Mentre l’automazione taglia posti di lavoro e standardizza la comunicazione, il rischio dell’AI nelle Pmi italiane è inseguire il trend senza una strategia.
Secondo l’ultimo Randstad Workmonitor, infatti, il 77% delle aziende italiane prevede che l’AI farà sparire metà delle posizioni entry-level nei prossimi cinque anni. Scenario che riguarda sia l’efficienza operativa sia il modo in cui interi settori formeranno (o non formeranno) i talenti del futuro.
Carlotta Silvestrini, fondatrice e Co-CEO di Mudra, ricorda che molte Pmi “spaventate dal rimanere escluse dalla trasformazione digitale, adottano l’AI senza una strategia. L’AI nelle Pmi senza governance diventa un debito tecnico, culturale e organizzativo. Il vero valore dell’AI non risiede nella sostituzione delle persone per risparmiare oggi, ma nella capacità di governare lo strumento per amplificare le competenze umane e blindare la competitività nel tempo”. Con questo obiettivo, Mudra individua 5 scelte strategiche per trasformare l’AI nelle Pmi da rischio a risorsa.
Risolvere il “paradosso dei dati fantasma”
Prima di adottare qualsiasi soluzione di intelligenza artificiale, bisogna fare i conti con una realtà che molte PMI tendono a sottovalutare: i dati ci sono, ma spesso non sono utilizzabili. Anagrafiche incomplete, documenti non strutturati, informazioni disperse tra sistemi incompatibili: è il “paradosso dei dati fantasma”. Un patrimonio informativo che esiste, ma che non alimenta nessuna intelligenza.
Investire in un modello AI avanzato senza aver prima strutturato questo patrimonio è come montare un motore da Formula 1 su una carrozzeria giocattolo: la potenza c’è, ma il sistema non regge. Il punto di partenza non è quindi la scelta dello strumento, ma la qualità del dato: mappare cosa c’è, in che formato e chi ne ha accesso è indispensabile per costruire un’infrastruttura su cui l’AI possa operare in modo affidabile.
Evitare il “lock-in” tecnologico
Affidare all’AI lo sviluppo di codice o l’automazione dei processi operativi senza una supervisione strutturata espone l’impresa a un rischio spesso invisibile finché non diventa un’emergenza: il lock-in tecnologico. Quando i flussi critici vengono costruiti e gestiti da sistemi automatizzati, senza che nessuno in azienda ne comprenda davvero la logica, si genera codice “alieno”. Funziona, finché non smette di farlo.
Se il modello AI cambia, il fornitore modifica le condizioni di servizio o qualcosa si inceppa, e nel frattempo i developer umani sono stati ridotti o eliminati per tagliare i costi, chi rimette le mani sul cuore dell’azienda? Il consiglio è mantenere una quota di human-in-the-loop. Ogni processo automatizzato deve essere affiancato da documentazione leggibile e aggiornata da persone capaci di intervenire, correggere e riprendere il controllo.
Fermare il declino delle competenze
Eliminare i profili junior per sostituirli con l’AI è una delle scelte apparentemente più efficienti nel breve periodo, ma una delle più rischiose nel lungo. I modelli di AI nelle Pmi oggi disponibili sono addestrati su competenze, processi e know-how accumulati dalle generazioni di professionisti che li hanno preceduti. Ma se si interrompe la filiera della formazione pratica e nessun giovane talento entra in azienda, chi saranno i senior di domani? E su quali competenze verrà addestrata l’AI del futuro?
Il rischio è sistemico: un’impresa che smette di formare smette lentamente di sapere. Il consiglio è invertire la prospettiva. Usare l’AI per potenziare i profili junior, non per eliminarli. Affiancare l’intelligenza artificiale ai giovani talenti come strumento di accelerazione dell’apprendimento (non come sostituto) significa preservare il patrimonio aziendale e costruire una squadra capace di governare gli strumenti, non solo di subirli.
Calcolare i costi di mantenimento dell’AI nelle Pmi
Adottare una soluzione di intelligenza artificiale ha un costo di ingresso spesso percepito come il costo totale, ma non è così. Dietro la licenza iniziale si nasconde una struttura di spesa continuativa che molte PMI scoprono solo quando è tardi: costi di API, aggiornamento dei modelli, manutenzione dell’integrazione, gestione dei dati e consumo energetico.
Voci che, sommate, possono erodere in modo significativo i margini di un’impresa di piccole o medie dimensioni. Il consiglio è calcolare il ROI reale valutando l’intero ciclo di vita della soluzione. Vale la pena anche esplorare alternative spesso sottovalutate, come le soluzioni Open Source o i cosiddetti Small Language Model. Modelli verticali e specializzati, meno energivori e più economici da mantenere, che possono offrire prestazioni adeguate alle reali esigenze di una Pmi.
Combattere l’omologazione blindando l’identità del brand
Quando tutti usano gli stessi strumenti, il rischio è produrre gli stessi risultati. “La voce di un’impresa, costruita nel tempo attraverso scelte, valori e relazioni, è uno degli asset intangibili più difficili da replicare e, proprio per questo, uno dei più preziosi”, spiega Giulia Ruggi, responsabile marketing di Mudra. “Se quella voce viene delegata interamente a uno strumento identico a quello dei competitor, ciò che rimane è rumore. L’AI nelle Pmi deve essere usata come strumento di produzione, non come fonte di identità”.
