L’intelligenza artificiale che scende in trincea: un laboratorio pratico in una piccola azienda

C’è un equivoco ricorrente quando si parla di intelligenza artificiale in azienda: l’idea che serva a immaginare futuri lontani, scenari da conferenza patinata o soluzioni “da colletti bianchi”. In realtà, il vero impatto oggi si gioca molto più in basso, nel quotidiano. Nella trincea fatta di attività ripetitive, meccaniche, necessarie e poco gratificanti.

Per questo trovo più utile ragionare sull’IA come laboratorio, non come vetrina. Un conto è osservare casi studio altrui, un altro è mettere le mani in pasta e fare learning by doing. In Eteria srl, un'azienda ad alto valore aggiunto in provincia di Reggio Emilia attiva come broker assicurativo, abbiamo lavorato proprio così grazie ad un promosso con CIS: un laboratorio pratico per costruire agenti di intelligenza artificiale da usare ogni giorno, non “un domani”.

Il punto di partenza è stato semplice e molto concreto: quali sono le attività che richiedono massima precisione, generano lavoro se sbagliate, ma non rappresentano il vero valore professionale delle persone? Non parliamo di compiti banali. Anzi: sono spesso operazioni che, se fatte male, innescano una catena di problemi — clienti che si lamentano, verifiche da rifare, correzioni, rielaborazioni.

Primo esempio concreto di utilizzo dell'AI nel lavoro di tutti i giorni

Un primo esempio riguarda la gestione dei documenti di immatricolazione dei mezzi. Quando arriva il libretto di un nuovo camion da assicurare, una persona deve estrarre una lunga serie di dati e trasferirli manualmente in un documento strutturato, che diventerà la base per la polizza, per i corrispettivi, per tutta la filiera amministrativa successiva. È un lavoro tedioso, richiede attenzione chirurgica, ma non è lì che si esprime la competenza distintiva del broker.

Secondo esempio concreto di utilizzo dell'AI nel lavoro di tutti i giorni

Un secondo esempio è ancora più emblematico: il controllo delle scadenze. Verificare quali polizze sono state pagate, quali no, se sono partiti i solleciti, se servono azioni ulteriori. Un’attività indispensabile, ripetitiva, copiosa. Nessuno se ne innamora, eppure va svolta con rigore assoluto.

Qui emerge una distinzione forte, spesso trascurata: l’intelligenza artificiale non è solo un tool, è una scelta di governance del lavoro. Non si tratta di “automatizzare per risparmiare tempo”, ma di decidere consapevolmente cosa merita attenzione umana e cosa può essere delegato a un agente artificiale.

Le attività a basso valore aggiunto, ma ad alta esigenza di precisione, sono le candidate ideali. Nel laboratorio, l’obiettivo non era stupire con algoritmi complessi, ma costruire agenti capaci di operare nel flusso reale delle persone. Agenti di intelligenza artificiale che leggono documenti, estraggono dati, compilano template, controllano scadenze, segnalano anomalie. Sempre sotto supervisione, ma abbastanza affidabili da togliere carico cognitivo e operativo.

Questo approccio diventa ancora più rilevante se si guarda alla strategia: l’azienda si è posta l’obiettivo di aumentare i volumi e la scalabilità, gestendo più clienti e più polizze senza far esplodere la complessità interna.

È qui che l’IA “da laboratorio” mostra il suo valore. Non riduce la complessità del business, ma impedisce che ricada tutta sulle persone.

Un criterio operativo utile emerso dal lavoro è questo: prima di introdurre un agente, mappa il processo e chiediti dove l’errore costa di più e dove l’intelligenza umana aggiunge meno. È lì che l’agente può diventare un alleato, non una minaccia.

In sintesi, l’intelligenza artificiale più efficace oggi non è quella che promette futuri fantascientifici, ma quella che si sporca le mani con il lavoro vero. Quella che rende sostenibile la crescita e restituisce alle persone il tempo e l’energia per fare ciò che davvero conta. La domanda, a questo punto, è semplice: nel tuo contesto, quali attività stanno solo consumando attenzione senza generare valore?