Ma è davvero così?
Dopo oltre vent’anni di esperienza nell’automazione dei processi nelle strutture organizzative, ho visto da vicino le evoluzioni tecnologiche, i loro successi e soprattutto i loro fallimenti. Credo fermamente nella tecnologia, ma so anche che un cattivo uso può creare più problemi di quanti ne risolva.
Se c’è una trappola in cui molti cadono, è l’effetto WOW: il fascino dell’innovazione per il solo gusto di innovare, senza una reale analisi delle necessità operative. Ecco perché l’80% dei progetti di IA aziendali fallisce, come evidenziato in diversi studi. Non perché l’intelligenza artificiale non funzioni, ma perché viene implementata senza criterio, seguendo la moda più che la logica.
Perché l’80% dei progetti di IA fallisce?
Non esiste alcuna tecnologia che possa automatizzare completamente un processo se prima non è stato analizzato e strutturato correttamente. I motivi per cui la maggior parte dei progetti di IA aziendali fallisce sono principalmente tre:
Si parte dalla tecnologia invece che dal problema → Molti acquistano software basati sull’IA senza prima analizzare il loro metodo di lavoro. Il risultato? Strumenti complessi, difficili da integrare, che creano più confusione che benefici.
La qualità dei dati è spesso inadeguata → L’intelligenza artificiale si basa su enormi quantità di dati per apprendere e prendere decisioni. Ma se i dati non sono accurati, l’IA non fa altro che automatizzare gli errori.
L’IA viene applicata a processi non standardizzabili → Se un processo ha troppe variabili e casi particolari, l’automazione diventa antieconomica, perché richiederebbe uno sviluppo estremamente costoso e comunque fallibile.
Software tradizionale vs. sistemi di IA: una differenza fondamentale Per capire dove l’IA può essere utile e dove no, bisogna prima distinguere tra software tradizionali e sistemi di intelligenza artificiale.
Software tradizionale: prevedibile e affidabile Un software gestionale tradizionale funziona su regole fisse: Richiede input noti e strutturati. Produce output prevedibili e verificabili. Non si adatta autonomamente, ma segue le regole impostate dall’utente. Esempio: se un software è progettato per ripartire le spese in base ai millesimi, lo farà sempre allo stesso modo, senza errori, perché la logica è prestabilita.
Sistemi di IA: adattabilità e fallibilità Un sistema di intelligenza artificiale, invece, è per definizione imprevedibile nella singola procedura. Non segue semplici regole, ma autoapprende dai dati. Può migliorare nel tempo, ma inizialmente può compiere errori. Non sempre produce risultati ripetibili, poiché lavora su probabilità e modelli dinamici. Esempio: un’IA che analizza le fatture potrebbe auto-correggersi nel tempo, imparando quali categorie assegnare ai vari costi. Ma nelle fasi iniziali potrebbe commettere errori significativi, perché non ha ancora accumulato abbastanza dati per fare scelte affidabili.
L’80% delle operazioni è automatizzabile. Il 20% no. La chiave per un’innovazione efficace è sapere cosa automatizzare e cosa no.
Operazioni ripetitive e standardizzabili (perfette per l’IA e l’automazione) L’intelligenza artificiale e i software avanzati sono potenti alleati per tutte quelle attività che seguono logiche precise e ripetitive: Importazione automatica delle fatture elettroniche → Nessun errore di trascrizione. Verifica automatica del DURC → Controllo immediato della validità. Riconciliazione bancaria → Collegamento automatico tra bonifici e pagamenti. Ripartizione delle spese condominiali → Calcolo immediato delle quote in base ai millesimi. Invio automatico di solleciti → Comunicazioni rapide e senza margine di errore. Queste sono le aree in cui la tecnologia ha il massimo impatto positivo, perché eliminano il lavoro manuale ripetitivo e riducono il rischio di errori.
Operazioni complesse e variabili (dove l’IA è antieconomica) Ci sono però attività in cui l’intelligenza artificiale non è la soluzione migliore. Prendiamo un caso pratico:
Una fattura per una rottura braga in un condominio. Sulla carta sembra un’operazione semplice, ma nella realtà possono emergere variabili imprevedibili: Il danno era dovuto a problemi strutturali o a uso improprio del conduttore? L’intervento rientra nell’assicurazione condominiale o è a carico del singolo proprietario? Il fornitore ha rispettato il preventivo o ci sono contestazioni? È stato seguito il giusto iter di approvazione per la spesa straordinaria? Questa complessità rende impossibile una standardizzazione senza un alto grado di supervisione umana. Certo, un’IA potrebbe analizzare migliaia di casi simili e fare previsioni, ma l’errore nella singola procedura sarebbe inevitabile. Ecco perché un software tradizionale con regole chiare e prevedibili è spesso più affidabile di un sistema di IA in ambiti a elevata variabilità.
Il metodo corretto per implementare la tecnologia
1. Analizza il tuo metodo di lavoro → Identifica le attività più ripetitive e le inefficienze più grandi.
2. Struttura il tuo flusso di lavoro → Standardizza le procedure prima di pensare alla tecnologia.
3. Scegli la soluzione più adatta → Non sempre serve l’IA: spesso un buon software tradizionale è più che sufficiente.
4. Implementa con gradualità → Evita di stravolgere tutto: adotta una funzione alla volta e verifica i benefici.
5. Mantieni il controllo → L’IA è un aiuto, non un sostituto. L’amministratore resta il decisore finale.
Oltre l’effetto WOW, verso una digitalizzazione consapevole L’intelligenza artificiale non è una bacchetta magica, ma uno strumento che, se usato con criterio, può migliorare drasticamente l’efficienza operativa. Il futuro non è l’IA, ma un’amministrazione più intelligente, che sappia usare la tecnologia con logica e metodo. Se vuoi scoprire come digitalizzare il tuo studio senza cadere nell’effetto WOW, fai il test gratuito sul sito del Bignamino del Condominio e iscriviti al corso https://iscrizione.dylog.it/login/loginDylogIT_Mercato/05.
Pubblicata il 04-03-2025