Guida — AI in azienda
In breve
L'intelligenza artificiale in una PMI rende quando lavora sui dati che l'azienda ha già: documenti, gestionale, ticket. Esistono tre livelli di AI e per ognuno la domanda decisiva è dove finiscono i dati. AITAKY fa girare l'AI su un server in azienda, con modelli locali, e parte sempre da una prima versione piccola, in produzione in settimane, con codice di proprietà del cliente.
Marco Martini · Founder, AITAKY
01 / 09 · Perché questa guida
Negli ultimi due anni ogni fornitore di software ha aggiunto la parola "AI" al listino. Il risultato è che un titolare di PMI riceve tre proposte a settimana e nessuna risposta alla domanda che conta: a me, concretamente, cosa cambia?
Questa guida è la nostra risposta. Non è un catalogo: è quello che diciamo ai clienti quando ci chiedono da dove partire, incluse le cose che consigliamo di non fare.
Una mappa onesta
I tre livelli di AI che esistono davvero, quanto sono autonomi e, soprattutto, dove finiscono i dati in ciascuno.
Numeri veri
Casi che abbiamo realizzato, con i tempi prima e dopo. Niente esempi ipotetici.
Le domande da fare
Sei domande da rivolgere a chiunque vi proponga l'AI, noi compresi. Se non sa rispondere, non è pronto.
«Ti diciamo la verità, anche quando costa una vendita.»
È il principio con cui lavoriamo. Vale anche per l'AI.
02 / 09 · Cos'è, e cosa non è
L'AI non pensa. Fa statistica molto bene e molto in fretta.
Cosa fa bene
Legge migliaia di documenti, email, ticket e righe di gestionale e li mette in ordine: classifica, estrae, riassume, collega. Le attività che in azienda "qualcuno fa a mano il venerdì".
Esempio: 2.065 prodotti ridotti a 893 componenti in due giorni, con il 95% di accuratezza.
Cosa non fa
Non conosce il vostro mercato, i vostri clienti, né il motivo per cui una regola ha un'eccezione. Propone, non decide. Un sistema che "decide da solo" senza una persona che verifica è un rischio, non un vantaggio.
Per questo l'AI Act chiede supervisione umana e formazione: non è burocrazia, è buon senso.
Cosa cambia davvero
Il valore non è "avere l'AI". È che la persona dell'amministrazione, del magazzino o del post-vendita smette di fare la parte ripetitiva del suo lavoro e fa quella che richiede giudizio.
Si misura in ore al mese risparmiate e in errori che non succedono più. Se non si misura, non si sta facendo AI: si sta facendo marketing.
Un modello di AI è un programma che ha imparato, da enormi quantità di esempi, a prevedere la risposta più probabile a una richiesta: la parola successiva in un testo, la categoria di un documento, il valore di una vendita. Funziona bene con buoni esempi, male con esempi pochi, sporchi o che non c'entrano con la vostra azienda.
L'AI generica sa tutto di tutto e niente di voi. L'AI utile è quella che lavora sui vostri documenti, sul vostro gestionale, sui vostri ticket. Il che apre la domanda che nessuno vi fa: quei dati, dove devono andare?
03 / 09 · La mappa
Quasi tutte le proposte che ricevete rientrano in uno di questi tre livelli. Il livello giusto dipende dal problema, non dalla moda. Il punto che cambia tutto è l'ultima colonna.
| Livello | Cosa fa | Quando serve | Dove vanno i dati |
|---|---|---|---|
| 1 · Assistenti genericiChatGPT, Copilot, Gemini | Scrivere, riassumere, tradurre, preparare una bozza. Utili da subito, senza progetto. | Per il lavoro individuale. Non conoscono l'azienda: ogni volta si riparte da zero. | Cloud del fornitoreQuello che incollate esce dall'azienda. Serve una regola scritta su cosa si può incollare. |
| 2 · AI sui vostri documentiricerca semantica, RAG | Risponde usando i vostri manuali, contratti, email, procedure. "Qual è la garanzia sul modello X venduto nel 2023?" e trova la risposta nei vostri file. | Quando le persone perdono tempo a cercare informazioni che l'azienda ha già. | Cloud o in aziendaSi può fare in entrambi i modi. Con dati sensibili (clienti, brevetti, sanità) noi lo facciamo in azienda. |
| 3 · AI dentro i processiautomazioni, agenti | Legge un ticket e lo assegna. Riceve un ordine via email e lo inserisce nel gestionale. Controlla un catalogo e segnala le incoerenze. Lavora in silenzio, tutti i giorni. | Quando un processo ripetitivo passa dalle mani di una persona più volte al giorno. | In aziendaParla con il gestionale e con i dati di produzione: per noi deve girare dove stanno i dati, con accessi tracciati. |
Il livello 1 lo usate già, e va bene: serve solo una regola interna. Il valore per una PMI sta nei livelli 2 e 3, ed è lì che i dati diventano il tema. Noi facciamo girare l'AI su un server in azienda, con modelli locali: per una manifattura o uno studio professionale "i dati escono" non è un dettaglio tecnico, è un rischio contrattuale.
Intelligenza ArtificialeAitera è l'appliance AI che installiamo in azienda: modelli locali, integrazioni con il gestionale, nessun dato nel cloud. Anima è la ricerca semantica sui documenti. Adcelera collega l'AI ai sistemi che avete già, con oltre 40 connettori. Componenti che riusiamo, non scatole chiuse.
Aitera04 / 09 · Dove rende di più
Non sono le applicazioni più spettacolari. Sono quelle dove c'è un volume alto di lavoro ripetitivo, dati che l'azienda ha già, e una persona che oggi fa da collo di bottiglia.
01 · Post-vendita e assistenza
Email, telefonate, WhatsApp: l'AI capisce cosa chiede il cliente, verifica la copertura contrattuale, propone il tecnico giusto. Chi fa assistenza recupera la mezz'ora al giorno persa a smistare.
È quello che fa FarDesk, e lo usiamo noi per primi.
FarDesk02 · Documenti e conoscenza
Manuali, offerte passate, contratti, procedure, norme: una ricerca in linguaggio naturale sui documenti dell'azienda, con la fonte citata. Vale per l'ufficio tecnico come per uno studio con vent'anni di pratiche.
Per uno studio commercialista abbiamo portato i numeri "rincorsi a fine anno" a un report settimanale, fino alla parcellazione.
03 · Dati sporchi e cataloghi
Anagrafiche doppie, codici scritti in cinque modi, distinte incoerenti, listini in Excel. Il lavoro che blocca ogni progetto di gestionale, fatto in giorni invece che in mesi, con una persona che valida.
2.065 prodotti di un e-commerce di arredo ridotti a 893 componenti in due giorni, accuratezza 95%.
04 · Report e decisioni
Vendite, margini, scorte, ritardi, ore per commessa: l'AI aggrega gestionale, e-commerce e fogli sparsi, li rende leggibili e segnala cosa è fuori norma. Il titolare smette di chiedere "mi tiri fuori il dato?".
Per una catena retail con 120 negozi una query è passata da 18 minuti a 12 secondi.
05 / 09 · Casi reali
Retail fashion · 120 negozi
Data lake con ricerca in linguaggio naturale, interamente in azienda. Le domande che prima richiedevano un'estrazione IT ora le fa chi vende.
380+ ore al mese recuperate · 6 settimane di progetto · 850 dipendenti
Leggi il casoManifattura · e-commerce arredo
Un catalogo di prodotti modulari riportato ai suoi componenti reali, con l'AI che propone e una persona che conferma.
2 giorni di lavoro · accuratezza 95% · base pulita per il nuovo gestionale
Leggi il casoStudio commercialista · Padova
Dalle attività registrate alla parcellazione, con i numeri dello studio disponibili ogni settimana invece che a consuntivo.
«Prima i numeri li rincorrevamo a fine anno.» — Studio Bortoletto
Vedi i casi studioUn'app di magazzino costruita partendo da anagrafiche incoerenti, senza aspettare "prima puliamo tutto": l'AI normalizza in ingresso, gli operatori correggono le eccezioni, i dati migliorano usandoli. Prima versione in produzione in poche settimane.
Nessuno è partito da "vogliamo l'AI". Tutti sono partiti da un problema misurabile, hanno avuto una prima versione piccola e funzionante, e l'hanno estesa solo dopo averla vista lavorare. È l'unico modo che conosciamo per non buttare soldi.
06 / 09 · Come si introduce
Non si "installa". Si parte da un problema e si cresce a passi piccoli.
Il modo più sicuro per fallire con l'AI è comprare una piattaforma e poi cercare a cosa serve. Il modo più sicuro per riuscire è scegliere un processo che oggi fa male, misurarlo, e mettere in produzione una prima versione in settimane, non in mesi.
Guardiamo insieme i processi, i dati che avete e dove stanno. Uscite con tre candidati in ordine di rendimento e una stima. Se la risposta giusta è "per ora non fate AI", ve lo diciamo.
Un solo processo, una sola metrica. In produzione con le persone che lo useranno, non in demo. I dati restano dove stanno; se servono modelli locali, li installiamo in azienda.
Ore risparmiate, errori evitati, tempi di risposta. Un report semplice, a voce, con chi lo usa. Se il numero non c'è, si corregge o si chiude.
Il processo successivo, con quello che abbiamo imparato. Ogni passo è un contratto a sé: nessun impegno pluriennale, e il codice sorgente è vostro dal primo giorno.
Dipende dal processo, e lo diciamo prima di iniziare, per iscritto. Lavoriamo a progetto a corpo, a giornate, o con un canone che include sviluppo, hosting e manutenzione. La prima versione è deliberatamente piccola: se non rende, si ferma lì e avete speso poco.
L'AI Act la rende obbligatoria per chi usa sistemi AI: la facciamo insieme alla messa in produzione, non come corso a parte.
Diagnosi: 45 minuti, gratuita
07 / 09 · Dati, sicurezza, regole
Dal 2025 chi utilizza sistemi di AI deve garantire l'alfabetizzazione del personale e, per gli usi a rischio più alto, documentare come funziona il sistema e chi lo supervisiona.
Nella pratica: formazione registrata e una scheda per ogni sistema in uso. Aitera la genera in automatico per i sistemi che gestisce.
Formazione AI obbligatoria: cosa fareNomi, email, contratti, dati sanitari o di dipendenti inseriti in un assistente cloud escono dall'azienda e finiscono sotto un contratto che nessuno ha letto.
Nella pratica: una regola scritta su cosa si può incollare, e modelli in azienda quando i dati sono di clienti o dipendenti.
Se fornite aziende soggette alla NIS2 (automotive, alimentare, energia, sanità, GDO) riceverete questionari sulla sicurezza. Un'AI che parla col gestionale entra nel perimetro.
Nella pratica: accessi tracciati, backup, e un fornitore che sa rispondere al questionario al posto vostro.
La guida NIS2 per PMIL'AI gira dove stanno i dati: un server in azienda con modelli linguistici locali, integrato con il gestionale e con gli accessi che avete già. Il cloud lo usiamo quando serve, non per abitudine.
Codice sorgente, repository, chiavi e documentazione sono vostri. Nessuna penale al cambio fornitore. Se un giorno volete portare tutto da un'altra parte, potete farlo: è la garanzia migliore che continueremo a meritarci il lavoro.
08 / 09 · Prima di firmare
Non servono competenze tecniche. Servono risposte precise. Chi le dà in modo vago, o cambia argomento, vi sta vendendo una parola, non un risultato.
Chiedete di parlare con un cliente della vostra dimensione che usa la soluzione da almeno sei mesi. Non una demo: una telefonata. Vale più di qualsiasi presentazione, compresa questa guida.
Se la risposta è "efficienza" o "innovazione", non è una risposta.
Cloud di chi, in quale paese, con quale contratto. "Nel cloud" non basta.
Sbaglierà. La domanda è se c'è una persona nel processo e un modo per correggere.
Se la prima versione dura sei mesi, state comprando un progetto, non un risultato.
Repository, chiavi, documentazione, penali. Chiedetelo per iscritto.
Se il fornitore non sa cos'è l'obbligo di alfabetizzazione, non conosce la norma che regola il suo prodotto.
09 / 09 · Da dove si parte
Una diagnosi di 45 minuti. Gratuita, e senza un prodotto da vendervi.
Guardiamo i vostri processi e i vostri dati e vi diciamo dove l'AI rende, dove no, e quanto costerebbe la prima versione. Se la risposta giusta è tenervi quello che avete, ve lo diciamo chiaro.
FAQ
Sì. I modelli linguistici oggi girano su un server in azienda, integrati con il gestionale e con gli accessi già esistenti. È il modo in cui AITAKY installa l'AI (Aitera) quando i dati sono di clienti, dipendenti o processi produttivi.
Dipende dal processo. La prima versione è deliberatamente piccola, con prezzo scritto prima di iniziare, a corpo, a giornate o a canone. Se dopo 30 giorni il numero non c'è, si ferma lì.
Da uno con volume alto di lavoro ripetitivo, dati già disponibili e una persona che oggi fa da collo di bottiglia: post-vendita e ticket, ricerca nei documenti, pulizia di anagrafiche e cataloghi, report ricorrenti.
Alfabetizzazione del personale che usa sistemi AI e, per gli usi a rischio più alto, documentazione su come funziona il sistema e chi lo supervisiona. La formazione è già obbligatoria.
La prima versione va in produzione in settimane, non in mesi, e si misura dopo 30 giorni su ore risparmiate, errori evitati e tempi di risposta.
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