Le aziende sono sempre più interessate all’adozione dell’IA nei propri processi, ma spesso ne hanno una conoscenza superficiale, limitata all’uso di alcuni tool generalisti della GenAI (per esempio ChatGPT), come supporto ad attività singole. Percepiscono i rischi, ma non sanno come affrontarli; inoltre, emergono timori tra i dipendenti, in parte fondati. È chiaro che esistono opportunità utili a una crescita innovativa e sostenibile, anche sui mercati internazionali, ma molte imprese non sanno come sfruttarle a proprio vantaggio.
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Intelligenza artificiale nelle PMI: un percorso a piramide*
Si propone quindi un percorso, pensato in particolare per le PMI, finalizzato a guidare l’azienda a sviluppare le conoscenze necessarie e intraprendere le azioni per introdurre l’IA, in modo coerente con la propria struttura organizzativa, le risorse umane e finanziarie disponibili. Il percorso si sviluppa lungo otto step più un’ulteriore fase:
Gli otto step dell’adozione dell’IA
- conoscenza dell’IA;
- utilizzo etico dei sistemi di IA;
- consapevolezza dei rischi connessi all’utilizzo dell’IA;
- ruolo delle risorse umane nell’impiego dell’IA;
- impatto dell’IA sull’organizzazione aziendale;
- spinta all’innovazione generata dall’IA;
- contributo dell’IA alla sostenibilità aziendale;
- uso dell’IA per pianificare e gestire l’export.
La fase successiva è costituita dal focus sulle piccole e medie imprese, valutando se e come, nel contesto italiano, esse possono adottare l’IA. La piramide rappresenta visivamente un percorso di apprendimento e approfondimento progressivo. Muovendosi dal basso verso l’alto, il lettore può comprendere gradualmente e in modo sempre più articolato i temi trattati. Ogni livello della piramide corrisponde a un’area chiave di conoscenza che funge da fondamento per il livello successivo. Questo approccio stratificato riflette l’idea che la padronanza dell’IA, soprattutto nelle PMI, non possa essere raggiunta attraverso una comprensione superficiale o isolata dei singoli aspetti, ma richiede l’integrazione coerente di competenze, valori, strumenti e visioni strategiche.
A partire dalla base – dove si collocano concetti essenziali come la conoscenza, l’etica e la consapevolezza dei rischi – si sale progressivamente verso ambiti più applicativi e strategici, come l’organizzazione, l’innovazione, la sostenibilità e infine l’export. Questo ordine non è casuale: rappresenta un cammino logico in cui ogni tappa prepara la successiva, rafforzando la capacità dell’imprenditore di affrontare le sfide dell’adozione dell’IA in modo consapevole, responsabile e orientato alla crescita.
L’obiettivo finale non è solo acquisire nozioni, ma sviluppare una visione sistemica e strutturata dell’adozione dell’IA, che tenga conto della complessità del contesto aziendale e favorisca decisioni informate, etiche e strategiche.
Tecnologia digitale e automazione in azienda
La base della piramide è rappresentata dalla tecnologia. È fondamentale partire da una conoscenza semplice ma completa dell’IA. Questa deve essere condivisa il più possibile in azienda, a ogni livello, specialmente tra i dipendenti più esperti, spesso introdotti alla tecnologia solo nella fase finale della propria carriera. Più persone conoscono l’IA, più essa si diffonde. Ogni dipendente dovrebbe comprenderla e integrarla nei software di base (per esempio Word, Excel, PowerPoint).
L’IA deve essere comprensibile e concretamente accessibile alle imprese italiane, in particolare alle piccole e medie imprese (PMI), diventando una leva strategica per competitività, innovazione ed efficienza operativa.
L’IA non è un insieme di tecnologie futuristiche, ma di strumenti già disponibili in grado di apprendere dai dati, comprendere il linguaggio umano, analizzare immagini e generare contenuti. Le principali categorie tecnologiche sono le seguenti.
Le principali tecnologie di IA per le PMI
- Machine learning (ML): è il motore predittivo dell’IA. Consente di fare previsioni, classificazioni, segmentazioni o scoprire pattern nascosti nei dati. Viene utilizzato per prevedere la domanda, identificare frodi, ottimizzare la manutenzione o personalizzare l’esperienza cliente.
- Natural language processing (NLP): permette ai computer di comprendere, analizzare e generare linguaggio naturale. Trovano applicazione in chatbot evoluti, analisi del sentiment, estrazione di informazioni da testi, automazione documentale e ricerca intelligente.
- Computer vision: consente ai sistemi di analizzare e interpretare contenuti visivi. È applicabile al controllo qualità nel manifatturiero, alla sicurezza, alla diagnostica medica, all’agricoltura di precisione e all’automazione documentale tramite OCR.
- Intelligenza artificiale generativa (GenAI): rappresenta l’ultima frontiera dell’IA, capace di creare contenuti originali (testi, immagini, codice, video). Basata su large language model (LLM), generative adversarial network e modelli di diffusione, ha applicazioni nel marketing, nel design, nella personalizzazione dell’esperienza cliente, nello sviluppo software, nella formazione e nella R&S.
È importante adottare un approccio pragmatico all’adozione dell’IA: identificare i casi d’uso a maggior valore, partire con progetti pilota, garantire la qualità dei dati, scegliere strumenti adeguati e costruire competenze (interne o in partnership).
Etica e intelligenza artificiale nelle PMI
Il secondo gradino della piramide è rappresentato dall’etica, senza la quale non può e non deve essere adottata l’IA in azienda. È importante sviluppare e utilizzare sistemi di IA in modo responsabile e allineato ai valori umani. L’etica dell’IA riguarda non solo il comportamento dei sistemi, ma anche quello di tutto l’ecosistema che li crea, li vende e li utilizza. I principali valori da tutelare sono la privacy, l’equità, la comprensibilità, la sostenibilità ambientale, la riduzione del divario computazionale e la verità.
Valori e criticità dell’IA etica
La privacy è messa a rischio dall’uso di grandi quantità di dati personali necessari per addestrare i modelli, soprattutto nel caso dell’IA generativa. L’equità impone di evitare discriminazioni, che possono emergere nei dati di addestramento o essere introdotte inconsapevolmente dagli sviluppatori. La comprensibilità è fondamentale per capire le decisioni dei sistemi di IA, accrescere la fiducia e tutelare la dignità delle persone. Il divario computazionale tra chi può sviluppare IA avanzata e chi ne resta escluso può generare rischi di squilibri di tipo culturale e di rappresentanza.
La sostenibilità è un tema emergente, data la grande quantità di energia e risorse naturali richieste dall’IA. Infine, la verità è minacciata da fenomeni come le allucinazioni (contenuti falsi generati involontariamente) e le deepfake (contenuti falsi creati intenzionalmente). In entrambi i fenomeni, la pericolosità sta nel fatto che i contenuti possono apparire del tutto verosimili e dunque, in assenza di un attento controllo umano, essere accettati come veri.
Per mitigare questi rischi, sono già stati sviluppati strumenti tecnici, policy aziendali e iniziative di governance. I sistemi di IA devono essere affiancati da modelli di controllo etico, che includono comitati trasversali e strumenti per valutare i rischi. Una governance aziendale efficace, supportata dalla leadership e diffusa in tutte le divisioni, è cruciale per garantire l’uso etico dell’IA. Solo attraverso formazione, trasparenza e partecipazione diffusa sarà possibile creare un’IA che sia davvero al servizio dell’uomo e della società.
Al momento esiste una differenza tra grandi aziende, già coinvolte in questi processi, e le PMI che invece mancano di risorse umane e finanziarie. A tal riguardo sarà importante sviluppare un ecosistema di supporto che consenta l’adozione etica dell’IA nelle PMI.
Gestione dei rischi e quadro normativo dell’IA
Il terzo gradino della piramide è rappresentato dalla conoscenza dei rischi che l’IA può generare e quindi degli strumenti necessari per la loro mitigazione. Oltre a comportamenti non etici, l’IA può compromettere la privacy dei clienti o causare perdite economiche tramite la diffusione non autorizzata di informazioni. Inoltre, la crescente digitalizzazione e interconnessione espone le aziende a cyber attacchi. Conoscere questi rischi e sviluppare strumenti per mitigarli è cruciale per un’adozione sicura e produttiva dell’IA.
L’AI Act europeo e le categorie di rischio
È importante analizzare i rischi connessi all’adozione dell’IA nelle imprese, evidenziando la crescente necessità di una gestione proattiva e conforme alle normative, in particolare all’AI Act europeo (Reg. UE 2024/1689). Il Regolamento classifica i sistemi di IA in quattro categorie di rischio: inaccettabile (vietati, come nel caso dei social scoring), alto (soggetti a requisiti stringenti, per esempio nell’ambito di sanità, giustizia, HR), limitato (con obblighi di trasparenza, per esempio nei chatbot) e minimo (nessun obbligo specifico, come per i filtri spam).
Segue l’identificazione dei principali rischi: violazione della privacy, bias e discriminazione, opacità algoritmica, mancanza di trasparenza e problemi di sicurezza e cybersicurezza. A questi si aggiungono i rischi legali, reputazionali e strategici legati a un uso inefficace o scorretto dell’IA.
L’AI Act impone specifici obblighi di compliance, tra cui la classificazione del rischio, la documentazione tecnica, la gestione del rischio, la sorveglianza post-market, la trasparenza verso utenti e autorità, la formazione continua del personale e l’integrazione della compliance IA con altri sistemi normativi (si vedano il General Data Protection Regulation – GDPR e il D.Lgs. 231/2001). È opportuna la nomina di un Chief AI Officer e la creazione di team interdisciplinari per garantire una governance efficace, in particolare per le grandi aziende, che si può tradurre in un presidio ad hoc per le PMI.
In generale, la compliance IA non è solo un vincolo normativo, ma una leva strategica per innovare in modo sicuro, etico e responsabile. Adottare un approccio integrato e dinamico permette di prevenire sanzioni e costruire una reputazione aziendale solida, trasformando l’aderenza alle regole in un vantaggio competitivo.
Risorse umane e intelligenza artificiale nelle PMI
Il quarto gradino della piramide è rappresentato dal ruolo delle risorse umane, che sono centrali in un corretto processo d’adozione dell’IA in azienda. L’IA, sia generativa sia sviluppata con algoritmi ad hoc, semplifica molte attività, soprattutto quelle di tipo ripetitivo. Il lavoratore può così concentrarsi su compiti a maggior valore. Le PMI devono essere supportate sia nella fase organizzativa sia in quella formativa.
L’organizzazione è la fase più critica: ridefinire competenze e funzioni richiede una riflessione condivisa e la crescita collettiva delle risorse umane aziendali. L’IA rappresenta una trasformazione profonda non solo tecnologica ma antropologica e culturale, ridefinendo linguaggio, immagine, lavoro e identità umana. Non è solo uno strumento tecnico, ma un prisma attraverso cui rileggere il rapporto tra uomo e tecnologia.
Applicazioni dell’IA nelle risorse umane
Nel mondo del lavoro, l’adozione dell’IA è crescente ma presenta sfide determinate soprattutto da carenza di competenze, barriere culturali e rischi etici. Le risorse umane hanno un ruolo cruciale nel guidare questa trasformazione, assicurando inclusione, formazione, governance etica e una nuova cultura del lavoro. L’IA è già impiegata nell’ambito delle risorse umane nei campi della selezione, dell’assunzione, della formazione personalizzata, del performance management e della pianificazione del lavoro.
Dal «human in the loop» al «human on the loop»
Tuttavia, l’IA, in particolare quella generativa, presenta anche rischi, quali il deskilling, la dipendenza cognitiva, l’omologazione creativa e il declino del pensiero critico. Per affrontare queste sfide è opportuno sviluppare un approccio fondato sulla riflessività e sulla resistenza cognitiva, suggerendo un’evoluzione dal modello di «human in the loop» a quello di «human on the loop»: l’essere umano deve supervisionare consapevolmente i sistemi IA, non solo correggerli. Solo così sarà possibile costruire un equilibrio tra innovazione tecnologica e responsabilità umana.
*Estratto del libro “Intelligenza artificiale e competitività – Guida operativa per le imprese” di Stefano da Empoli e Luca Gatto (Egea, 2025) per Agenda Digitale
