Quale intelligenza artificiale usare in azienda: guida pratica per PMI.

Hai provato ChatGPT, qualcuno in azienda usa Gemini dal telefono, il commercialista ti ha parlato di Copilot. Ora vuoi decidere: quale intelligenza artificiale adottare, se pagare un abbonamento, a chi darlo, e se i dati dei clienti sono al sicuro.

La domanda è giusta, ma va fatta dopo un'altra: per fare cosa. Qui trovi un metodo per scegliere, gli strumenti principali, le regole su dati e AI Act, e come la usiamo noi ogni giorno, compreso un errore che ci ha insegnato parecchio.

La risposta breve

Non esiste un'intelligenza artificiale migliore in assoluto per le aziende. Esiste quella adatta a un lavoro preciso, ai dati che deve toccare e agli strumenti che usi già.

In pratica:

1. Parti da un'attività, non da uno strumento. Scegli un lavoro ripetitivo che oggi costa tempo: rispondere alle stesse domande, smistare le email, preparare bozze, estrarre dati dai documenti.
2. Se lavori già su Microsoft 365 o Google Workspace, prova prima l'assistente integrato: è dove stanno già i tuoi file e le tue email.
3. Usa sempre un piano aziendale, non gli account personali dei dipendenti: cambia cosa succede ai tuoi dati.
4. Forma chi la usa, anche in modo semplice: l'AI Act chiede alle aziende di farlo e, soprattutto, riduce gli errori.

Il dato da cui partire: un terzo non indica per cosa la usa

Secondo l'Istat (Imprese e ICT, anno 2025), le imprese italiane con almeno 10 addetti che usano almeno una tecnologia di intelligenza artificiale sono passate dall'8,2% del 2024 al 16,4% del 2025. Tra le PMI la quota è raddoppiata, dal 7,7% al 15,7%. Tra le grandi imprese è al 53,1%.

Il dato più interessante però è un altro: il 33,4% delle imprese che usano l'IA non indica alcuna finalità aziendale tra quelle proposte dal questionario. Un anno prima erano il 15,5%. Sono soprattutto piccole imprese (l'83,3% ha tra 10 e 49 addetti) e l'Istat parla di un'adozione "ancora poco strutturata", con un utilizzo iniziale e sperimentale.

La nostra lettura: in molte aziende l'IA è arrivata prima di una decisione su cosa farci. Per questo la domanda "quale IA usare" arriva troppo presto. Prima viene "per fare cosa".

Le tecnologie più diffuse aiutano a orientarsi. Tra le imprese che usano l'IA, l'Istat rileva che il 70,8% la impiega per estrarre informazioni da documenti di testo, il 59,1% usa l'IA generativa (testi, immagini, audio) e il 41,3% il riconoscimento vocale. Gli ambiti più frequenti sono marketing e vendite (33,1%) e processi amministrativi (25,7%).

Tre modi di usare l'IA in azienda (e quando non serve)

1. L'assistente in chat, per le persone

È l'uso più comune: una persona apre ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot e chiede una bozza di email, il riassunto di un documento, una traduzione, idee per un post. Il valore dipende da chi lo usa e da quanto controlla il risultato.

Va bene per: scrivere, riassumere, tradurre, ragionare su un problema, preparare una prima versione. Limite: ogni persona lo usa a modo suo, il lavoro non si somma e nessuno sa cosa è stato incollato dentro.

2. L'IA dentro gli strumenti che usi già

Copilot in Word, Excel, Outlook e Teams; Gemini in Gmail, Documenti e Drive. Qui l'IA lavora sui file e sulle email dell'azienda, con i permessi che già esistono: se un collaboratore non può aprire un documento, l'assistente non dovrebbe mostrarglielo.

Va bene per: riassumere riunioni e thread di email lunghi, cercare informazioni sparse tra i documenti, preparare presentazioni e tabelle. Limite: rende quanto l'ordine dei tuoi file. Se i documenti sono duplicati, vecchi o sparsi, l'IA trova e riassume anche quelli.

3. L'IA collegata ai processi

Qui l'IA non aspetta che qualcuno le scriva: riceve i dati da un sistema, fa un compito preciso e passa il risultato a un altro sistema. Un'email arriva, viene classificata, il contatto finisce nel CRM con una sintesi, il responsabile riceve un avviso. Si costruisce collegando i modelli tramite API agli strumenti dell'azienda: è il lavoro che facciamo nel servizio di automazione aziendale e IA.

Va bene per: attività ripetitive con molto testo da leggere o classificare, dove le regole fisse non bastano. Limite: va progettata con cura: cosa può fare, cosa no, chi controlla, cosa succede quando sbaglia.

Quando l'IA non serve

Molte attività che sembrano un lavoro da IA sono regole fisse: se arriva un pagamento, invia la conferma; se una prenotazione scade, libera il posto. Per queste basta un'automazione classica, più economica, più prevedibile e più facile da controllare.

Un esempio dai nostri progetti: il deposito bagagli di Roma Termini di Easy Bagagli funziona H24 senza personale perché prenotazione, pagamento e apertura degli armadietti sono collegati tra loro. Lì non c'è un modello che "decide": ci sono regole chiare e sistemi che si parlano. È la scelta giusta proprio perché non c'è niente da interpretare.

Se il compito ha sempre la stessa risposta, scrivi una regola. Se bisogna leggere, capire o riassumere, valuta l'IA.

Come scegliere lo strumento: quattro domande

Quando hai individuato l'attività, la scelta si stringe molto. Queste sono le domande che ci facciamo noi prima di ogni progetto.

1. Che lavoro deve fare, esattamente? "Aiutarci con le email" è vago. "Leggere le richieste dal modulo del sito, separare i potenziali clienti dallo spam e scrivere una sintesi di tre righe" è un compito che si può provare e misurare.
2. Quali dati tocca? Testi pubblici, documenti interni, dati personali dei clienti, dati sanitari o finanziari: più i dati sono delicati, più contano il contratto, il piano e dove vengono trattati.
3. Cosa usi già? Se l'azienda lavora su Microsoft 365 o Google Workspace, l'assistente integrato parte avvantaggiato: niente file da spostare, accessi già definiti.
4. Chi controlla il risultato? Ogni modello può sbagliare con sicurezza, cioè dare una risposta sbagliata con tono convinto. Per ogni uso deve essere chiaro chi rilegge, cosa può partire senza controllo e cosa no.

C'è anche una domanda sulla dimensione del modello. Per classificare un'email basta un modello piccolo, veloce ed economico. Per scrivere un testo lungo o ragionare su un documento complesso serve un modello più capace. Usare sempre il più grande è come mandare un ingegnere a smistare la posta: funziona, ma costa di più senza dare un risultato migliore.

ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot: come orientarsi

Le classifiche dei modelli cambiano ogni pochi mesi e, nella nostra esperienza, per i compiti di una PMI la differenza tra i principali conta meno della differenza tra usarli bene e usarli male. Per orientarsi conta di più l'ecosistema:

• Microsoft Copilot ha senso se l'azienda vive in Word, Excel, Outlook e Teams.
• Gemini ha senso se l'azienda lavora su Gmail, Documenti e Drive.
• ChatGPT è un assistente generico con molte funzioni (testi, analisi di file, immagini, voce).
• Claude, che usiamo anche noi nei sistemi descritti più sotto, nella nostra esperienza rende bene nella scrittura e nel lavoro su documenti lunghi.

Il consiglio pratico è non decidere sulla carta: prendi due strumenti, falli lavorare per due settimane sugli stessi compiti reali (le tue email, i tuoi documenti, le tue offerte) e confronta i risultati. Il criterio è semplice: quanto lavoro di correzione resta dopo.

Piano personale o aziendale: dove finiscono i tuoi dati

Questa è la parte che molte guide saltano, ed è quella che conta di più. Lo stesso strumento tratta i dati in modo diverso a seconda del piano.

• OpenAI scrive che con i piani per individui (Free, Plus, Pro) i contenuti possono essere usati per addestrare i modelli, salvo disattivazione nelle impostazioni. Con ChatGPT Business, Enterprise e con l'API, per impostazione predefinita input e output non vengono usati per migliorare i modelli.
• Anthropic dichiara che con i prodotti commerciali, come Claude for Work e l'API, per impostazione predefinita input e output non vengono usati per l'addestramento. Per i piani consumer rimanda a una pagina separata.
• Google scrive che Workspace non usa i dati dei clienti, prompt compresi, per addestrare i modelli senza autorizzazione.
• Microsoft indica che per le organizzazioni richieste e risposte di Copilot non vengono usate per il training dei modelli di base e che il trattamento è regolato dall'addendum sulla protezione dei dati, con Microsoft come responsabile del trattamento.

La conseguenza pratica: se un collaboratore incolla l'offerta di un cliente nel suo account personale gratuito, quei dati seguono le regole del suo account, non quelle dell'azienda. Per questo la prima decisione non è la marca ma il piano: un account aziendale, gestito dall'azienda, con le impostazioni controllate. E una regola scritta su cosa non va mai incollato in nessuno strumento, per esempio password, dati sanitari, documenti riservati dei clienti.

Non è un dettaglio da tecnici. Tra le imprese italiane che hanno valutato l'IA senza adottarla, il 58,6% indica come ostacolo la mancanza di competenze, il 47,3% la scarsa chiarezza del quadro normativo e il 43,2% le preoccupazioni sulla privacy (Istat).

Cosa chiede l'AI Act a una PMI

Il regolamento europeo sull'intelligenza artificiale riguarda anche chi usa strumenti fatti da altri, non solo chi li sviluppa. Per una PMI che usa assistenti e automazioni, senza sistemi classificati "ad alto rischio", il primo punto da conoscere è l'articolo 4, sull'alfabetizzazione in materia di IA.

Dalla pagina di domande e risposte della Commissione europea:

• l'obbligo si applica dal 2 febbraio 2025; vigilanza e sanzioni, affidate alle autorità nazionali, sono attive dal 2 agosto 2026;
• dopo le modifiche del 2026 (il cosiddetto Digital Omnibus sull'IA) resta l'obbligo, per chi sviluppa e per chi usa l'IA, di adottare misure di alfabetizzazione per il personale, ma non è più richiesto un livello minimo specifico;
• la Commissione fa proprio l'esempio di un'azienda i cui dipendenti usano ChatGPT per scrivere testi pubblicitari o tradurre: sì, rientra, e quelle persone vanno informate sui rischi, per esempio le risposte inventate;
• non serve un certificato né una figura apposita: per dimostrare cosa è stato fatto basta una traccia interna della formazione e delle indicazioni date.

In concreto, per una PMI vuol dire: sapere quali strumenti di IA si usano in azienda, spiegare a chi li usa cosa possono sbagliare e cosa non va inserito, e annotare cosa è stato fatto. Una sessione interna e una pagina di regole condivisa sono un buon inizio. Per valutazioni su casi specifici, soprattutto se l'IA tocca decisioni sulle persone (selezione del personale, credito, salute), serve un parere legale.

Come la usiamo noi (compreso un errore)

Smistamento delle email. Le email in arrivo passano prima da un filtro a regole che scarta il rumore (newsletter, notifiche automatiche) senza costi. Solo il resto arriva a un modello piccolo, che le classifica: potenziale cliente, cliente, fornitore, notifica, spam. Per i potenziali clienti prepara una sintesi e avvisa chi deve rispondere. Due regole tengono il sistema affidabile: il modello non può scartare come spam una richiesta che le regole considerano pulita, al massimo la segnala come "da verificare"; e il testo delle email viene trattato come un dato da leggere, mai come un'istruzione da eseguire. Nelle nostre prove, un'email che cerca di dare ordini all'IA finisce tra lo spam.

L'assistente del nostro sito. Il pallino verde che vedi in basso a destra è un assistente IA. Conosce solo le informazioni pubbliche del sito, non ha accesso a clienti né a sistemi interni, dice di essere un'IA, non fa preventivi né sconti, e ogni risposta passa da un filtro prima di essere mostrata. Prima di salvare le conversazioni oscuriamo in automatico email, numeri di telefono e altri dati riconoscibili, e le cancelliamo dopo 60 giorni, come spiega la privacy policy. Per questo chiediamo comunque di non scrivere dati personali nella chat. Prima di metterlo online lo abbiamo messo alla prova con decine di tentativi di fargli dire ciò che non deve.

L'errore. Per un periodo il nostro smistamento delle email ha messo tutti i messaggi nella stessa categoria, senza segnalare alcun problema: lo strumento non leggeva più la propria configurazione e andava avanti lo stesso. Ce ne siamo accorti con un controllo, abbiamo ripassato le email di quel periodo e non abbiamo trovato contatti persi. Ma la lezione è rimasta: un'automazione che sbaglia in silenzio è peggio di una che si ferma. Da allora, se il modello fallisce, l'email resta in coda e arriva un avviso. E ogni automazione nuova la progettiamo chiedendoci prima di tutto: come ce ne accorgiamo se smette di funzionare?

Da dove partire: un piano in quattro settimane

Settimana 1: inventario e scelta.

• Elenca chi usa già strumenti di IA in azienda, con quali account e per cosa.
• Scegli un'attività ripetitiva da migliorare e misura quanto tempo richiede oggi.
• Scrivi una pagina di regole: piani ammessi, dati da non inserire mai, chi rilegge cosa.

Settimana 2: account aziendali e formazione.

• Attiva un piano aziendale dello strumento più vicino a ciò che usi già.
• Fai una sessione interna su cosa l'IA fa bene, dove sbaglia e come controllarla. Annota data e partecipanti.

Settimana 3: prova sul lavoro vero.

• Usa lo strumento su quell'attività, con casi reali, e annota le correzioni necessarie.
• Se serve, confronta due strumenti sugli stessi compiti.

Settimana 4: misura e decisione.

• Confronta tempi e qualità con la settimana 1.
• Decidi se allargare, cambiare strumento o passare al livello successivo: collegare l'IA al processo, con un'automazione vera.

Domande frequenti

Qual è la migliore intelligenza artificiale per le aziende? Non ce n'è una sola. Per una PMI conta più l'ecosistema in cui lavora (Microsoft, Google) e il tipo di compito che la classifica dei modelli. La prova su lavori reali vale più di qualsiasi confronto online.

Basta la versione gratuita? Per provare sì, per lavorare con dati aziendali no. Con alcuni fornitori, per esempio OpenAI, le versioni per individui possono usare i contenuti per addestrare i modelli, salvo disattivazione. In ogni caso non danno all'azienda il controllo sugli account.

L'IA può sostituire un dipendente? Nella nostra esperienza, in una PMI toglie lavoro ripetitivo a più persone, piuttosto che sostituirne una. Le decisioni, i rapporti con i clienti e le eccezioni restano alle persone.

Serve un fornitore esterno? Per i primi due livelli (chat e strumenti integrati) spesso no: bastano un piano aziendale, regole chiare e un po' di formazione. Per collegare l'IA ai processi servono competenze di integrazione, sicurezza e controllo degli errori.

In conclusione

Scegliere quale intelligenza artificiale usare è l'ultima decisione, non la prima. Prima viene l'attività da migliorare, poi i dati che tocca, poi gli strumenti che hai già, poi chi controlla. Con questo ordine anche la scelta della marca diventa più semplice, e più facile da cambiare.

Se hai già individuato l'attività e vuoi capire se ha senso collegarla all'IA o se basta una buona automazione, è esattamente il lavoro da cui partiamo nel servizio di automazione e IA per le PMI, uno dei servizi con cui accompagniamo le PMI.