policy e formazione: tradurre la governance in regole operative e trasferire alle persone le competenze necessarie per applicarle;
- Implementazione progressiva: avviare casi d’uso circoscritti, verificarne i risultati e procedere progressivamente alla loro estensione;
- Monitoraggio: riesaminare periodicamente sistemi, processi e regole alla luce dell’evoluzione tecnologica e normativa.
L’intelligenza artificiale non dovrebbe essere considerata esclusivamente uno strumento per ridurre il tempo necessario a svolgere attività esistenti. La sua introduzione rappresenta piuttosto l’occasione per interrogarsi su come i processi aziendali possano essere ripensati. È questo, probabilmente, il passaggio più importante: prima si analizzano i processi, poi si comprendono i dati; quindi, si individuano i casi d’uso e solo infine si sceglie la tecnologia.
Invertire questa sequenza significa correre il rischio di introdurre strumenti tecnologicamente avanzati all’interno di processi che non sono stati ripensati, oppure utilizzare informazioni aziendali senza avere preventivamente valutato dove vengano trasferite e come vengano trattate.
Per le imprese, e in particolare per le PMI, la questione non è più decidere semplicemente se utilizzare l’intelligenza artificiale. La questione è come integrarla consapevolmente nell’organizzazione, trasformandola in uno strumento di sviluppo senza perdere il controllo sui processi, sulle decisioni e sul patrimonio informativo aziendale.
In definitiva, la qualità di un progetto di intelligenza artificiale non dipenderà soltanto dalla tecnologia scelta ma dalla capacità dell’impresa di governarla.
