La gestione documentale sta attraversando una profonda metamorfosi: da conservazione statica a valorizzazione dinamica del dato. Nel corso di una recente tavola rotonda ospitata dal convegno Tech Excellence — organizzato da Nextwork360 insieme agli sponsor IBM, Credemtel, Sinthera – WeAreProject e Var Group —, Nicola Ciani, ricercatore degli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, ha delineato i contorni di quello che viene definito Intelligent Document Management. Non si tratta più soltanto di archiviare file, ma di integrare l’intelligenza artificiale e la sicurezza delle informazioni per rinnovare un’attività matura e rispondere alle nuove esigenze di business.
Secondo i dati presentati da Ciani, il mercato della gestione documentale in Italia mostra un discreto livello di maturità: il 56% delle grandi imprese e il 42% delle piccole e medie imprese dispongono già di una soluzione dedicata. Tuttavia, tra il 2021 e il 2024 la crescita è stata del 13%, un tasso inferiore rispetto a settori più “appetibili” come l’intelligenza artificiale. Il vero salto di qualità avviene oggi attraverso l’integrazione di queste tecnologie. Come sottolineato dal ricercatore, «il 63% delle grandi organizzazioni italiane ammette che effettivamente l’intelligenza artificiale avrà un impatto disruptive nella gestione e nell’accesso all’informazione all’interno dei documenti aziendali».
Indice degli argomenti
L’impatto dell’intelligenza artificiale sulla governance dei dati
L’introduzione dell’IA nei flussi di lavoro non è un processo lineare e privo di rischi. Un tema centrale emerso dal confronto tra i leader aziendali è la necessità di una governance intelligente. Nicola Ciani ha spiegato che l’intelligenza artificiale oggi si evolve verso la cosiddetta Agentic AI, capace di lavorare attraverso metadati attivi per orchestrare i flussi documentali. Questo significa che il sistema non si limita a “leggere” un documento, ma può prendere decisioni di processo e, in prospettiva, attuarle autonomamente.
Tuttavia, l’automazione dei processi critici solleva questioni di sicurezza non trascurabili. Se vengono esposti dati sensibili in processi core, il Chief Information Security Officer (CISO) deve intervenire per monitorare le modalità di introduzione della tecnologia. Un rischio specifico menzionato riguarda le allucinazioni dei modelli e il cosiddetto AI poisoning, ovvero la possibilità che l’IA crei distorsioni nelle decisioni aziendali. Per questo motivo, la gestione deve essere un’attività coordinata tra l’IT Officer, il Security Officer e le diverse linee di business.
Luca Bicchieri, Market Leader Large Corporate di Credemtel, ha approfondito l’importanza del controllo accessi e della tracciabilità in un sistema di Intelligent Document Management come quello sviluppato dalla società, FileNet. Secondo Bicchieri, è fondamentale sapere con precisione chi può aggiungere, modificare o visualizzare un documento, anche scendendo nel dettaglio tra la visione dell’informazione e quella dell’immagine originale. La mancanza di tali presidi può portare a conseguenze gravi, al punto che, come ironizzato dal manager, «uno dovrebbe contattare il Garante della Privacy una volta alla settimana!».
Efficienza operativa e automazione dei flussi documentali
L’applicazione pratica dell’IA nei sistemi di gestione documentale si manifesta principalmente in due fasi: l’ingresso del dato e la sua successiva fruizione. Nella fase di input, l’IA permette una classificazione automatica e l’estrazione di metadati, come numero, data e importo di una fattura, precompilando le maschere di registrazione. Il ruolo dell’operatore evolve: «L’operatore non diventa inutile: diventa un controllore che deve accertarsi che l’IA abbia lavorato bene e mandare avanti la registrazione».
Un esempio concreto di questa efficienza è stato portato da Luca Bicchieri riguardo al protocollo informatico, dove la riduzione del data entry manuale abbatte drasticamente la percentuale di errore. Ma è nella fase di ricerca che l’utente percepisce il cambiamento maggiore. Attraverso chatbot integrati, è possibile interrogare l’archivio in linguaggio naturale. Bicchieri ha illustrato il potenziale di questa tecnologia citando la possibilità di chiedere a un assistente virtuale di estrarre i prerequisiti infrastrutturali da un documento di gara in pochi secondi.
L’integrazione può spingersi oltre il perimetro documentale, connettendosi a sistemi ERP come SAP o CRM come Salesforce. Bicchieri ha descritto uno scenario in cui un agente AI può verificare i pagamenti di un cliente, estrarre le fatture aperte e preparare una mail di sollecito in soli dieci secondi. Questo livello di automazione è reso possibile da connettori nativi o dalla programmazione in linguaggio naturale, che permette anche a profili IT senza competenze specifiche di sviluppo di rendere i sistemi indipendenti.
“Negli ultimi 10 anni abbiamo vissuto diverse rivoluzioni nell’ambito dell’AI e adesso siamo di fronte a un’accelerazione”, dice Lorenzo Laderchi, Build Engineering di IBM Italia. Certo, l’introduzione dell’intelligenza artificiale non è sempre plug&play, soprattutto in ambito industriale. “Ma quando i dati sono standard l’implementazione è semplice. Poi nei casi in cui ci trova ad affrontare esigenze particolari e situazioni come quelle che abbiamo visto in questo incontro, interviene il lavoro di fine tuning dei nostri partner”, aggiunge Laderchi.
Casi d’uso: dall’HR alla produzione industriale
I manager presenti (IT ma anche HR e funzioni business di aziende dell’Emilia Romagna) hanno condiviso esperienze dirette sull’adozione dell’Intelligent Document Management, come il progetto Document Assistant, nato per recuperare informazioni da documenti non strutturati come procedure aziendali e capitolati di gara. Il progetto è partito da un assessment per evitare di trasportare nell’IA le inefficienze del passato.
Nell’ambito delle risorse umane è stata condivisa l’esperienza di un’azienda del settore financial services che ha creatola cartella digitale del dipendente. La riservatezza è estrema: esistono documenti che il dipendente può vedere e altri, come i commenti riservati nelle schede di performance, che devono rimanere protetti. L’obiettivo è strutturare il sapere relativo ai diversi contratti collettivi e integrativi per rispondere ai quesiti tramite chatbot, mantenendo un rigoroso controllo degli accessi.
Un caso di applicazione dell’IA in contesti meno “d’ufficio” è quello per il controllo qualità del pomodoro in una grande azienda agroalimentare. Il progetto ha richiesto tre anni di addestramento di algoritmi di visione artificiale per classificare la difettosità del prodotto. Questo ha permesso di standardizzare la misurazione della qualità e migliorare il rapporto con i fornitori agricoli, eliminando le soggettività nelle valutazioni.
La sfida delle competenze e il fattore umano
Nonostante le potenzialità tecniche, il successo di una strategia di Intelligent Document Management risiede nelle persone. Giovanni Iozzia, direttore di EconomyUP, ha rilevato come la preoccupazione principale delle aziende riguardi spesso la governance e il capitale umano piuttosto che la sola sicurezza. Il tema delle persone è duplice: da un lato la perdita di conoscenza quando un dipendente lascia l’azienda, dall’altro la necessità di nuove competenze per gestire le opportunità offerte dall’IA.
Dal confronto tra manager è emerso che il fattore umano è determinante. Una grande banca del territorio, ad esempio, ha fornito strumenti basati su IA a circa 7.000 dipendenti, accompagnandoli con percorsi formativi e assessment per mappare la “digital readyness”. Fornire strumenti aziendali presidiati è anche una strategia di sicurezza: evita che i dipendenti utilizzino soluzioni gratuite esterne, garantendo la protezione dei dati in un settore regolamentato.
Fondamentale è la governance che deve precedere gli strumenti per evitare il fenomeno della Shadow AI. È essenziale coinvolgere orizzontalmente tutti i manager affinché comprendano le potenzialità della tecnologia, riducendo i rischi di abbandono o di utilizzo scorretto dello strumento.
Il calcolo del valore e il ritorno sull’investimento
Un aspetto cruciale per ogni leader aziendale è il ritorno sull’investimento (ROI). Queste soluzioni possono portare a risparmi significativi, specialmente in realtà dove i processi sono ancora parzialmente analogici. Tuttavia, Luca Bicchieri ha avvertito che il ROI non deve essere calcolato solo sulla base del tempo risparmiato. Per i processi documentali, il valore è spesso legato alla compliance normativa: le sanzioni del Garante della Privacy possono raggiungere il 5% dei ricavi. Inoltre, l’entrata in vigore dell’AI Act impone alle aziende di adottare suite di governance per rimanere conformi a regolamenti come DORA e GDPR.
In conclusione, l’adozione dell’Intelligent Document Management non è un acquisto di software, ma un percorso evolutivo. Come affermato da Bicchieri, «è fondamentale partire dalla cultura per arrivare alla tecnologia». La velocità della rivoluzione tecnologica attuale obbliga le imprese a una trasformazione rapida per non perdere competitività sul mercato.
Articolo realizzato in partnership con Credemtel
