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Riprogettazione dei processi · Riprogettare

Riprogetti il flusso di lavoro invece di aggiungervi uno strumento

Dare alle persone uno strumento di IA dentro un processo rimasto uguale cambia poco. Decida di nuovo chi svolge ogni passo, in che ordine e dove una persona controlla.

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Quando Subito dopo. Quando i primi usi dell’IA sono già avviati.
Impegno Alto (mesi, diversi gruppi di lavoro)
Prove Moderate

Una grande indagine collega la riprogettazione dei flussi di lavoro agli utili ottenuti con l’IA. Si basa su ciò che le aziende dichiarano di sé, e viene da una società di consulenza. Una sperimentazione randomizzata sullo screening mammografico ha confrontato un processo riprogettato con quello vecchio e ha trovato più tumori con meno lavoro. Nessuno studio nelle normali attività d’impresa ha confrontato un processo riprogettato con lo stesso processo più uno strumento.

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Di che cosa si tratta

Ripercorra il processo passo per passo e decida di nuovo: quali passi svolge l’IA, quali le persone, in che ordine vengono i passi e dove si controlla il risultato. Questo è riprogettare. Aggiungere uno strumento significa che le stesse persone svolgono gli stessi passi, con un assistente di IA a fianco.

Che cosa mostrano le prove

  • La riprogettazione distingue le aziende che guadagnano. Nell’indagine McKinsey del 2025 su 1.993 intervistati, circa il 6% delle organizzazioni attribuiva all’IA il 5% o più dell’utile operativo. Queste organizzazioni avevano quasi tre volte più probabilità delle altre di aver riprogettato da zero flussi di lavoro specifici. Delle 31 pratiche esaminate dall’indagine, questa era una di quelle che distinguevano più nettamente le aziende in utile.
  • La ricerca sulle attività va nella stessa direzione. Uno studio che ha dato un punteggio a 18.156 attività lavorative ha concluso che per ottenere il beneficio dell’apprendimento automatico di solito bisogna riprogettare il contenuto di un lavoro.
  • Distribuire lo strumento e basta cambia poco. Nel mercato del lavoro danese, i chatbot si sono diffusi ampiamente senza alcun cambiamento nei guadagni o nelle ore. Ciò che è cambiato è il modo in cui erano organizzate le attività. In un esperimento sul campo con 7.137 lavoratori di 66 imprese, i lavoratori che avevano ricevuto a caso un assistente di IA per l’ufficio passavano circa due ore in meno alla settimana sulle email, e la quantità e il tipo del resto del loro lavoro non sono cambiati. Le cifre vengono dai registri di attività del software stesso. Tre dei quattro autori lavoravano per Microsoft, che vende l’assistente.
  • Una riprogettazione è stata verificata in una sperimentazione randomizzata. In una sperimentazione svedese sullo screening mammografico con 105.934 donne, l’IA decideva quali esami andavano a un solo radiologo e quali a due, e segnava le zone sospette. Rispetto alla lettura standard da parte di due radiologi, sono stati trovati il 29% di tumori in più ogni 1.000 donne, i falsi positivi non sono aumentati e il lavoro di lettura è calato del 44,2%. Il contesto è un servizio sanitario regolamentato con un protocollo fisso, non il normale lavoro d’ufficio.

Come si fa

  1. Scelga un processo in cui un progetto pilota di IA ha già mostrato un guadagno su un singolo passo.
  2. Mappi l’intero processo, dal primo input al risultato finale, compresi i tempi di attesa e i passaggi di mano.
  3. Per ogni passo, decida: solo l’IA, solo una persona, o entrambe. Lo verifichi dove può.
  4. Elimini i passi che esistevano solo perché il vecchio metodo era lento.
  5. Stabilisca dove una persona deve controllare il risultato dell’IA, e cosa deve verificare.
  6. Nomini un solo responsabile per l’intero processo.
  7. Faccia girare il nuovo processo accanto al vecchio per un breve periodo, e confronti.

Che cosa misurare

  • Il tempo dall’inizio alla fine dell’intero processo, non per singolo passo.
  • La qualità del risultato finale.
  • Il numero di passaggi di mano.

Dove non funziona

  • Riprogettare prima di sapere cosa può fare l’IA nella sua realtà. Faccia prima un piccolo progetto pilota.
  • Eliminare ogni controllo. La stessa indagine ha trovato che le aziende con i risultati migliori stabilivano più spesso quando una persona deve controllare il risultato dell’IA.
  • Chiamare riprogettazione l’integrazione. Nelle indagini, “abbiamo integrato l’IA nei nostri processi” non equivale a riprogettarli. Un’analisi della Federal Reserve ha trovato che le piccole imprese statunitensi che avevano integrato l’IA nei propri processi non avevano prospettive di assunzione migliori di quelle che stavano ancora sperimentando. Nei dati delle buste paga di Gusto, che vende software per le buste paga, chi usava l’IA poco e chi la usava a fondo mostrava lo stesso aumento delle assunzioni.
  • Ignorare chi svolge il lavoro. Chi svolge il lavoro sa perché esistono i passi strani. Veda la pratica Protegga la sicurezza psicologica durante l’introduzione dell’IA.

Per dimensione dell’azienda

  • Micro e piccole imprese: pochi sistemi vecchi e catene decisionali corte significano che può riprogettare un processo in poche settimane.
  • Grandi imprese: i processi attraversano funzioni e sistemi. Affidi la riprogettazione a un responsabile con autorità sull’intera catena.

Casi aziendali

Aziende che l’hanno fatto

Fonti

  1. McKinsey & Company (2025). The State of AI: Global Survey 2025. McKinsey Global Survey, published 5 November 2025. Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
  2. Brynjolfsson, Mitchell and Rock (2018). What Can Machines Learn and What Does It Mean for Occupations and the Economy?. AEA Papers and Proceedings, 108, 43–47. Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
  3. Humlum and Vestergaard (2025). Still Waters, Rapid Currents: Early Labor Market Transformation under Generative AI. NBER Working Paper 33777 (revised March 2026). Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
  4. Dillon, Jaffe, Immorlica and Stanton (2025). Shifting Work Patterns with Generative AI. NBER Working Paper 33795; arXiv 2504.11436, version 4 (November 2025). Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
  5. Hernström, Josefsson, Sartor, Schmidt, Larsson, Hofvind, Andersson, Rosso, Hagberg and Lång (2025). Screening performance and characteristics of breast cancer detected in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a randomised, controlled, parallel-group, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. The Lancet Digital Health, 7(3), e175–e183. Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
  6. Tremper and Bowen (Gusto) (2026). Small Businesses that Adopted AI Are Hiring Faster. Gusto Insights, September 2026. Cosa ha fatto e cosa ha trovato questo studio
  7. Aarons and Sarkar (October 2026). Federal Reserve Bank of New York, Liberty Street Economics. Analysis of AI use and hiring expectations in the Small Business Credit Survey. libertystreeteconomics.newyorkfed.org

Affermazioni su questo tema, verificate con questi studi: