L'intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, Gemini, Claude o Copilot, al lavoro serve soprattutto a scrivere le prime bozze, a leggere molti documenti in poco tempo e a riordinare informazioni sparse. Non sostituisce il giudizio di chi la usa: sbaglia con la stessa sicurezza con cui ha ragione. Se devi ancora scegliere lo strumento, parti dal selettore in cinque domande.
Per che cosa serve davvero l'AI al lavoro?
L'AI generativa rende subito in cinque usi, comuni a quasi tutti gli uffici:
- Scrivere la prima bozza di email, offerte, procedure, comunicazioni interne. Si parte da un testo da correggere invece che dal foglio bianco.
- Riassumere verbali, contratti lunghi, catene di email, chiedendo anche che cosa resta in sospeso.
- Estrarre dati: leggere un ordine in PDF e mettere in tabella codici articolo e date di consegna.
- Tradurre e adattare una risposta a un cliente estero nel suo registro.
- Ragionare ad alta voce: mettere in fila i pro e i contro di una scelta, preparare le domande per una riunione.
L'AI funziona peggio dove serve un dato esatto che lo strumento non ha, come un prezzo aggiornato, una norma recente o un numero di telefono. Lì tende a inventare. Usi e limiti di ChatGPT in particolare sono raccolti nell'articolo di Deepelse su ChatGPT in azienda.
Come si scrive una richiesta che funziona?
Una richiesta efficace ha sei ingredienti: il compito, il ruolo da far assumere, lo stile, il formato del risultato, il contesto e un esempio. Non servono tutti ogni volta. Il compito e il contesto servono sempre. Per una guida più ampia c'è l'articolo di Deepelse sui prompt efficaci in azienda.
| Richiesta debole | Richiesta che funziona |
|---|---|
| Scrivi una mail a un cliente. | Scrivi una mail a un cliente che aspetta una consegna in ritardo di dieci giorni. Tono cortese e diretto, massimo otto righe, proponi una nuova data. |
| Riassumi questo documento. | Riassumi il contratto allegato in dieci punti per l'ufficio acquisti. Indica scadenze, penali e recesso, con il numero di articolo. |
Un compito per volta. Se il risultato non va, conviene correggere la richiesta invece di chiedere di riprovare.
Come si controlla una risposta dell'AI?
Una risposta si controlla in tre passaggi. Ogni numero, nome e data si confronta con la fonte originale. Si chiede allo strumento da dove prende l'informazione, e se non lo sa la si cerca altrove. Si rilegge il testo con gli occhi del destinatario, perché le bozze dell'AI tendono a essere generiche e lunghe. Ci vuole un minuto, ed evita la figura peggiore: un dato sbagliato in un'offerta firmata.
Che cosa non chiedere mai all'AI?
Non si inseriscono dati personali di clienti o colleghi, informazioni riservate o documenti coperti da accordi di riservatezza, a meno che lo strumento sia un piano aziendale approvato, con contratto di trattamento dei dati. Non si affidano all'AI decisioni su persone senza un controllo umano. Il dettaglio è nella guida su dati aziendali e strumenti di AI.
Domande frequenti su strumenti AI
Come funziona l'intelligenza artificiale generativa?
Un modello linguistico ha imparato da enormi quantità di testo quali parole tendono a seguire le altre. Quando riceve una richiesta costruisce la risposta un pezzo alla volta, scegliendo il seguito più probabile dato il contesto. Per questo scrive bene anche quando sbaglia: la forma è sempre plausibile, il contenuto va controllato.
Quanto tempo serve per imparare a usare l'AI?
Le basi si imparano in una mezza giornata di lavoro pratico sui propri documenti. La differenza la fa l'uso quotidiano nelle settimane dopo, con una persona di riferimento in azienda a cui chiedere quando un risultato non convince. Per l'azienda che usa l'AI, adottare misure per formare chi la usa è anche un obbligo dell'articolo 4 dell'AI Act, nel testo riscritto dal Digital Omnibus del 2026.
L'AI può sostituire chi scrive le offerte?
No, può togliergli la parte ripetitiva. L'AI prepara una bozza ben scritta in pochi secondi, ma non conosce il cliente, la trattativa, le condizioni che avete concordato al telefono. Chi firma l'offerta resta responsabile di ogni numero, e il controllo richiede la stessa competenza di prima.
Fonti
Scritto da
Co-founder, CTO e COO di Deepelse
Giovanni Vanini è co-founder di Deepelse, dove guida la parte tecnica e operativa: architetture degli agenti, scelta dei modelli, integrazioni con gestionali e CRM, agenti vocali.
