Uno studio di Censis Confcooperative ha rivelato che circa 15 milioni di professionisti italiani saranno influenzati dall’AI entro il 2035.
Di questi, 6 milioni potrebbero essere a rischio di sostituzione, mentre 9 milioni dovranno integrare l’Artificial Intelligence nelle loro mansioni. Tuttavia, l’AI offre anche un’opportunità significativa per aumentare la produttività e la crescita economica, con una previsione di aumento del PIL italiano fino a 38 miliardi di euro nei prossimi 10 anni.
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Gli ostacoli all’introduzione di nuove tecnologie nei processi interni alle imprese
Per rimanere competitive in un mercato in continua evoluzione, le aziende devono necessariamente affrontare una serie di timori ricorrenti legati all’adozione dell’Intelligenza Artificiale.
Si tratta di ostacoli ben noti che spesso rallentano o bloccano l’introduzione di nuove tecnologie nei processi interni alle imprese. Tra questi:
- uno dei principali è il sovraccarico di informazioni, ovvero la quantità di dati e contenuti disponibili sull’AI è talmente vasta da rendere difficile comprendere da dove iniziare e quali risorse siano davvero utili.
- A questo si aggiunge la mancanza di competenze tecniche, che porta molte organizzazioni a temere di non avere le figure professionali adeguate per progettare e gestire soluzioni basate sull’AI.
- Un’altra sfida rilevante è l’integrazione con i sistemi esistenti, cioè la difficoltà di far convivere nuove tecnologie con infrastrutture informatiche già in uso.
- Inoltre, la resistenza al cambiamento rappresenta una barriera psicologica importante, poiché molte persone faticano ad accettare modifiche nei processi consolidati.
- Non mancano poi le preoccupazioni legate alla privacy, che riguardano la protezione dei dati sensibili trattati dalle tecnologie AI.
- Infine, è frequente imbattersi in aspettative irrealistiche, con aziende che si aspettano risultati immediati e rivoluzionari, sottovalutando invece la complessità di un’implementazione efficace e sostenibile.
Non solo, anche i professionisti non tecnici devono adeguarsi al cambiamento affinché l’AI sia uno strumento a loro vantaggio e non un competitor.
In questo contesto risulta dunque essenziale definire un approccio efficace, dove il vero potere risiede nell’apprendere con intenzione e nel combinare curiosità con strategia. In un mondo saturo di informazioni, l’essenziale è saper selezionare ciò che è veramente utile al proprio progetto e più in generale all’efficientamento del proprio lavoro – di qualsiasi settore si stia parlando.
Come trasformare l’AI in un vantaggio per il proprio lavoro
Per affrontare una maratona non è necessario pensare all’intera distanza, ma concentrarsi solo sul prossimo passo. Questo principio è fondamentale anche per l’apprendimento dell’AI: non è necessario conoscere tutto prima di iniziare, ma solo ciò che serve per il passo successivo.
Comprendere l’AI senza perdersi nel mare di informazioni
Oggi non è difficile accedere alle informazioni, quanto piuttosto scegliere quelle giuste. Non è affatto raro rendersi conto di non aver effettivamente imparato ciò che era utile al proprio scopo. Vi è mai capitato? Questa riflessione a me è arrivata mentre lavoravo su un progetto di sviluppo AI: quanta della conoscenza che ho accumulato negli anni sto effettivamente utilizzando? La risposta mi ha sorpreso: una piccola parte. Tale consapevolezza mi ha spinto a elaborare un approccio pragmatico capace di supportare le persone a comprendere l’AI in modo strategico, senza perdersi nel mare di informazioni.
Un percorso in 4 step per comprendere l’AI in modo strategico
L’approccio consiste nel definire quattro fasi fondamentali:
- identificare un problema specifico e concreto, come ad esempio l’automazione della gestione delle email, piuttosto che ragionare in termini generali.
- Applicarsi poi per acquisire solo la conoscenza essenziale per risolvere quel determinato problema, concentrandosi ad esempio sui concetti base dei sistemi di classificazione.
- Il terzo passo consiste nell’applicare immediatamente ciò che si è appreso, creando una soluzione minima, anche se non perfetta, per testarla in un contesto reale.
- Infine, è importante raccogliere feedback e dati per perfezionare la soluzione e ripetere il processo in un ciclo di miglioramento continuo.
Questo metodo riduce il rischio di “analisi paralisi” e favorisce un ciclo virtuoso di apprendimento e applicazione. Nello specifico dell’ambito professionale si può superare il sovraccarico informativo definendo un caso d’uso chiaro e misurabile in termini di ROI. Invece per andare oltre alla classica paura di dover acquisire competenze tecniche avanzate, si possono oggi utilizzare strumenti no-code e low-code che semplificano l’integrazione dell’AI.
Casi pratici di implementazione AI in diversi settori aziendali
L’AI ha il potenziale di trasformare e semplificare i processi in moltissimi settori, anche tradizionali, permettendo alle persone di concentrarsi su compiti strategici e lasciando alla tecnologia i processi meramente operativi. Ad esempio, uno studio legale può migliorare la revisione dei contratti selezionando una tipologia comune, apprendendo le basi dell’estrazione dei dati e creando un sistema di pre-screening delle clausole. Un’agenzia immobiliare può ottimizzare le descrizioni delle proprietà creando template personalizzati e testando l’efficacia degli annunci con A/B testing. Un piccolo e-commerce può automatizzare le risposte alle domande frequenti, migliorando il servizio clienti. Questi esempi dimostrano come sia possibile ottenere risultati concreti in tempi brevi senza dover diventare esperti tecnici, andando così ad efficientare il sistema interno aziendale in tempi brevi e rendendo la realtà imprenditoriale maggiormente competitiva (senza un sovraccarico di lavoro, anzi).
L’approccio graduale all’Artificial Intelligence
L’apprendimento nell’era dell’AI non deve essere infatti un accumulo passivo di conoscenza, ma un processo mirato di selezione e applicazione strategica. L’approccio graduale all’Artificial Intelligence focalizzato sul raggiungimento di piccoli obiettivi operativi permette di ottenere risultati tangibili sin dall’inizio. La curiosità diventa qui una forza trasformativa, non dispersiva, poiché è incanalata strategicamente.
La vera rivoluzione è dunque imparare a fare con ciò che serve, quando serve.
