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Prima domanda: dove si lavora già oggi?

La prima domanda riguarda l'ecosistema digitale in cui già si opera quotidianamente. Questa è probabilmente la domanda più importante perché l'integrazione con l'ecosistema esistente può ridurre drasticamente l'attrito nell'adozione dell'AI.

Un professionista freelance probabilmente ha costruito nel tempo un insieme di strumenti che funzionano bene insieme. Alcuni freelance sono molto strutturati e hanno standardizzato su una piattaforma principale, altri usano strumenti diversi scelti per funzionalità specifiche. Entrambi gli approcci sono legittimi, ma hanno implicazioni diverse per la scelta dell'AI.

Uno studio professionale o una PMI molto probabilmente ha standardizzato su una piattaforma cloud principale. Per la maggior parte dei professionisti e delle aziende italiane, questa piattaforma è Google Workspace: Gmail per la posta, Google Drive per i documenti, Google Calendar per la pianificazione, Google Meet per le videochiamate. Questo ecosistema è molto diffuso in Italia per il buon rapporto tra qualità e prezzo.

Alcuni studi e PMI usano invece Microsoft 365 con Outlook, OneDrive, Teams e SharePoint. Questa scelta è più comune in organizzazioni con legami con grandi corporate che usano Microsoft, in settori con requisiti specifici di compliance dove Microsoft è standard, o in aziende che hanno migrato da infrastrutture on-premise al cloud mantenendo lo stesso ecosistema.

Altri professionisti e piccole organizzazioni lavorano in modo più frammentato. Usano Gmail per la posta ma Dropbox per i file, oppure Apple iCloud per la sincronizzazione tra dispositivi e strumenti indipendenti per tutto il resto. Alcuni usano ancora prevalentemente il computer locale con backup su cloud generici.

Questa analisi dell'ecosistema esistente è determinante perché l'AI che si integra nativamente negli strumenti già usati ogni giorno richiede solo un minimo di cambiamento di abitudini. Si apre il solito client di posta, si scrive una email come sempre, e l'AI è lì disponibile con un click se serve. Non è necessario andare in un altro posto, non bisogna cambiare flusso di lavoro, non bisogna copiare e incollare contenuti tra strumenti diversi.

Al contrario, l'AI che richiede di uscire dall'ambiente abituale per andare in un ambiente separato introduce attrito. Ogni volta bisogna interrompere quello che si sta facendo, aprire un'altra applicazione, copiare il contesto necessario, ottenere il risultato, riportarlo indietro. Questo attrito non sembra molto la prima volta, ma quando si ripete molte volte al giorno diventa pesante. Ovviamente a meno che questa fatica aggiuntiva non abbia un senso.

La domanda da farsi è quale ecosistema digitale si usa prevalentemente oggi e quanto sarebbe complicato cambiarlo? Se si è profondamente radicati in Google Workspace, un'AI che si integra perfettamente lì ha un vantaggio enorme. Se si lavora in modo frammentato senza ecosistema dominante, si ha più libertà di scelta. Se si è su Microsoft 365, bisogna valutare se l'AI che interessa ha integrazioni native lì oppure se si è disposti ad aggiungere un ambiente separato.

Seconda domanda: quanto è complesso quello che si deve fare?

La seconda domanda riguarda la complessità e la varietà dei compiti per cui si vuole usare l'AI. Non tutti gli use case richiedono lo stesso livello di sofisticazione, e capire dove ci si colloca aiuta a identificare cosa è veramente necessario e cosa è superfluo.

Si possono identificare tre livelli di complessità crescente.

Attività assistive ripetitive. Al primo livello ci sono compiti come:

• scrivere email standard o semi-standard

• riassumere documenti non particolarmente complessi per estrarre i punti salienti

• tradurre testi non specialistici da una lingua all'altra

• generare bozze di contenuti seguendo template consolidati

Questi compiti beneficiano dell'AI ma non richiedono il modello più potente disponibile, è probabile che la differenza qualitativa tra un modello di fascia media e uno di punta sia marginale.

Attività analitiche con contesto. Al secondo livello ci sono compiti come:

• analizzare un contratto per identificare clausole problematiche o mancanti

• esaminare trend in dataset complessi per identificare pattern

• suggerire strategie basate su informazioni frammentate da fonti diverse

• preparare sintesi capaci di trasmettere l'essenza di documenti lunghi

Qui la qualità del modello inizia a contare di più, ma conta ancora di più l'accesso al contesto giusto. Un modello eccellente senza accesso ai documenti aziendali, alle conversazioni precedenti con quel cliente, alle linee guida interne produce risultati generici che richiedono pesante revisione. Un modello buono che ha accesso a tutto questo contesto produce risultati molto più utili perché specifici e informati. Per questo livello, la gestione del contesto diventa più importante della potenza pura del modello.

Attività specialistiche. Al terzo livello ci sono compiti come:

• scrivere codice per sistemi complessi dove un errore può avere conseguenze serie

• condurre ricerca scientifica che deve essere rigorosa metodologicamente

• analizzare documenti legali internazionali dove le sfumature linguistiche cambiano il significato

• sviluppare strategie finanziarie sofisticate che devono tener conto di molte variabili interconnesse

In questi scenari la differenza tra il modello leader e quello di seconda fascia può essere qualitativa, non solo quantitativa. Per questi use case la potenza del modello torna a essere determinante, anche a scapito di altri aspetti come l'integrazione perfetta o la facilità d'uso.

La maggior parte dei professionisti e delle PMI opera prevalentemente nei primi due livelli. Il lavoro quotidiano è composto soprattutto da attività assistive ripetitive e attività analitiche con buon contesto. Il terzo livello rappresenta magari una porzione limitata del lavoro totale, quello più delicato e importante, ma non la maggioranza del tempo. Questa distribuzione suggerisce di ottimizzare per i primi due livelli, eventualmente mantenendo accesso a strumenti più potenti per il lavoro occasionale del terzo livello.

Terza domanda: chi deve usare l'AI e quali competenze ha?

La terza domanda riguarda chi userà effettivamente l'AI nell'organizzazione e quali competenze tecniche hanno queste persone. Questo aspetto non è sempre considerato ma ha implicazioni reali sulla scelta dello strumento.

Un professionista freelance che lavora in autonomia e ha buone competenze digitali può permettersi di investire tempo nell'apprendimento di strumenti più complessi ma potenzialmente più potenti e flessibili. Ha il controllo completo del proprio tempo, decide le priorità, e se passa tempo a configurare integrazioni o imparare funzionalità avanzate è una scelta sua. Inoltre, dovendo formare solo se stesso, l'investimento in apprendimento è contenuto e ripaga velocemente.

Uno studio professionale con diverse persone ha dinamiche diverse. Chi sceglie lo strumento non è necessariamente chi lo userà di più. Le competenze digitali possono variare molto tra i membri del team. Il tempo disponibile per la formazione è limitato perché le persone hanno lavoro corrente da gestire. Se l'obbiettivo è uno strumento che deve essere usato da tutti in modo simile, occorre sceglierne uno con una curva di apprendimento gestibile per la media del team. L'alternativa è uno strumento che permetta usi con livelli di complessità crescenti.

Una PMI ha complessità aggiuntive. Servono controlli amministrativi perché non tutti devono avere accesso alle stesse funzionalità o agli stessi dati. Serve gestione centralizzata degli account, delle policy di utilizzo, dei costi. Serve onboarding scalabile, nel senso che si possono formare molte persone senza dedicare tempo eccessivo a ognuna. Serve supporto continuativo per chi ha difficoltà o domande.

Un aspetto pratico che fa grande differenza è la presenza o assenza di competenze tecniche dedicate nell'organizzazione. Se c'è un team IT interno o se si hanno competenze di programmazione e sistemistica, si possono valutare soluzioni più flessibili che richiedono configurazione via API, integrazione con sistemi esistenti tramite codice, personalizzazione avanzata.

Se invece l'AI deve essere usata da persone senza particolare dimestichezza tecnica, la semplicità d'uso diventa il criterio dominante. Lo strumento deve funzionare bene senza configurazione complessa. Le integrazioni devono essere native e funzionare con pochi click. La documentazione deve essere chiara, possibilmente in italiano. Il supporto deve essere accessibile quando serve.

La domanda pratica: quanto è omogeneo il livello di competenze digitali nel team? Ci sono risorse tecniche dedicate o l'AI deve essere usabile da tutti senza supporto specialistico? Quanto tempo realistico si può dedicare alla formazione iniziale e al supporto continuativo?

Quarta domanda: quanto budget c'è e come allocarlo?

La quarta domanda riguarda il budget disponibile per l'AI e la struttura di costo che si preferisce. Le principali piattaforme AI hanno modelli di pricing diversi, e capire quale si adatta meglio alla situazione aiuta a restringere le opzioni.

Per un professionista freelance, i costi tipici vanno da cifre contenute a diverse centinaia di euro al mese a seconda dell'intensità d'uso e del piano scelto. La scelta principale è tra piani flat che danno uso illimitato o quasi, e piani a consumo dove si paga solo per quello che si usa tramite chiamate API.

I piani flat hanno il vantaggio della prevedibilità. Si sa esattamente quanto si spenderà ogni mese indipendentemente dall'uso effettivo. Questo elimina l'ansia di dover controllare continuamente quanto si sta usando. Si può sperimentare liberamente, fare prove, sbagliare e riprovare senza preoccuparsi di costi variabili. Lo svantaggio è che se non si usa l'AI abbastanza intensamente, si spreca parte del canone mensile.

I piani a consumo sono più efficienti dal punto di vista economico se l'uso è variabile. Nei mesi in cui si lavora molto con l'AI si paga di più, nei mesi più tranquilli si paga meno. Lo svantaggio è che richiedono più attenzione per monitorare i costi, e possono creare ansia da consumo che scoraggia la sperimentazione.

Per uno studio professionale con diverse persone, i costi salgono naturalmente in proporzione agli utenti. Qui la scelta principale è se pagare per utente con piani dedicati, o condividere un account API tra più persone con gestione tecnica della distribuzione.

I piani per utente sono più semplici da gestire amministrativamente. Ogni persona ha il suo account, i suoi spazi di lavoro, i suoi limiti di utilizzo. Non c'è bisogno di coordinamento tecnico, di gestione di chiavi API o di monitoraggio dell’uso per postazione. Lo svantaggio è il costo fisso per utente anche se alcune persone useranno l'AI molto meno di altre.

La condivisione di un account API è più economica ma richiede competenze tecniche per implementarla. Serve qualcuno che configuri l'accesso condiviso, che gestisca la distribuzione delle chiamate, che monitori i costi totali. Per studi senza competenze tecniche interne questo approccio può essere problematico.

Per una PMI con molti dipendenti, i costi possono diventare significativi. A questa scala diventano rilevanti i contratti enterprise con sconti volume, i controlli amministrativi centralizzati per assegnare budget diversi a reparti diversi, e la possibilità di scalare gradualmente attivando l'AI prima per alcuni gruppi e poi estendendo ad altri.

Un aspetto spesso sottovalutato nei calcoli di budget è il costo nascosto della migrazione. Se si sceglie un ecosistema e dopo alcuni mesi si decide di cambiare perché non funziona come sperato, si devono sostenere costi di migrazione significativi. Riaddestrare il team su strumenti nuovi richiede tempo. Rifare eventuali integrazioni personalizzate richiede lavoro tecnico. Migrare la conoscenza accumulata, le configurazioni, i prompt affinati richiede sforzo.

Nella valutazione del budget, conviene considerare non solo il costo mensile diretto ma anche il costo potenziale di dover cambiare strada. Meglio investire in una soluzione che funzionerà bene nel lungo periodo, che risparmiare inizialmente e trovarsi a dover migrare con tutti i costi associati.

Mettere insieme le risposte

A questo punto si hanno le risposte alle quattro domande per la situazione specifica:

Ecosistema esistente: si lavora prevalentemente su Google Workspace, Microsoft 365, o in modo frammentato? Quanto sarebbe complicato cambiare o aggiungere un nuovo ambiente separato al flusso di lavoro?

Complessità dei compiti: la maggior parte degli use case sono attività assistive ripetitive, analisi che richiedono contesto, o lavoro specialistico che richiede massima precisione? Questa distinzione aiuta a capire se ottimizzare per integrazione, gestione del contesto o potenza pura.

Competenze del team: chi userà effettivamente l'AI e quali competenze digitali hanno? Tutti possono imparare strumenti nuovi con formazione base, o serve qualcosa che funzioni immediatamente senza curva di apprendimento? C'è supporto tecnico interno o tutto deve essere gestibile da persone con competenze medie?

Budget e allocazione: quanto budget mensile si può dedicare all'AI e si preferiscono costi fissi prevedibili o costi variabili basati sul consumo? Bisogna considerare anche i costi indiretti di formazione, gestione e potenziale migrazione futura.

Le risposte a queste domande determineranno quale ecosistema AI fa al caso specifico.

Il prossimo articolo porterà nella fase di selezione.