Per iniziare: cinque passi, in ordine
Faccia prima queste cinque cose, una dopo l’altra. Ognuna rimanda alla pratica completa e alle prove su cui si basa.
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Nomini un dirigente di vertice responsabile dell’IA, con un gruppo centrale. Tenga separati i ruoli di gestione del rischio e di conformità normativa.
Giorni, una persona Nomini un unico responsabile dell’IA
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Tenga un registro di ogni uso dell’IA in azienda, compresi gli strumenti che il personale ha adottato per conto suo. Lo affidi all’ufficio legale e conformità, e lo consulti prima di acquistare qualsiasi nuovo strumento di IA.
Giorni, una persona Conosca le regole che valgono già per il suo uso dell’IA
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Preveda un budget centrale per la formazione, la riprogettazione e l’accompagnamento delle persone nel cambiamento. Se lo si lascia alle singole unità, ognuna stanzia troppo poco.
Giorni, una persona Preveda un budget per persone e processi, non solo per gli strumenti
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Scelga un processo in cui un progetto pilota ha già mostrato un vantaggio su un singolo passaggio. Lo riprogetti dall’inizio alla fine, sotto un responsabile con autorità sull’intera catena.
Mesi, diversi gruppi di lavoro Riprogetti il flusso di lavoro invece di aggiungervi uno strumento
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Prima di estendere qualsiasi uso dell’IA, faccia passare casi reali del passato in tre modi: la persona da sola, l’IA da sola, la persona con l’IA. Confronti prima la qualità, poi il tempo.
Settimane, poche persone Per ogni tipo di attività, verifichi se una persona con l’IA fa meglio di ciascuna delle due da sola
Poi: tutte le 27 pratiche per questa dimensione
Lo veda in un’azienda come la sua Procter & Gamble: una persona con l’IA ha eguagliato una squadra di due persone senza IA
Cosa è proprio di questa dimensione
- Uso diffuso, profitto raro. Nell’indagine mondiale di McKinsey del 2025, l’88% delle organizzazioni usava l’IA in almeno una funzione aziendale. Circa il 6% attribuiva all’IA il 5% o più del proprio utile operativo (pagina dello studio). Le indagini costruite per rappresentare tutte le imprese trovano meno. In un’indagine su quasi 6.000 dirigenti negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Germania e in Australia, condotta con le banche centrali, il 69% delle imprese usava l’IA. Circa nove su dieci non hanno riferito alcun effetto sulla propria occupazione o produttività negli ultimi tre anni (documento di lavoro). Nell’indagine dello US Census Bureau, l’uso dell’IA arrivava al 50–60% solo tra le imprese molto grandi dell’informazione, dei servizi professionali e della finanza (pagina dello studio).
- La riprogettazione separa i due gruppi. Le aziende con i risultati migliori avevano quasi tre volte più probabilità delle altre di aver ricostruito da zero singoli flussi di lavoro.
- L’impegno dei vertici si vede. Le aziende con i risultati migliori avevano tre volte più probabilità di dire che i vertici si fanno carico dell’IA e ci si impegnano.
- Due test randomizzati di un assistente per l’ufficio. HMRC, l’autorità fiscale del Regno Unito, ha dato 3.000 licenze di Microsoft 365 Copilot a dipendenti scelti a caso. L’83% le ha usate. Gli utenti hanno detto di risparmiare circa 60 minuti alla settimana, dopo che HMRC ha ridotto di circa il 20% la cifra dichiarata per tenere conto della distorsione (caso HMRC). In 66 imprese, 7.137 lavoratori che avevano ricevuto a caso lo stesso strumento passavano circa due ore in meno alla settimana sulle email, senza cambiamenti nella quantità o nel tipo delle loro attività. Tre dei quattro autori lavoravano per Microsoft (pagina dello studio).
- Le assunzioni di giovani sono un tema controverso. Nei dati statunitensi sui curricula, le imprese che avevano pubblicato offerte di lavoro per persone incaricate di introdurre l’IA generativa nel loro lavoro erano il 3,7% delle imprese ma impiegavano il 16% dei lavoratori. Sei trimestri dopo l’inizio, la loro occupazione giovanile era circa il 9% più bassa che nelle altre imprese, mentre quella dei profili senior ha tenuto (pagina dello studio). Il monitoraggio mensile dello Yale Budget Lab, aggiornato a settembre 2026, non trova uno sconvolgimento chiaro nel mercato del lavoro statunitense (Yale Budget Lab). Veda conservi le attività di base su cui imparano i nuovi arrivati.
- Il rischio cresce con la scala. Nella stessa indagine, il 51% delle organizzazioni che usavano l’IA aveva subito almeno una conseguenza negativa, il più delle volte risultati inesatti.
Legga la sezione della guida su questa dimensione per le cifre e le loro fonti.
Tutte le pratiche per questa dimensione
Questo è l’elenco completo a cui tornare dopo i cinque passi: 27 pratiche adatte ad aziende con 1.000+ dipendenti. Sono raggruppate per fase. In ogni gruppo, ciò che va fatto prima viene prima. Le filtri per tema, momento o livello delle prove.
Esplorare
Capisca a che punto è e dove l’IA potrebbe aiutare.
- Mappi le attività prima di decidere cosa automatizzare Scomponga i ruoli in attività ed esamini ciascuna. Esistono punteggi pubblicati che misurano quanta parte di una professione l’IA potrebbe svolgere: la sua “esposizione”. Tratti un punteggio alto come un punto da guardare, non come una decisione di automatizzare. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Chieda prove ai fornitori di IA prima di acquistare, e faccia un test sul suo materiale Non accetti sulla fiducia la percentuale di precisione di un fornitore di IA o la promessa di “piena conformità”. Chieda come è stato fatto il test e su quale materiale, faccia un piccolo test sul suo materiale e controlli le condizioni sui suoi dati e sull’uscita dal contratto. Prima di tutto · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Conosca le regole che valgono già per il suo uso dell’IA La maggior parte delle regole che vincolano il suo uso dell’IA non sono leggi sull’IA. Lei risponde di ciò che la sua IA dice e fa in base alle regole su consumatori, privacy, pubblicità e professioni che già rispetta. Elenchi i suoi usi dell’IA e abbini a ciascuno le sue regole. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Non tratti un punteggio di maturità come una previsione Un punteggio di maturità o di preparazione all’IA descrive dove lei dice di trovarsi. Le prove che un punteggio più alto porti a risultati migliori sono scarse e contestate. Lo usi per avviare una discussione, non per prevedere i ritorni. Subito dopo · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Misuri separatamente disponibilità e resistenza Il personale può essere entusiasta dell’IA e preoccupato allo stesso tempo. Faccia domande separate sui due aspetti. Un unico punteggio di “preparazione” nasconde la preoccupazione. Subito dopo · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Valuti la preparazione da più fonti, non dal giudizio di un solo dirigente Un questionario sulla preparazione compilato da una sola persona di vertice riflette il punto di vista di quella persona. Chieda anche al personale e ai responsabili, e confronti le risposte con ciò che può osservare. Subito dopo · Impegno: medio (settimane, poche persone)
Adottare
Metta l’IA al lavoro su attività reali, con persone che controllano i risultati.
- Protegga la sicurezza psicologica durante l’introduzione dell’IA I progetti di IA possono far sì che il personale abbia paura di parlare e non voglia condividere ciò che sa. Dica presto cosa significa l’IA per i posti di lavoro e consulti le persone coinvolte. Prima di tutto · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Faccia controllare a una persona tutto ciò che va a un cliente o ha valore legale Prima che un risultato dell’IA esca dall’azienda o serva a prendere una decisione, una persona con nome e cognome lo confronta con fonti reali e lo approva. Renda il controllo un passo del processo, con il tempo necessario per farlo. Prima di tutto · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Formi il personale sugli strumenti che ha davvero scelto Mostri a ogni utente cos’è lo strumento di IA che ha scelto, dove sbaglia e cosa deve controllare. Usi le sue attività e le sue regole, dia alle persone il tempo di esercitarsi e includa il personale temporaneo. Prima di tutto · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Preveda un budget per persone e processi, non solo per gli strumenti Le licenze sono la parte piccola del costo. Destini la maggior parte del tempo e del denaro alla formazione, alla riprogettazione del lavoro e all’aiuto alle persone durante il cambiamento. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Decida quali dati possono finire in quali strumenti di IA Divida i suoi dati in due o tre gruppi e dica in quali strumenti di IA può finire ciascun gruppo. I segreti dei clienti e i dati personali restano fuori dagli strumenti pubblici. Dove un errore sarebbe grave, blocchi il caricamento invece di affidarsi a una regola. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Misuri il tempo risparmiato per attività rispetto a una misurazione di partenza Registri quanto tempo richiede un’attività e quanto è buono il risultato prima di introdurre l’IA. Senza questo dato di partenza non può distinguere un guadagno reale da uno sperato. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Nomini un unico responsabile dell’IA Affidi a una persona senior, con nome e cognome, la responsabilità dell’IA: priorità, budget, rischi e risultati. Una responsabilità condivisa di solito significa che nessuno decide. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Preveda un budget per il lavoro che l’IA crea L’IA toglie un po’ di lavoro e ne aggiunge altro: controllare i risultati, tenere registri, gestire le eccezioni e occuparsi degli strumenti. Conti quel lavoro e gli dia un responsabile prima di contare il risparmio. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Scriva un regolamento di una pagina sull’uso dell’IA che il personale legga davvero Metta le regole sull’IA in una pagina: quali strumenti sono consentiti, cosa non si deve mai inserire, chi controlla il risultato e a chi chiedere. Poi porti la regola più importante dentro il lavoro stesso, perché una pagina da sola viene ignorata. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Faccia mostrare all’IA su cosa si basa la sua risposta Un punteggio o una stima senza una ragione accanto è difficile da giudicare. Scelga e configuri gli strumenti di IA in modo che ogni risposta arrivi con ciò su cui si basa: la parte segnata dell’immagine, i casi passati simili, il passo del documento. Subito dopo · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Verifichi le conoscenze sull’IA invece di chiedere al personale di autovalutarsi Le persone giudicano male le proprie competenze. Per sapere cosa sa il suo personale sull’IA, usi un breve test di conoscenza o un secondo parere, non solo un’autovalutazione. Subito dopo · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Dia l’aiuto dell’IA prima ai dipendenti arrivati da poco Quando introduce un assistente di IA per un’attività ben definita, cominci dalle persone con meno esperienza. Gli studi trovano che sono loro a guadagnarci di più. Subito dopo · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Dichiari solo ciò che la sua IA ha dimostrato di saper fare nei test Se dice ai clienti che il suo prodotto o servizio usa l’IA, o quanto bene funziona, abbia le prove prima di dirlo. Le autorità di controllo trattano “basato sull’IA” e “preciso al 98%” come affermazioni di fatto, come tutte le altre. Subito dopo · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Metta in ordine i suoi archivi prima di chiedere all’IA di fare previsioni su di essi Un’IA che stima un prezzo, un tempo o il passo successivo impara dai suoi lavori e clienti passati. Prima renda quegli archivi completi, coerenti e raccolti in un solo posto. Nei casi qui raccolti, questo è stato gran parte del lavoro. Subito dopo · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Fissi i limiti prima che lo strumento agisca Prima che uno strumento di IA fissi un prezzo, invii un messaggio o compia un passo al suo posto, scriva cosa non deve mai fare, fin dove può spingersi e cosa richiede una persona. Inserisca quei limiti nello strumento, poi faccia i test al loro interno. Subito dopo · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Lavori su due binari: affidi alcune attività all’IA, dia agli esperti l’aiuto dell’IA su altre Tratti il lavoro sull’IA come due programmi. Uno automatizza attività digitali ripetibili, con risultati facili da controllare. L’altro dà agli esperti l’aiuto dell’IA nel lavoro che non si può cedere. Giudichi ciascuno con la sua misura. Subito dopo · Impegno: medio (settimane, poche persone)
Riprogettare
Cambi il modo in cui si lavora, non solo gli strumenti.
- Per ogni tipo di attività, verifichi se una persona con l’IA fa meglio di ciascuna delle due da sola Non dia per scontato che aggiungere una persona all’IA, o l’IA a una persona, dia il risultato migliore. Lo verifichi per ogni tipo di attività prima di stabilire il processo. Subito dopo · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- 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. Subito dopo · Impegno: alto (mesi, diversi gruppi di lavoro)
Mantenere
Faccia in modo che continui a funzionare: competenze, qualità e revisioni nel tempo.
- Quando l’IA sbaglia, corregga in fretta e apertamente Decida ora che cosa succede quando un errore dell’IA arriva all’esterno: chi viene avvisato, chi ritira o corregge il lavoro e chi verifica fin dove arriva il problema. Nei casi documentati, le aziende che hanno ammesso presto l’errore sono state trattate molto meglio di quelle che lo hanno difeso. Subito dopo · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Conservi le attività di base su cui imparano i nuovi arrivati Prima di automatizzare un lavoro di routine, verifichi se è il modo in cui i più giovani imparano il mestiere. Se lo è, ne tenga una parte per loro, o sostituisca l’apprendimento in un altro modo. Più avanti · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Verifichi di tanto in tanto che cosa sa fare il personale senza l’IA Su un campione di casi, faccia svolgere il lavoro alle persone senza l’IA e confronti il risultato con il loro lavoro abituale. Inizi da chi controlla i risultati dell’IA e da chi sta ancora imparando il mestiere, e imposti gli strumenti di chi impara perché diano suggerimenti, non risposte. Più avanti · Impegno: medio (settimane, poche persone)
Casi aziendali
Sono aziende di questa dimensione, con nome, cifre e una fonte pubblica. Tutti i casi.
- Air Canada: ritenuta responsabile di ciò che il chatbot del suo sito aveva detto a un cliente Il chatbot del sito di Air Canada ha dato a un cliente informazioni sbagliate sui rimborsi. Un tribunale canadese ha condannato la compagnia aerea a pagare. Ha respinto l’argomento secondo cui l’azienda non era responsabile del suo chatbot.
- Ashurst: prime bozze più veloci del 45–80% nelle prove cronometrate, ma gli avvocati restano più accurati Lo studio legale Ashurst ha provato l’IA generativa con 411 persone per cinque mesi e ha pubblicato i risultati. Nelle prove cronometrate le prime bozze arrivavano più veloci dal 45% all’80%. In un confronto alla cieca, le bozze scritte dagli avvocati erano in media più accurate, e una bozza dell’IA citava una sentenza sbagliata.
- Commonwealth Bank of Australia ha tagliato 45 posti per un assistente vocale con l’IA, poi ha detto che non erano in esubero Commonwealth Bank of Australia ha annunciato che un assistente vocale con l’IA avrebbe sostituito 45 posti del servizio clienti. Il sindacato del personale ha detto che le chiamate stavano aumentando, non diminuendo. Un mese dopo la banca ha detto che la sua valutazione era stata un errore, che i posti non erano in esubero, e si è scusata.
- Deloitte Australia: un rapporto per il governo ripubblicato per correggere citazioni sbagliate Un rapporto di Deloitte per un ministero australiano è stato ripubblicato per correggere citazioni e il riassunto di una causa. La versione corretta ha dichiarato l’uso di uno strumento di IA generativa. Il rapporto non dice che gli errori siano stati causati dall’IA.
- Servizio di tutela dei minori di Victoria: un’operatrice ha inserito i dati di un caso in ChatGPT, e l’autorità di controllo ha ordinato di bloccare gli strumenti Un’operatrice della tutela dei minori ha inserito in ChatGPT i dati personali di una famiglia per scrivere la bozza di una relazione per il tribunale. La relazione conteneva errori. Il garante della privacy ha accertato che il dipartimento non aveva regole, formazione né limiti tecnici per questi strumenti, e gli ha ordinato di bloccarli.
- eBay: la traduzione automatica ha fatto crescere le vendite internazionali di circa l’11% eBay ha cominciato a tradurre le ricerche e i titoli degli annunci per gli acquirenti di lingua spagnola. Uno studio sottoposto a revisione tra pari ha trovato che le esportazioni statunitensi verso quegli acquirenti su eBay sono salite del 10,9%. È uno dei pochi risultati dell’IA nel commercio al dettaglio misurati da ricercatori esterni.
- Hitachi Energy: un modello di IA ha individuato le due fasi di produzione che rovinavano i chip Alcuni ricercatori hanno addestrato un modello di IA sui dati di produzione di uno stabilimento di chip e gli hanno chiesto quali fasi del processo rovinassero più chip. Gli ingegneri hanno provato i suoi due suggerimenti su un lotto reale, e gli scarti sono scesi del 21,7%. Su un secondo prodotto lo stesso metodo li ha ridotti del 51,3%. L’analisi abituale dello stabilimento non aveva trovato nessuna delle due cause.
- HMRC ha assegnato a sorte 3.000 licenze di Copilot: circa un’ora a settimana risparmiata, secondo le stime del personale L’autorità fiscale del Regno Unito ha estratto a sorte 3.000 dipendenti e ha dato loro per tre mesi un assistente con l’IA dentro il software d’ufficio. La maggior parte lo ha usato e lo ha apprezzato. Il personale ha stimato un risparmio di circa un’ora a settimana, e l’autorità ha ridotto le stime dichiarate dagli interessati perché gli utenti più entusiasti rispondevano più spesso.
- Klarna: l’IA ha ridotto di un quarto la spesa per i fornitori esterni di marketing Klarna ha dichiarato che gli strumenti di IA le hanno permesso di spendere il 25% in meno per i fornitori esterni di marketing, facendo più campagne. Per le agenzie, è un cliente che dice in pubblico quale lavoro ha riportato all’interno.
- Klarna: un assistente di IA ha gestito due terzi delle chat di assistenza, poi l’azienda è tornata ad assumere persone Klarna ha dichiarato grandi risparmi grazie a un assistente di IA per il servizio clienti. Circa un anno dopo il suo amministratore delegato ha detto che l’azienda aveva giudicato quel lavoro troppo in base al costo, e ha ricominciato ad assumere operatori in carne e ossa. L’assistente di IA è rimasto.
- Morgan & Morgan: otto sentenze inventate dallo strumento di IA dello studio, firmate da tre avvocati Un avvocato ha chiesto allo strumento di IA del proprio studio di aggiungere giurisprudenza a un atto giudiziario. Otto delle nove sentenze citate non esistevano. Altri due avvocati hanno firmato senza leggere. Lo studio aveva formato il personale, e dopo ha aggiunto un avviso dentro lo strumento.
- Procter & Gamble: una persona con l’IA ha eguagliato una squadra di due persone senza IA Alcuni ricercatori hanno condotto un esperimento con 776 dipendenti di Procter & Gamble su attività reali di sviluppo prodotto. Le persone che lavoravano da sole con l’IA hanno prodotto idee giudicate alla pari di quelle di squadre di due persone senza IA, e lo hanno fatto più in fretta.
- PSG Global Solutions: l’IA ha condotto i colloqui di lavoro, le persone hanno deciso le assunzioni Una società di selezione del personale ha fatto condurre i colloqui di lavoro a un agente vocale di IA, mentre i suoi selezionatori hanno mantenuto ogni decisione di assunzione. In uno studio con assegnazione casuale su 70.884 candidature, chi aveva fatto il colloquio con l’IA aveva il 12% di probabilità in più di ricevere un’offerta, ed era più probabile che restasse nel posto di lavoro.
- Rite Aid: cinque anni di divieto sul riconoscimento facciale dopo averlo comprato senza testarlo Rite Aid usava il riconoscimento facciale per individuare presunti taccheggiatori. L’autorità statunitense per la tutela dei consumatori ha detto che la catena non ha mai chiesto ai fornitori quanto fosse preciso il sistema, non lo ha mai testato e non ha formato il personale. Alcuni clienti sono stati accusati ingiustamente. Alla catena è stato vietato di usare la tecnologia per cinque anni.
- Siemens: gli ispettori hanno trovato più difetti quando l’IA mostrava che cosa aveva visto Alcuni ricercatori hanno dato a 48 ispettori di una fabbrica di elettronica Siemens un aiuto di IA per controllare circuiti stampati. Metà vedeva solo il punteggio dell’IA. L’altra metà vedeva anche un’immagine che segnava dove l’IA aveva trovato un problema. Il secondo gruppo ha trovato più difetti, e la maggior parte dei suoi componenti ha fatto meglio dell’IA da sola.
- UK Department for Business and Trade: 1.000 licenze Copilot, utenti soddisfatti, nessun aumento di produttività dimostrato Un ministero del Regno Unito ha dato a 1.000 dipendenti un assistente di IA dentro il software per l’ufficio che usavano già, e ha misurato il risultato. La maggior parte degli utenti era soddisfatta e le attività di scrittura erano più rapide. Alcune attività sono diventate più lente o sono riuscite peggio, e il ministero non ha trovato prove di una produttività più alta.
- Walmart: l’IA generativa usata per sistemare 850 milioni di dati di prodotto Walmart ha detto agli investitori di aver usato l’IA generativa per creare o migliorare più di 850 milioni di dati di prodotto. L’attività è circoscritta, ripetitiva e facile da controllare, cioè il tipo di lavoro in cui l’IA di solito funziona.
- WPP: £300 milioni l’anno in una piattaforma di IA, e i ricavi sono scesi lo stesso WPP, uno dei maggiori gruppi pubblicitari, ha investito molto nella propria piattaforma di IA e ha dichiarato un uso diffuso da parte del personale. Nel 2025 i suoi ricavi sono scesi lo stesso. Investire nell’IA non ha protetto da solo le entrate di un’agenzia.
Esempio pratico
Questo esempio è un’azienda di medie dimensioni. I passi sono gli stessi a qualsiasi dimensione: mappare le attività, classificarle, nominare i responsabili e procedere con progetti pilota per fasi.