Amici, colleghi, parenti alla lontana che vi scrivono solo per gli auguri di Natale. Ultimamente, un’eco digitale si sta diffondendo nelle vostre chat: “Ma è vera quella cosa della nuova privacy su WhatsApp?”. La risposta è sì. E prima che la zia vi inoltri un messaggio audio di 12 minuti pieno di informazioni distorte, facciamo un po’ di chiarezza.

Meta, nel suo infinito slancio di generosità per proteggere i nostri segreti (dopo averci chiesto l’amicizia su ogni piattaforma possibile), ha partorito una nuova creatura: la “Privacy avanzata della chat”. In pratica, è un po’ come mettere un buttafuori all’ingresso del vostro gruppo del calcetto o del “Team Spritz”. Vediamo cosa cambia e se possiamo finalmente smettere di preoccuparci di quella foto imbarazzante della cena aziendale.

Il “Kit di Sopravvivenza” per i vostri gruppi

Immaginate questa funzione come un interruttore magico che, una volta premuto, attiva una specie di “modalità segreta” per le vostre chat. Niente di trascendentale, non diventerete delle spie internazionali, ma avrete qualche arma in più.

Ecco cosa succede quando un coraggioso membro del gruppo (o l’amministratore, se è un tipo autoritario) attiva questa opzione:

1. Stop all’invasione della Galleria: Avete presente quella valanga di meme, gattini e foto sfocate che intasano la memoria del vostro telefono? Attivando la privacy avanzata, i media ricevuti nel gruppo non verranno più salvati in automatico. Una benedizione. Dovrete salvarli manualmente, il che vi darà quel secondo prezioso per chiedervi: “Mi serve davvero la decima foto del tramonto del collega?”.
2. L’esportatore di chat colpisce ancora? No! È finita l’era del “ora esporto tutta la chat e ti dimostro che avevi torto”. La funzione per esportare la cronologia viene disabilitata. Le conversazioni nate nel gruppo, muoiono nel gruppo. “What happens in Vegas, stays in Vegas”: un po’ come a Las Vegas, ma con meno paillettes e più sticker.
3. L’Intelligenza Artificiale si fa da parte: In queste chat “protette”, l’assistente di Meta (@MetaAI) non potrà essere invocato. Niente riassunti automatici dei 300 messaggi che vi siete persi mentre eravate in riunione. Dovrete leggerli tutti. Un piccolo prezzo da pagare per la vostra ritrovata riservatezza, no?

“Ma quindi Meta non leggerà più le nostre chat?”

Calma. Respiro profondo. Questa è la parte dove sfatiamo il mito che viaggerà più veloce della luce sui gruppi “Mamme della 4ª B”. Le vostre chat personali e di gruppo sono già protette da crittografia end-to-end. Questo significa che, in teoria, solo tu e le persone con cui chatti potete leggerne il contenuto.

La “Privacy avanzata” non è uno scudo contro Meta, ma più un galateo digitale forzato. È uno strumento per evitare che i contenuti della chat “trapelino” facilmente all’esterno per mano degli stessi partecipanti, che sia per distrazione (il salvataggio automatico) o per dolo (l’esportazione).

La Logica dietro l’Esclusione

L’obiettivo principale della “Privacy Avanzata” è creare un ambiente di conversazione più “ermetico”, dove i contenuti condivisi hanno meno probabilità di uscire da quella specifica chat. Le sue tre restrizioni principali (blocco salvataggio media, blocco esportazione, blocco funzioni AI) lavorano insieme per questo scopo.

L’esclusione di Meta AI è una conseguenza diretta e logica di questo principio. Vediamo perché.

Le funzioni di Meta AI all’interno di un gruppo, come @Meta AI, riassumimi gli ultimi 50 messaggi o @Meta AI, crea un'immagine di un gatto che programma un computer, richiedono che i messaggi o le richieste (i “prompt”) vengano inviati ai server di Meta per essere elaborati.

Sebbene Meta affermi di utilizzare una tecnologia chiamata “Private Processing” per rendere queste analisi sicure e private (in un ambiente protetto dove nemmeno l’azienda stessa può leggere i messaggi personali), l’azione stessa di “inviare” il contenuto della chat a un servizio esterno, seppur integrato, va contro il principio fondante della “Privacy Avanzata”.

In altre parole, la funzione blocca l’azione dell’utente di condividere i messaggi con l’AI.

Facciamo un Paragone

Immagina che la chat con “Privacy Avanzata” sia una stanza con una regola ferrea: “Tutto ciò che viene detto qui, non può essere registrato o riportato fuori”.

• Esportare la chat sarebbe come trascrivere l’intera conversazione e portarsela via. Vietato.
• Salvare una foto nella galleria sarebbe come fare una foto a qualcosa nella stanza e portarla fuori. Vietato.
• Chiedere a Meta AI di riassumere la conversazione sarebbe come chiamare un assistente esterno (l’AI), fargli ascoltare una parte della discussione per ottenere un riassunto. Anche se l’assistente è discreto e promette di dimenticare tutto subito dopo (come fa il “Private Processing”), l’atto stesso di coinvolgerlo e “fargli ascoltare” viola la regola principale della stanza. Quindi, vietato

Le implicazioni: cosa cambia nella vita di tutti i giorni?

• Per i festaioli: Potete condividere le foto della festa del venerdì sera con un filo di tranquillità in più, sapendo che non finiranno automaticamente nel rullino foto di tutti i presenti, pronte per essere mostrate per sbaglio alla persona sbagliata.
• Per i colleghi: Il gruppo di progetto diventa un ambiente leggermente più sicuro. Si riduce il rischio che screenshot o esportazioni di conversazioni vengano usate come “prove” in faide da ufficio.
• Per gli amministratori: Avete un nuovo superpotere! Potete decidere se lasciare a tutti la libertà di attivare/disattivare questa funzione o se tenerla stretta nelle vostre mani. Gestire un gruppo WhatsApp è sempre più simile a governare un piccolo regno.

In conclusione: la notizia è assolutamente attendibile. Non è una rivoluzione epocale che vi renderà invisibili, ma un’utile aggiunta per mettere un po’ d’ordine e di discrezione nel caos quotidiano dei gruppi.

Ora potete tornare a chattare. E sì, sentitevi liberi di inoltrare questo articolo nel gruppo. È decisamente più utile di un gattino che dà il buongiorno. Forse.

Una storia inventata ma plausibile. Accomodati e ascolta la storia dello Studio Iva Da Roi e del suo viaggio nella terra dell’intelligenza artificiale, visto attraverso gli occhi del leader, la stessa Iva Da Roi, e di una delle colonne portanti dello Studio: Roberta Ipotetica.

Lo Studio Iva Da Roi era un piccolo, fiorente ecosistema umano e professionale. Con circa dodici anime dedicate tra titolari, commercialisti, praticanti e personale amministrativo, i flussi di relazione erano la linfa vitale. Niente gerarchie soffocanti, ma un’amicizia sincera e una collaborazione spontanea. Questo ambiente sereno si traduceva in flussi di lavoro fluidi (nonostante la manualità di certe prassi) e in un solido rapporto di fiducia con una clientela fedele da anni. La stabilità era tale che il flusso di personale era quasi immobile: una dozzina di persone da sempre, un team coeso dove ognuno conosceva il proprio posto e il valore del proprio contributo.

Roberta era l’incarnazione di questa stabilità, un pilastro nel flusso amministrativo dello studio. Le sue mani scorrevano veloci tra documenti cartacei e tastiera, la sua mente organizzava scadenze e procedure con una precisione frutto di anni di esperienza. Le sue “prassi consolidate” non erano solo metodi di lavoro; erano il suo flusso di valore percepito, la base della sua sicurezza professionale e del suo orgoglio. Era in quel controllo meticoloso, in quella conoscenza intuitiva delle procedure, che risiedeva il suo contributo essenziale al buon funzionamento dello studio.

Tuttavia, i titolari di Iva Da Roi, attenti alle correnti che muovevano il mondo dei flussi informativi e dei servizi, iniziarono a percepire il potenziale dell’Intelligenza Artificiale. Non la vedevano come un’onda che avrebbe spazzato via tutto, ma come un vento che poteva gonfiare le vele, rendendo i flussi di lavoro interni più agili e liberando energie per attività a più alto valore. Capivano che l’AI poteva migliorare il lavoro del proprio personale, potenziando le loro capacità anziché sostituirle tout court.

In particolare, Iva acquisì consapevolezza che, nonostante la solidità e la fiducia dei clienti (preziosi flussi di relazione e finanziari consolidati), il modo in cui venivano gestiti i flussi di informazione e i flussi di lavoro interni limitava il potenziale futuro dello studio e la sua competitività a lungo termine. La decisione di esplorare l’AI non avrebbe rappresentato solo una possibilità tecnologica, ma una scelta strategica fondamentale per garantire la prosperità e l’innovazione dello studio negli anni a venire.

Iva ed i soci capirono anche che il cambiamento non sarebbe stato indolore, specialmente per chi, come Roberta e le sue colleghe, era ancorato a prassi collaudate. Il potenziamento del capitale umano esistente, spostando le loro preziose energie e competenze verso attività a più alto valore e più gratificanti, avrebbe incontrato delle resistenze (come quelle del personale amministrativo legato alle vecchie prassi). Per Iva non si trattava di un ostacolo frustrante, ma di una sfida di leadership da affrontare con empatia e strategia.

La Scelta Strategica: Collaborare per Crescere

La decisione di affrontare un percorso di aggiornamento digitale fu ponderata. Pur potendo sostenere l’investimento da soli (il flusso finanziario dello studio era solido), i titolari ebbero un’intuizione strategica che attingeva ai flussi di relazione preesistenti: perché non unire le forze con altri studi amici? Per Iva, si sarebbe creata l’occasione di condividere esperienze, ridurre i rischi di implementazione e ottenere migliori condizioni dal fornitore. Nacquero così l’idea e poi la concretizzazione di un gruppo di acquisto. Questa mossa non solo diluiva i rischi e aumentava il potere negoziale con i fornitori (ottimizzando i flussi finanziari iniziali), ma creava anche un flusso di conoscenza condivisa tra studi con esperienze simili.

Trovarono un fornitore con una piattaforma Software-as-a-Service (SaaS) flessibile, ideale per un gruppo di acquisto. La piattaforma avrebbe ospitato i processi intelligenti, garantendo manutenzione e aggiornamenti gestiti esternamente (un’esternalizzazione di flussi di gestione tecnica). Il fornitore, incentivato dal numero di adesioni e dall’utilizzo, offrì condizioni economiche vantaggiose, rendendo il flusso finanziario dell’investimento ancora più sostenibile nel tempo, quasi un canone evolutivo. Emerse la complessa questione del trovare il giusto equilibrio tra standardizzazione e adattamento locale, ma Iva ottenne che ciascun membro del gruppo di acquisto avrebbe potuto ottenere, a proprie spese, delle personalizzazioni.

Contemporaneamente, all’interno dello Studio Iva Da Roi, iniziò una fase di analisi interna meticolosa. Non “cosa può fare l’AI?”, ma “quali flussi di lavoro e flussi informativi ripetitivi o complessi assorbono più tempo? Dove l’automazione potrebbe supportare concretamente Roberta e gli altri, liberando le loro capacità?”. Si trattava di identificare dove l’AI potesse avere il massimo impatto nel supportare (potenziare il flusso di lavoro) il personale esistente, piuttosto che sostituirlo. Emerse che l’AI non sarebbe servita solo ad automatizzare l’esistente, ma avrebbe potuto aprire nuove possibilità: elaborazioni trasversali sui dati dei clienti nel gestionale – incrociando informazioni contabili con dati esterni sul rischio, per esempio – creando nuovi e più ricchi flussi di conoscenza e potenziali nuovi flussi di valore per i clienti stessi. La convenienza strategica ed economica era evidente.

Tuttavia, affrontare tutto in una volta sarebbe stato caotico. Per gestire la complessità di un cambiamento così profondo e per permettere a tutti di adattarsi, Iva ebbe l’idea di passare per una serie di stadi evolutivi. Un approccio graduale che avrebbe permesso di consolidare i cambiamenti, formare il personale e, aspetto cruciale, usare le risorse (principalmente tempo risparmiato e maggiore efficienza) liberate da uno stadio per finanziare l’attuazione del successivo. Il flusso finanziario dell’investimento si sarebbe auto-alimentato progressivamente.

Roberta e il suo Copilota

Quando arrivò il momento della prima fase operativa – quella dedicata all’automazione di compiti come l’inserimento dati e la classificazione documenti – l’attenzione si concentrò inevitabilmente su Roberta.

I Timori di Roberta

Le sue emozioni erano un turbine. C’era la paura viscerale di essere resa superflua. Aveva passato anni a perfezionare quelle prassi; vederle potenzialmente sostituite da un codice era un attacco diretto al suo flusso di valore percepito. C’era l’incertezza di non capire cosa stesse succedendo “sotto il cofano”. L’AI le sembrava una magia nera, non una tecnologia. Come avrebbe potuto fidarsi? E se sbagliava? C’era l’apprensione per il futuro: il suo lavoro sarebbe diventato noioso? O troppo difficile? Si sentiva come se il terreno sotto i suoi piedi stesse tremando, minacciando la stabilità che aveva conosciuto per così tanto tempo. La sua emozione di cambiare prassi era intrisa di resistenza, una difesa istintiva contro ciò che percepiva come una dequalificazione del suo ruolo e della sua esperienza. Il suo flusso emotivo era turbolento, un conflitto tra la lealtà verso lo studio e la paura per sé stessa. Iva notò il disagio di Roberta e cercò di tenerne conto.

I dubbi tecnici e le sfide dell’implementazione

Parallelamente ai timori umani, c’erano le sfide tecniche, percepite da Roberta come ulteriori fonti di stress e conferma delle sue paure:

• Affidabilità Iniziale: “Funzionerà sempre? E se sbaglia? Chi si accorge dell’errore?” Questo dubbio sulla robustezza del flusso di controllo algoritmico iniziale era legittimo. I tecnici hanno dovuto dimostrare l’accuratezza, magari affiancando l’automazione con verifiche umane nelle prime settimane.
• Gestione delle Eccezioni: l’AI gestiva la “normalità”, ma la contabilità è piena di eccezioni. “E questo documento strano come lo gestisce? Farà un pasticcio e dovrò rimettere a posto io tutto?” La gestione dei flussi informativi non standard da parte dell’AI era una criticità tecnica che richiedeva un’interfaccia chiara per l’intervento umano di Roberta.
• Interfaccia Utente: “Come interagisco con ‘sto coso’? Devo imparare tutto da capo?” L’usabilità della piattaforma SaaS e dell’interfaccia con l’AI era una sfida tecnica cruciale per garantire che il nuovo flusso di lavoro fosse gestibile dal personale.

Iva recepì le remore di Roberta e, conoscendola, comprese che erano concrete, non solo frutto della sua emotività. Decise quindi di condividerle con i soci, in modo che questi aspetti venissero attenzionati al momento giusto da ciascuno di loro.

Poi, la magia ha iniziato a manifestarsi. L’AI ha iniziato ad affiancare Roberta, non sostituirla. Come un angelo custode digitale, ha iniziato a gestire silenziosamente le montagne di documenti standard, il data entry ripetitivo, le prime, semplici classificazioni. Lasciava a Roberta le eccezioni, i casi complessi, le verifiche finali. Non era un capo che la controllava, ma un copilota infaticabile che le alleggeriva il carico più pesante e noioso del suo flusso di lavoro.

L’emozione di cambiare prassi ha cominciato a trasformarsi. La paura iniziale ha lasciato spazio al sollievo di vedere le code di lavoro diminuire. L’incertezza si è stemperata nella curiosità di capire come funzionava il “copilota”. L’apprensione per la perdita di valore si è mutata in orgoglio per la sua nuova capacità di “supervisionare” l’AI, di gestire ciò che la macchina non poteva fare, di applicare il suo giudizio esperto sui casi segnalati dal sistema.

Iva apprezzò più che mai la sua conoscenza delle eccezioni e la sua esperienza nel navigare situazioni ambigue – la sua conoscenza tacita. Il flusso di valore della sua collaboratrice non era svanito; si era spostato su un piano superiore, più intellettuale e meno meccanico. Iva comprese che questo indicava il successo umano del cambiamento organizzativo realizzato fino a quel momento.

In più, Iva ed i soci si accorsero come le elaborazioni trasversali dei dati potenziate da fonti esterne costituissero un nuovo flusso di valore per i clienti, spostando il focus dal semplice risparmio all’aumento della capacità analitica e consulenziale dello studio.

Modalità “A Regime” e il Nuovo Equilibrio dei Flussi

Progredendo attraverso gli stadi evolutivi – implementando l’AI per l’analisi dei dati, integrando fonti esterne, sviluppando reportistica avanzata sulla piattaforma SaaS – lo studio ha visto i flussi di lavoro diventare più snelli, i flussi informativi più ricchi e accessibili, i flussi decisionali operativi più veloci e data-driven. Ogni stadio completato ha liberato nuove risorse – tempo del personale, maggiore capacità di gestire clienti – che sono state sistematicamente reinvestite nel finanziare lo stadio successivo, creando quel circolo virtuoso descritto.

Alla fine, lo studio ha raggiunto la sua modalità “di crociera” o “a regime”. Il sistema AI/RPA era operativo, la sua manutenzione ordinaria era garantita dal fornitore (un flusso di servizio continuo). I membri del gruppo di acquisto potevano richiedere personalizzazioni specifiche per le loro esigenze (un flusso di adattamento guidato).

Per Roberta, la vita lavorativa quotidiana era profondamente cambiata, ma in un modo che ora sentiva positivo. Non gestiva più montagne di carta o inseriva dati all’infinito. Il suo lavoro consisteva nel supervisionare i flussi gestiti dall’AI, nell’analizzare i report che il suo angelo custode digitale preparava automaticamente, nell’interagire con i clienti per le questioni complesse che richiedevano il suo tocco umano, e nel contribuire con la sua esperienza a migliorare continuamente le regole e i processi dell’AI. Le sue paure si erano placate, sostituite da una nuova sicurezza e da un senso di realizzazione. Il suo flusso di valore non era diminuito; si era trasformato, diventando più strategico e meno operativo, dimostrando come in un’organizzazione in evoluzione, l’intelligenza umana e quella artificiale possano coesistere e potenziarsi a vicenda, riorganizzando l’intero ecosistema di flussi.

Iva ed i soci si confrontarono sugli esiti del progetto, sulle fatiche affrontate, sui risultati ottenuti, sul rafforzamento dei legami tra loro, anche con coloro che inizialmente avevano espresso una certa tiepidezza. Il progetto, una volta concretizzato, aveva portato al raggiungimento di una nuova stabilità dinamica. Un’organizzazione non più appesantita da prassi obsolete, ma agile, intelligente e con un team potenziato, pronta ad affrontare le sfide future. Un equilibrio rinnovato tra flussi tecnologici avanzati e flussi umani valorizzati, sotto la loro guida strategica.

Immagini create da Nicola Granà con Midjourney

Lo Studio Iva Da Roi era un ecosistema organizzativo stabile e nutrito da flussi di relazione umani profondi e consolidati. Dodici persone, una sola sede con qualche collaboratore remoto, ma un legame forte, quasi familiare. I flussi di conoscenza si tramandavano per via orale o con l’affiancamento, le decisioni operative spesso scaturivano da rapide consultazioni informali. I flussi finanziari erano stabili, alimentati dalla fiducia di clienti storici.

In questo mondo, Roberta era un pilastro. Aveva iniziato come la più giovane, e ora, dopo tanti anni, le sue mani conoscevano ogni scorciatoia sulla tastiera per inserire dati nei vecchi software gestionali, i suoi occhi identificavano al volo i documenti, la sua memoria era un archivio vivente di procedure consolidate. Le sue “prassi consolidate” non erano solo abitudini; erano la sua sicurezza, la prova tangibile della sua competenza, il fondamento del suo flusso di lavoro quotidiano che scorreva prevedibile e rassicurante.

Quando i titolari, lungimiranti e consapevoli che l’AI stava ridefinendo i flussi di informazione e di lavoro in molti settori, annunciarono il progetto di “aggiornamento digitale”, la notizia cadde come un sassolino in uno stagno placido. Non si parlò subito di “autonomia”, ma di “supporto”, di “migliorare il lavoro”. Ma per Roberta, il cui lavoro era quelle prassi, la parola “migliorare” suonava minacciosa. Migliorare cosa? E soprattutto, migliorare chi?

Le Emozioni Profonde e le Incertezze

Nell’animo di Roberta si agitavano onde di emozioni profonde e incertezze che raramente verbalizzava, ma che condizionavano il suo flusso comunicativo non detto e la sua percezione della realtà lavorativa:

• Paura della Sostituzione: la paura più viscerale. Per anni la sua utilità era stata definita dalla sua capacità di gestire quei complessi flussi di materia (documenti cartacei) e flussi di informazione (dati da inserire, documenti da classificare) con cura e velocità. Se una “macchina” poteva farlo meglio o più velocemente, quale sarebbe stato il suo posto? Si sentiva come un artigiano esperto di un mestiere antico, minacciato dall’avvento della produzione in serie. Questo era un attacco al suo flusso di valore percepito, ciò per cui lei si sentiva considerata, utile, necessaria. Si sentiva minacciata nella sua identità professionale e nella sua sicurezza.
• Inadeguatezza e Paura di Non Capire: l’idea di dover imparare a usare “roba complicata” la spaventava. Lei era brava con il suo sistema, con le sue prassi. I “computer” in generale le sembravano già abbastanza misteriosi, figuriamoci l’Intelligenza Artificiale. Il pensiero di non essere all’altezza, di rallentare il processo di cambiamento, di sentirsi “vecchia” o obsoleta, erodeva la sua sicurezza. Questo era un blocco potenziale per il suo futuro flusso di conoscenza.
• Perdita di Controllo e Rassicurazione: c’era una rassicurante familiarità nel controllo manuale. Sapeva esattamente dove andava ogni dato, perché aveva deciso lei di metterlo lì. Sapeva che l’errore umano era possibile, ma era il suo errore, che poteva cercare e correggere. L’idea che un processo automatico, una scatola nera, facesse il lavoro al suo posto la privava di quel senso di controllo quotidiano, di quella tangibilità del suo operato. Il suo flusso di controllo sul suo micro-ambiente di lavoro stava per cambiare radicalmente.
• Svalutazione dell’Esperienza: sentiva, forse ingiustamente, che anni di esperienza nel padroneggiare le prassi esistenti venissero liquidati come semplici “compiti a basso valore”. La conoscenza tacita che aveva accumulato – le eccezioni frequenti, i clienti con documentazione “particolare”, i periodi dell’anno più critici – sembrava improvvisamente meno importante della capacità di un software di “leggere” un PDF.

L’Affiancamento dell’Angelo Custode Algoritmico

Poi è arrivato. Non un robot fisico ingombrante, ma un’integrazione discreta nel suo software quotidiano. Un “processo automatico di AI” che ha iniziato a lavorare accanto a lei. I titolari e i tecnici esterni lo hanno presentato proprio così: non un sostituto, ma un copilota, un angelo custode digitale. Un assistente infaticabile.

Inizialmente, Roberta lo guardava con sospetto. Vedeva sullo schermo piccole icone comparire magicamente, dati che venivano inseriti nei campi senza che lei li digitasse. Era strano, quasi inquietante. Si sentiva osservata, giudicata dalla sua stessa scrivania digitale. Il suo flusso di lavoro tradizionale era interrotto da questa presenza invisibile e iper-efficiente.

Ma poi ha iniziato a notare le piccole cose. L’angelo algoritmico si occupava delle pile di fatture fornitore più noiose, quelle con i formati più standard e i dati più prevedibili. Lo faceva in una frazione del tempo che ci avrebbe impiegato lei, senza mai un errore di battitura. Le lasciava magicamente già inseriti i dati, chiedendole solo un rapido sguardo di conferma, un “sì, è corretto” che era più un atto di supervisione che di esecuzione.

Ha notato che il “copilota” le segnalava con un’icona discreta solo i documenti o i dati su cui aveva un dubbio, quelli un po’ ambigui o fuori standard. Erano proprio i casi che prima le facevano perdere più tempo in verifiche incrociate o nel chiedere conferma. Ora, l’angelo le faceva il grosso del lavoro, e lei doveva solo applicare il suo giudizio umano (il suo flusso decisionale di alto livello, basato sull’esperienza) sui pochi casi complessi.

L’Emozione di Cambiare Prassi Coinvolgendo la Vita Lavorativa

Questo cambiamento nelle prassi quotidiane ha iniziato a generare una nuova ondata di emozioni:

• Sollievo: il primo grande sentimento positivo. Il sollievo di non dover più affrontare la monotonia del data entry massivo. Il sollievo di vedere ridursi la pila di documenti che aspettavano di essere processati in quel modo. Il sollievo di avere più tempo per tirare il fiato o per dedicarsi a compiti leggermente diversi che prima delegava ad altri o che rimanevano in sospeso.
• Curiosità e Orgoglio nella Nuova Competenza: iniziò a osservare come l’angelo lavorava, a capire perché segnalava certi documenti e altri no. Imparò a “parlare” con il sistema, a dargli feedback sui suoi dubbi, attraverso l’interfaccia progettata per questo. Si sentì orgogliosa della sua capacità di adattarsi, di imparare a gestire questo nuovo strumento. La sua conoscenza si stava espandendo, non annullando quella vecchia, ma costruendoci sopra. Non era stata sostituita; la sua competenza si era evoluta.
• Riscoperta del Proprio Valore: si rese conto che il suo valore non era solo nell’esecuzione meccanica, ma nella sua capacità di giudizio, nella sua conoscenza del contesto dello studio e dei clienti, nella sua affidabilità nel gestire le eccezioni che il sistema non poteva prevedere. Era lei la supervisore dell’angelo, colei che garantiva l’accuratezza finale. Il suo flusso di valore si stava riposizionando su un piano superiore.
• Una Nuova Sicurezza: la paura iniziale si è trasformata in una nuova forma di sicurezza, più dinamica. Non la sicurezza della prassi immutabile, ma la sicurezza di essere in grado di apprendere, di adattarsi e di essere essenziale anche in un ambiente tecnologico in evoluzione. Il suo flusso di controllo non era più sulla micro-esecuzione, ma sulla supervisione dell’intero processo automatizzato, un controllo di livello superiore.

La trasformazione delle sue prassi quotidiane, guidata da questo “angelo custode” tecnologico, è diventata un percorso emotivo profondo. Non è stato facile superare le resistenze iniziali, nate da paure legittime radicate nella stabilità del suo mondo lavorativo. Ma l’approccio graduale, la presentazione dell’AI come un alleato e non un nemico, e il supporto (implicito nella cultura dello studio) dei colleghi e dei titolari, hanno permesso a Roberta di abbracciare il cambiamento. La sua vita lavorativa non è solo cambiata; si è arricchita, e con essa, si sono riorganizzati e potenziati i flussi che definiscono il suo ruolo all’interno dell’organizzazione Iva Da Roi.

Le immagini sono state create da Nicola Granà con Midjourney

Hai mai sentito parlare di autonomous business? No? Leggi questo articolo. Ho chiesto ad un’Intelligenza Artificiale Generativa di inventare una storia per spiegare il concetto. Più sotto trovi i miei commenti. Dedico questo articolo ad Otello.

Premesse, project charter e storia plausibile

Lo Studio Associato Gamma, con sedi a Milano, Roma e Firenze, contava circa 25 professionisti tra partner, senior auditor, junior e personale amministrativo. Era uno studio solido, rispettato, ma che sentiva il peso di processi tradizionali. I flussi di lavoro erano ancora molto manuali: ricezione cartacea (o via email di PDF) di documenti contabili, inserimento dati in fogli elettronici, riconciliazioni bancarie laboriose, test su campioni definiti spesso sulla base dell’esperienza e sulla praticità del momento, compilazione manuale di check-list di conformità, preparazione di report standard che richiedeva “copia-incolla” e verifiche incrociate estenuanti.

I flussi di informazione erano lenti e segmentati, dove l’informazione non circola liberamente e fluidamente attraverso l’intera struttura, ma rimane confinata all’interno di specifiche parti dell’organizzazione stessa; la conoscenza era tacitamente detenuta dai senior o dispersa in documenti non standardizzati; i flussi decisionali a livello operativo erano ripetitivi (es. decidere se un documento era corretto, se una transazione rientrava nel campione); i flussi di lavoro consumavano un’enorme quantità di tempo in attività a basso valore, limitando la capacità di dedicarsi ad analisi complesse e consulenza strategica, attività a più alto valore che generano flussi finanziari più robusti.

La spinta al cambiamento venne da diversi fattori: la crescente pressione sui costi da parte dei clienti, la difficoltà ad attrarre giovani talenti che trovavano i processi obsoleti, e la visione di alcuni partner che intuivano il potenziale dell’Intelligenza Artificiale non solo come strumento di supporto, ma come parte integrante dell’operatività. Volevano trasformare lo Studio Gamma in un’organizzazione dove gli esseri umani si dedicassero all’interpretazione dei dati, alla consulenza strategica, alla gestione delle relazioni complesse e all’innovazione, lasciando alle macchine i compiti ripetitivi e basati su regole. Decisero di puntare su un modello di “autonomous business” per l’audit e i processi correlati.

Il Project Charter: “Progetto Atlas”

Per dare struttura e direzione a questa ambiziosa trasformazione, i partner stesero un Project Charter interno, battezzato “Progetto Atlas” (come il titano che regge il mondo, simboleggiando il nuovo sistema che avrebbe sostenuto l’operatività).

Ecco una bozza di come avrebbe potuto essere strutturato:

Nome del Progetto: Progetto Atlas – La Trasformazione Digitale Autonoma dello Studio Associato Gamma

Data: [Data di inizio] Versione: 1.0 Sponsor del Progetto: Consiglio dei Partner dello Studio Associato Gamma Project Manager: [Nome del Partner/Senior Manager con visione tecnologica]

1. Scopo e Giustificazione del Progetto

• Problema Attuale: Inefficienza operativa dovuta a processi manuali e ripetitivi; elevato costo del lavoro su task a basso valore; limitata capacità di analisi approfondita a causa del tempo assorbito da attività routinarie; difficoltà nel rispondere rapidamente alle richieste dei clienti e alle nuove normative; attrattiva limitata per i giovani professionisti.
• Opportunità: Migliorare drasticamente l’efficienza e l’accuratezza dei processi di audit e contabili; ridurre i costi operativi; liberare risorse umane per attività ad alto valore (analisi, consulenza, innovazione, relazione con il cliente); offrire servizi di audit più sofisticati e basati sui dati; posizionare lo Studio Gamma come leader nell’innovazione di settore; attrarre e trattenere talenti.
• Scopo del Progetto: Trasformare progressivamente lo Studio Associato Gamma in un’organizzazione con un alto grado di autonomia operativa e decisionale nei processi di audit, compliance e amministrativi correlati, sfruttando l’automazione intelligente e l’AI.

2. Obiettivi del Progetto (SMART)

• Ridurre del 60% il tempo dedicato all’inserimento dati manuale e alla riconciliazione entro 18 mesi. (Impatto sui flussi di lavoro e finanziari)
• Implementare sistemi di analisi basata su AI per l’identificazione delle anomalie, coprendo almeno l’80% dei dataset di audit entro 24 mesi. (Impatto sui flussi informativi e decisionali)
• Aumentare la capacità di audit per FTE (Full-Time Equivalent) del 40% entro 36 mesi. (Impatto sui flussi di persone/lavoro e finanziari)
• Lanciare un portale clienti con funzionalità di reporting automatizzato e FAQ con chatbot entro 30 mesi. (Impatto sui flussi di comunicazione e utilità)
• Garantire che almeno il 90% del personale sia formato sulle nuove tecnologie implementate entro 36 mesi. (Impatto sui flussi di conoscenza)

3. Ambito del Progetto

• Incluso: Automazione dell’acquisizione e classificazione documenti; riconciliazioni automatiche; test di audit su campioni ampi o interi dataset tramite AI; identificazione anomalie e pattern di rischio; generazione report standard e lettere di management automatiche; gestione base delle comunicazioni clienti (FAQ).
• Escluso: Decisioni di alta strategia aziendale; negoziazione complessa con i clienti; consulenza su temi legali o fiscali non standard; decisioni etiche complesse non prevedibili dagli algoritmi.
• Confini: Il progetto si concentra sui processi interni di audit e amministrativi, e sulle interfacce di comunicazione standard con i clienti/fornitori.

4. Deliverables Principali

• Piattaforma RPA (Robotic Process Automation) operativa per data entry e classificazione documenti.
• Motore di analisi basata su AI per l’identificazione anomalie e test di audit.
• Sistema di generazione automatica report.
• Portale clienti con chatbot e funzionalità di reporting automatico.
• Programma di formazione interna completato.
• Processi operativi ridisegnati per integrare tecnologia e ruoli umani.

5. Stakeholder Chiave

• Partner dello Studio (Sponsor e Decision Makers)
• Professionisti Senior e Junior (Utenti finali e Attori del cambiamento)
• Personale Amministrativo (Utenti finali e Attori del cambiamento)
• Clienti (Beneficiari delle efficienze e dei nuovi servizi)
• Fornitori di Tecnologia/Consulenti esterni (Partner di implementazione)

6. Timeline di Alto Livello

• Fase 1 (Mesi 1-18): Fondazione (Infrastruttura dati, RPA, Automazione base)
• Fase 2 (Mesi 13-30): Intelligenza (AI per analisi avanzate, automazione decisioni operative)
• Fase 3 (Mesi 25-42): Interazione (Portale clienti, chatbot, report personalizzati)
• Fase 4 (In corso dal Mese 37): Ottimizzazione Continua e Autonomia Strategica (AI per decisioni di alto livello, ottimizzazione processi interni)

7. Budget di Alto Livello

• Budget iniziale stimato: [Cifra X, es. 150.000 – 200.000 Euro] per software, hardware di base, formazione iniziale, consulenza.
• Finanziamento continuo previsto tramite reinvestimento dei risparmi e aumento dei ricavi generati dall’aumentata capacità/nuovi servizi (vedi sezione successiva).

8. Rischi Principali

• Resistenza al cambiamento da parte del personale (Rischio sui flussi di persone e conoscenza)
• Problemi di qualità dei dati in ingresso (Rischio sui flussi informativi)
• Difficoltà nell’integrazione dei sistemi tecnologici (Rischio sui flussi di controllo e informazione)
• Costi di implementazione superiori alle attese (Rischio sui flussi finanziari)
• Questioni etiche o legali legate all’autonomia decisionale dell’AI (Rischio sui flussi decisionali e controllo)
• Minore adattabilità a situazioni completamente inattese rispetto all’intervento umano (Rischio sulla gestione della complessità emergente)

9. Criteri di Successo

• Raggiungimento degli Obiettivi SMART definiti.
• Feedback positivo del personale sull’impatto delle nuove tecnologie.
• Soddisfazione accresciuta dei clienti.
• Miglioramento dei margini operativi.
• Riconoscimento sul mercato come studio innovativo.

10. Governance del Progetto

• Riunioni settimanali del team di progetto.
• Review mensili con lo Sponsor (Consiglio dei Partner).
• Decisioni chiave approvate dal Consiglio dei Partner su raccomandazione del Project Manager.

Il Sostegno Finanziario: I Flussi che si Auto-Alimentano

Questo è uno degli aspetti più affascinanti di trasformazioni basate sull’efficienza operativa e sulla creazione di nuovo valore. È assolutamente possibile, ed è anzi un obiettivo strategico, che uno stadio di avanzamento del progetto generi i flussi finanziari necessari a sostenere (in parte o del tutto) gli stadi successivi.

Nello Studio Gamma, questo è successo così:

1. Fase 1 (Fondazione): Automazione Base. L’investimento iniziale è stato coperto dai risparmi dello Studio e forse un piccolo finanziamento bancario mirato. L’implementazione di RPA per data entry e riconciliazioni ha liberato un numero significativo di ore-uomo dei junior auditor e del personale amministrativo, che prima erano dedicate a task ripetitivi a bassissimo valore. Il tempo risparmiato si è tradotto immediatamente in capacità produttiva extra. Invece di dover assumere nuovo personale per gestire la crescita del volume dei clienti o per dedicare tempo a formazione/attività a più alto valore, lo Studio ha utilizzato questa capacità interna liberata. Questo ha incrementato i flussi finanziari sotto forma di maggiori ricavi (gestendo più lavoro con le stesse persone) e minori costi (non dovendo assumere). Questo “surplus” finanziario generato dall’efficienza della Fase 1 è stato in gran parte reinvestito nella Fase 2, più costosa in termini di software e competenze AI avanzate.
2. Fase 2 (Intelligenza): Analisi Avanzata. L’implementazione dell’AI per l’analisi dei dataset ha permesso agli auditor di identificare anomalie e rischi molto più velocemente e su volumi di dati enormi che prima non potevano gestire. Questo ha reso i loro audit più efficaci e profondi, aumentando il valore percepito dai clienti e giustificando potenzialmente anche un leggero aumento delle tariffe per servizi di “audit aumentato” basato su dati. Ha anche ridotto il rischio di errori umani, evitando potenziali costi futuri legati a sanzioni o perdita di clienti. Il tempo dei senior auditor, prima dedicato a campionamenti manuali complessi e verifiche ripetitive, si è liberato per analisi strategiche e interazione con i clienti. Questo aumento di valore e di efficienza ha ulteriormente migliorato i flussi finanziari dello Studio, fornendo i fondi per investire nella Fase 3, che riguarda l’interazione diretta con il cliente.
3. Fase 3 (Interazione): Clienti Connessi. Il portale clienti con reporting automatizzato e chatbot ha migliorato la soddisfazione dei clienti (flusso di utilità), ridotto il tempo dedicato dal personale a rispondere a domande frequenti (flusso di lavoro/costi) e reso lo Studio più attraente per nuovi potenziali clienti (flusso finanziario in entrata). L’incremento di clientela e la maggiore fidelizzazione, uniti all’efficienza interna ormai consolidata dalle Fasi 1 e 2, hanno generato i flussi finanziari per sostenere gli investimenti continui in tecnologia e le prime sperimentazioni sulla “autonomia strategica” della Fase 4.

In questo modo, la trasformazione non è stata solo un costo da sostenere, ma un ciclo virtuoso in cui l’investimento iniziale nell’automazione di base ha generato l’efficienza e i risparmi necessari a finanziare l’investimento successivo in intelligenza e analisi, che a sua volta ha generato valore percepito e nuove opportunità di ricavo per finanziare l’interazione e l’ottimizzazione continua. I flussi finanziari sono diventati un prodotto dell’autonomia incrementale ottenuta negli altri flussi organizzativi (lavoro, informazione, decisione).

Dal punto di vista della complessità, ogni fase ha introdotto nuove variabili e interdipendenze. La sfida non era solo implementare la tecnologia, ma ri-orchestrare l’intero sistema di flussi – formando le persone, definendo nuove procedure, gestendo le eccezioni e mantenendo la coerenza tra i processi automatizzati e l’intervento umano. La gestione della complessità è diventata la capacità di far evolvere l’intero ecosistema organizzativo in modo armonico, garantendo che l’aumentata autonomia tecnologica potenzi (anziché disorganizzare) i flussi complessivi dello Studio.

Commento, domande e chiamata alle armi!

Piaciuta la storia? Se il racconto ti avesse fatto immaginare anche la possibilità di creare un’azienda senza personale… in effetti non è così sbagliato. In questo momento (primavera 2025), è già possibile. Se desideri approfondire l’argomento, leggi per esempio questo articolo.

Secondo me, un racconto del genere e l’idea di un’organizzazione estremamente autonoma sono un pochino spaventosi. In effetti, l’Intelligenza Artificiale Generativa è entrata nella vita quotidiana troppo velocemente ed in modo troppo pervasivo, senza darci il tempo di metabolizzarla, farla nostra, apprezzare le implicazioni del suo uso e del suo abuso. Inoltre, altre forme di I.A. sono state offuscate sebbene più amichevoli ed adatte a certi scopi della I.A. generativa.

Ora, anziché discutere di massimi sistemi (cosa secondo me utile ma in altri contesti), restiamo sul pezzo. Immagino che la lettura abbia suscitato varie domande e provo ad indovinarne qualcuna.

Costi e Ritorno sull’Investimento (ROI)

1. Quanto è costato realmente un percorso del genere, fase per fase?
2. Quanto tempo ci è voluto per vedere i benefici finanziari (i risparmi, l’aumento di capacità)?
3. Il modello di autofinanziamento ha funzionato davvero come previsto, o ci sono stati ritardi/costi extra significativi che hanno richiesto nuove iniezioni di capitale non previste?

Impatto sulle persone

1. Cosa è successo concretamente ai professionisti (senior e junior) e al personale amministrativo?
2. Ci sono stati licenziamenti a causa dell’automazione o le persone sono state effettivamente ricollocate su attività a più alto valore come la consulenza e l’analisi?
3. Come hanno gestito la formazione per le nuove competenze richieste?
4. Qual è stata la reazione del personale, c’è stata resistenza al cambiamento e come è stata affrontata?

Dettagli tecnologici e sfide di implementazione pratica

1. Quali specifiche piattaforme RPA o strumenti AI sono stati scelti e perché?
2. Quanto è stata complessa l’integrazione tra i vecchi sistemi (se ce n’erano) e le nuove tecnologie?
3. Quali sono state le difficoltà tecniche impreviste incontrate durante l’implementazione delle varie fasi?
4. Come hanno gestito la qualità e la standardizzazione dei dati in ingresso, fondamentale per l’efficacia dell’automazione e dell’AI?

Grado effettivo di autonomia ed i suoi limiti

1. Fino a che punto l’organizzazione è realmente diventata autonoma?
2. Quali sono le attività o le decisioni (magari quelle più complesse, etiche o che richiedono giudizio e intuizione profonda) che non possono essere automatizzate o delegate all’AI ma richiedono ancora l’intervento umano?
3. Come si bilancia l’efficienza dell’autonomia con la necessità di flessibilità e giudizio in situazioni inedite?

Reazione dei clienti e valore percepito

1. Come hanno reagito i clienti a interagire con sistemi più automatizzati (es. chatbot) o a ricevere report generati ‘dalla macchina’?
2. Hanno percepito un reale aumento di valore nel servizio ricevuto (es. maggiore velocità, insight più approfonditi), o c’è stata diffidenza?

Gestione della complessità e dei rischi emersi

1. Come hanno gestito concretamente la crescente complessità derivante dall’integrazione di sistemi diversi, dall’interazione tra agenti automatici ed esseri umani, e dalla gestione dei rischi legati a malfunzionamenti algoritmici o problemi di sicurezza?

Naturalmente, non troverai qui le risposte: si è trattato di una storia plausibile ma inventata. Possiamo incontrarci e parlarne. Possiamo anche ragionare insieme su un caso reale: il tuo!

Potresti partire per il viaggio verso un più elevato livello di automazione con un piccolo passo, sostenibile, ma che tolga a te o al tuo personale un compito a basso valore aggiunto, consentendo all’umano di concentrarsi sulla valutazione, sull’intuizione, sull’empatia. Per esempio, immagina una micro-automazione che elabori PDF contenenti prospetti e produca fogli di calcolo che riproducono, con un certo grado di affidabilità dichiarato e dipendente dalla qualità delle immagini, lo schema coi dati da cui si è partiti per produrre il PDF. Possiamo parlare di tempi e costi, lavorare ad uno studio di fattibilità e lasciar sedimentare quanto emerso o passare all’azione e migliorare effettivamente uno dei processi della tua organizzazione.

Risuonano le parole di “Onda su onda“.

Le immagini sono state create da Nicola Granà con Midjourney.