AI Generativa In-house: come valorizzare il patrimonio informativo aziendale interno

L’AI generativa ha sicuramente cambiato in meglio molti aspetti del lavoro, ma presenta un limite evidente che dovremmo affrontare: questi sistemi nascono “ciechi” rispetto ai dati della nostra azienda.

Molti team aziendali hanno sviluppato veri e propri rituali quotidiani per aggirare questa lacuna: estraggono informazioni dai loro sistemi, le inseriscono nei prompt, controllano le risposte e correggono gli errori. Un processo laborioso che vanifica gran parte dei benefici di efficienza promessi.

Secondo una recente ricerca di McKinsey, le aziende che personalizzano i sistemi di AI con i propri dati interni ottengono un valore aziendale significativamente superiore rispetto a quelle che utilizzano soluzioni generiche. Il report evidenzia come le organizzazioni high-performing sono due volte più propense a personalizzare i modelli di AI generativa con dati proprietari.

In questo post parliamo di come trasformare il tuo patrimonio informativo aziendale – documenti, email, knowledge base, feedback dei clienti – in carburante per sistemi di AI generativa realmente utili.

Ecco cosa troverai nelle prossime righe:

• I dati aziendali che possono alimentare l’AI generativa
• I limiti dei modelli generici che solo i tuoi dati possono superare
• Come costruire un sistema AI generativo in-house
• Casi d’uso reali e come misurarne i risultati

I dati che la tua azienda ha raccolto negli anni sono un patrimonio unico. Punto.

Non ci credi? Dai un’occhiata a cosa hai già a disposizione:

• Documentazione tecnica: quei manuali che nessuno legge ma che contengono perle di saggezza
• Comunicazioni interne: email e chat che raccontano come sono state risolte crisi e problemi
• Knowledge base: procedure e FAQ sviluppate con sangue, sudore e lacrime
• Dati di prodotto: specifiche e feedback che costano un occhio della testa raccogliere
• Interazioni con i clienti: quelle conversazioni piene di spunti che spesso finiscono nel dimenticatoio
• Dati operativi: metriche e report che raccontano la vera storia della tua azienda

Questi dati sono il DNA della tua attività. Contengono la storia di successi, fallimenti, decisioni e soluzioni che nessun’altra azienda ha vissuto esattamente come la tua.

ChatGPT, Claude, Gemini… strumenti fantastici, per carità! Ma quando si tratta della tua azienda, mostrano il fianco:

• Conoscono il mondo, non la tua azienda: sanno tutto di Taylor Swift ma nulla del tuo nuovo prodotto o dell’ultima policy aziendale.
• Si inventano le risposte: quando non sanno, improvvisano con un’autorevolezza impressionante. Uno studio di Stanford ha rilevato che circa il 27% delle risposte dei modelli linguistici più diffusi contiene affermazioni non verificabili o errate.
• Questioni di privacy: mandare dati aziendali a sistemi esterni è come condividere i segreti di famiglia con uno sconosciuto. Non sempre è una grande idea.
• Non sono aggiornati: la loro conoscenza è ferma a una certa data, mentre la tua azienda continua a evolversi.
• Non hanno memoria aziendale: non ricordano i progetti falliti, le soluzioni già tentate o le decisioni precedenti.

La buona notizia? Non devi scegliere. Puoi combinare il meglio di entrambi i mondi.

Realizzare un sistema di AI generativa in azienda non significa dover creare un modello da zero. Sarebbe come voler costruire una Ferrari quando ti serve solo personalizzare l’auto che già hai.

L’approccio che funziona meglio si chiama RAG (Retrieval-Augmented Generation). In parole povere: usi un modello già pronto e gli insegni a consultare i tuoi dati prima di rispondere. Funziona così:

1. Prepari i dati: raccogli, pulisci e organizzi i tuoi documenti
2. Li trasformi in un formato che l’AI capisce: come tradurli in una lingua che comprende
3. Crei un sistema di ricerca intelligente: che trova le informazioni rilevanti quando serve
4. Generi risposte informate: combinando la conoscenza generale dell’AI con i tuoi dati specifici

È un po’ come un tuo nuovo collega che ha già letto e memorizzato tutti i documenti aziendali prima del suo primo giorno di lavoro!

Basta quindi premere un bottone? No, ci vuole un approccio graduale per introdurre l’AI generativa in azienda:

1. Fai l’inventario dei dati: cosa hai, dove si trova, quanto è aggiornato
2. Definisci cosa vuoi ottenere: assistenza interna, supporto clienti, analisi…
3. Parti in piccolo: scegli un’area limitata per dimostrare il valore
4. Migliora gradualmente: raccogli feedback e affina il sistema
5. Integralo nei processi: fallo diventare parte della routine quotidiana

Non pensare di rivoluzionare l’azienda in un colpo solo. Meglio un progetto pilota che funziona bene che un progetto faraonico che non vede mai la luce.

Per partire servono competenze diverse:

• Chi conosce a fondo i processi aziendali
• Chi sa maneggiare e preparare i dati
• Chi sa configurare i sistemi di AI
• Chi coordina il tutto pensando agli utenti finali

Inizia con quello che hai, migliora strada facendo.

Basta con la teoria. Vediamo come questi sistemi possono realmente aiutare nel quotidiano:

1. Il collega che sa tutto e non va mai in ferie

Un assistente virtuale che risponde a domande sulla knowledge base aziendale. “Come funziona il processo di approvazione?”, “Dove trovo il template per i nuovi clienti?”, “Qual è la procedura per richiedere ferie?”. Niente più tempo perso a cercare informazioni in documenti sparsi.

2. La documentazione che si scrive (quasi) da sola

Supporto alla creazione di manuali e guide. Non parti da zero, ma da una base che l’AI genera consultando specifiche e documenti esistenti. Tu controlli, modifichi e pubblichi.

3. Il supporto clienti che non ti fa fare figuracce

Sistemi che aiutano gli operatori suggerendo risposte basate sulle specifiche dei prodotti e sulle soluzioni già usate in passato. Meno improvvisazione, più precisione.

4. Previsioni che tengono conto della TUA storia

Analisi predittive che non si basano su trend generici, ma sui pattern specifici della tua azienda.

5. Riassunti intelligenti che ti fanno risparmiare tempo

Sintesi automatiche di riunioni, report e documenti lunghi, concentrandosi su ciò che è rilevante per il tuo ruolo.

Va bene l’entusiasmo, ma alla fine contano i risultati. Come capire se ne vale la pena?

Da misurare con il cronometro:

• Quanto tempo risparmi cercando informazioni
• Quante attività completi in un’ora rispetto a prima
• Di quanto si riducono gli errori
• Quanto acceleri lo sviluppo di nuovi progetti
• Quanto tempo ci mette un nuovo dipendente a diventare produttivo

Da chiedere alle persone:

• Se trovano utile il sistema
• Se si fidano delle risposte ricevute
• Se lo userebbero anche se non fosse obbligatorio

Mettiamo le carte in tavola: ci sono alcuni ostacoli da superare.

• Garbage in = Garbage out
  Se i tuoi dati sono un disastro, l’AI non farà miracoli. Servirà un lavoro di pulizia e organizzazione.
• Questioni di accesso
  Non tutti dovrebbero poter interrogare tutti i dati. Servirà un sistema di permessi ben strutturato.
• Tra precisione e creatività
  Un sistema troppo rigido potrebbe limitare la capacità di generare idee nuove. Serve un equilibrio.
• Trasparenza
  Gli utenti devono poter verificare da dove arrivano le informazioni. La fiducia cieca non è mai una buona idea.

La sfida più grande? Convincere le persone che condividere la conoscenza non le renderà sostituibili. Anzi, le renderà più preziose perché potranno concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.

Rispetto  a questo tema alcune tendenze sono già evidenti:

• Sistemi sempre più ibridi
  L’integrazione tra dati interni ed esterni diventerà più fluida. I sistemi capiranno automaticamente quando attingere alle diverse fonti.
• Personalizzazione spinta
  Risposte calibrate non solo sull’azienda ma sul dipartimento, il ruolo, persino le preferenze individuali.
• Strumenti più accessibili
  Creare questi sistemi diventerà alla portata di tutte le PMI, con soluzioni più semplici da configurare.
• L’umano resta al centro
  I feedback continueranno a essere fondamentali. L’AI migliora solo se qualcuno le insegna cosa ha sbagliato.

Insomma, l’AI generativa aziendale non risolverà magicamente tutti i problemi. Ma è uno strumento potente che può amplificare il valore di ciò che già possiedi e che ti distingue dalla concorrenza: la tua conoscenza unica.