Intelligenza artificiale negli studi professionali: dalla formazione alla governance

Quando si parla di trasformazione digitale e Intelligenza Artificiale, si pensa quasi sempre all’industria, alla produzione o alle grandi aziende. In realtà, una parte significativa del cambiamento sta già coinvolgendo anche commercialisti, revisori, consulenti del lavoro e studi professionali multidisciplinari.

In questi mesi sto lavorando anche con organizzazioni di questo tipo. È un’esperienza utile perché mostra con chiarezza un principio: l’adozione dell’Intelligenza Artificiale non dipende dal settore, ma dal modo in cui un’organizzazione gestisce conoscenza, processi, dati e responsabilità.

Da un anno a questa parte sto lavorando con Studio GPC di Rovereto, in provincia di Trento. Uno studio professionale strutturato non è semplicemente un insieme di singoli consulenti. È un’organizzazione nella quale convivono competenze fiscali, contabili, societarie, lavoristiche e organizzative. Professionisti senior, collaboratori e figure specialistiche devono condividere informazioni, confrontare interpretazioni e produrre risposte coerenti per clienti diversi.

Il primo passo è comprendere come lavora lo studio

Prima di parlare di strumenti AI, serve un digital assessment.

Un digital assessment è un’analisi della maturità digitale di un’organizzazione. Osserva come vengono svolte le attività, dove si trovano le informazioni, quali strumenti sono utilizzati e quali difficoltà rallentano il lavoro.

L’obiettivo non è assegnare un voto alla tecnologia disponibile. L’obiettivo è individuare la distanza tra il modo in cui lo studio lavora oggi e il modo in cui potrebbe lavorare con maggiore continuità, controllo e capacità di collaborazione.

In uno studio professionale, l’analisi dovrebbe concentrarsi almeno su quattro elementi:

• processi ricorrenti e attività ad alta intensità documentale;

• modalità di archiviazione, ricerca e condivisione delle informazioni;

• ruoli coinvolti nella produzione e nella verifica dei contenuti;

• dati che possono o non possono essere utilizzati con strumenti di AI.

Questa impostazione evita un errore molto comune: attribuire alla tecnologia problemi che, in realtà, derivano da regole poco chiare, responsabilità non definite o modalità di lavoro differenti tra i professionisti.

L’AI non è solo un tool: è governance

La distinzione più utile è questa: utilizzare uno strumento di Intelligenza Artificiale non significa avere una governance dell’Intelligenza Artificiale.

L’utilizzo riguarda ciò che una persona riesce a fare con un’applicazione. La governance riguarda invece le condizioni entro le quali quell’applicazione può essere usata in modo affidabile.

Governare l’AI significa stabilire quali strumenti sono ammessi, per quali attività, con quali categorie di dati, sotto la responsabilità di chi e con quale verifica finale.

Negli studi professionali questa distinzione è particolarmente rilevante. Una sintesi generata dall’AI non costituisce un parere. Un testo ben scritto non è necessariamente corretto. Una risposta plausibile deve comunque essere confrontata con fonti, norme e documenti aggiornati.

Il criterio operativo può essere espresso in modo semplice: maggiore è l’impatto dell’output su clienti, adempimenti, decisioni economiche o responsabilità professionali, maggiore deve essere il livello di supervisione umana.

La formazione deve modificare il modo di lavorare

Dopo il digital assessment viene la formazione. Ma un corso efficace non può limitarsi a mostrare una sequenza di prompt o una raccolta di funzioni.

La formazione deve partire dalle attività reali dello studio: analizzare documenti, confrontare versioni, preparare una prima struttura, sintetizzare informazioni o rendere più chiara una comunicazione complessa.

Ogni caso d’uso dovrebbe chiarire tre aspetti: il beneficio atteso, il rischio associato e il controllo necessario.

In questo modo le persone non imparano soltanto a ottenere un risultato. Imparano anche a riconoscere quando quel risultato è utilizzabile, quando deve essere corretto e quando lo strumento non dovrebbe essere impiegato.

Un percorso articolato in più incontri consente inoltre di alternare apprendimento, sperimentazione e verifica. È più utile provare pochi casi d’uso ben delimitati che accumulare decine di applicazioni senza criteri condivisi.

Dalla competenza individuale alla capacità organizzativa

Negli studi multidisciplinari il valore nasce dall’integrazione tra competenze differenti. L’Intelligenza Artificiale può sostenere questa integrazione, ma non può sostituirla.

La vera trasformazione avviene quando le sperimentazioni dei singoli diventano patrimonio dello studio: procedure comprensibili, esempi verificati, regole comuni e responsabilità esplicite.

Digital assessment, formazione e governance sono quindi parti dello stesso percorso. Il digital assessment chiarisce il punto di partenza. La formazione sviluppa competenze operative. La governance rende l’utilizzo coerente, controllabile e sostenibile.

La questione non è scegliere tra entusiasmo tecnologico e prudenza professionale. Occorre costruire un modello nel quale innovazione e responsabilità possano procedere insieme.

La domanda da porsi, allora, non è soltanto “quale strumento di AI possiamo usare?”, ma “quale modo di lavorare vogliamo migliorare e quali condizioni devono essere rispettate per farlo senza ridurre qualità, riservatezza e affidabilità?”.