L’AI è utile quando entra in un processo chiaro e misurabile. Non quando viene aggiunta sopra un flusso già confuso.
Buoni segnali
- il team ripete la stessa attività molte volte alla settimana
- esistono dati, esempi o documenti su cui lavorare
- l’output può essere controllato da una persona
- un errore non blocca l’intera operazione
- si può misurare tempo risparmiato, qualità o riduzione degli errori
Casi tipici
- classificare richieste in ingresso
- preparare bozze di risposta
- cercare informazioni in documenti interni
- arricchire dati da fonti diverse
- generare report operativi
- aiutare un team a seguire una checklist
Quando evitarla
Se il processo non è chiaro, i dati sono disordinati o nessuno sa come verificare il risultato, l’AI rischia solo di rendere il problema più costoso.
Prima si sistema il flusso. Poi, se ha senso, si automatizza.