Come scegliere il primo progetto AI per una PMI

Partire da un’attività frequente, verificabile e circoscritta aiuta a misurare il valore dell’AI prima di estenderla al resto dell’azienda.

Di Dario Scarpa, consulente e formatore AI · Pubblicato il 2026-10-21

Il primo progetto AI di una PMI dovrebbe affrontare un problema riconoscibile, avere un responsabile e permettere di confrontare il risultato con il lavoro svolto senza AI. Un’attività frequente, delimitata e verificabile è spesso un punto di partenza più gestibile di una trasformazione che coinvolge subito tutta l’azienda.

Immaginiamo una situazione illustrativa: il team commerciale riceve richieste simili, consulta documenti diversi e impiega tempo a preparare una prima risposta. Prima di scegliere un assistente, osserverei il percorso completo. Quali informazioni arrivano? Dove si trovano quelle mancanti? Chi controlla il testo? In quale momento una risposta può diventare un impegno verso il cliente?

Come individuare un’attività adatta?

Il mio criterio è cercare un passaggio che le persone conoscano abbastanza bene da riconoscere un risultato utile. Se nessuno sa stabilire come dovrebbe essere una buona risposta, sarà difficile valutare anche quella prodotta dall’AI. Un processo con documenti ordinati e responsabilità chiare offre una base di partenza migliore di uno in cui ogni caso viene gestito in modo diverso e senza traccia.

Nell’esempio commerciale limiterei il primo esperimento alla preparazione di una bozza interna. L’assistente riassume la richiesta e suggerisce quali informazioni raccogliere; il collaboratore controlla e decide cosa inviare. Questo confine rende osservabili gli errori prima che producano effetti sul cliente e permette di capire quali materiali servono davvero.

Cosa misurare oltre al tempo risparmiato?

Registrerei il tempo complessivo necessario a completare il compito, compresa la revisione. Guarderei anche quante correzioni sono necessarie e quante richieste non possono essere gestite con il procedimento scelto. Una risposta rapida che richiede un lungo controllo può avere meno valore di una bozza più semplice ma facile da verificare.

Per impostare l’esperimento proporrei una scheda con obiettivo, dati utilizzati, responsabile, criteri di accettazione e condizioni di arresto. È una mia applicazione operativa coerente con l’approccio del NIST AI Risk Management Framework, che invita a considerare il contesto e a gestire i rischi lungo l’utilizzo dei sistemi AI. Il framework è una guida volontaria, non una certificazione del progetto.

Quando estendere il progetto?

Prima di allargarlo confronterei casi riusciti e casi problematici con il processo precedente. L’estensione ha senso quando il vantaggio è ripetibile e le persone sanno riconoscere le eccezioni. Può essere necessario migliorare i documenti, cambiare istruzioni, formare il team o persino scegliere un’attività diversa.

Nel mio modo di vedere, un progetto pilota serve anche a capire che cosa l’azienda deve imparare. Il risultato utile può essere un’automazione, ma anche una procedura più chiara e una decisione fondata sui riscontri. Se dovessi scegliere un solo processo su cui sperimentare oggi, quale sapresti valutare con maggiore precisione?

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