L'AI adoption, in italiano adozione dell'intelligenza artificiale, è il passaggio da un'azienda che ha comprato strumenti di AI a un'azienda in cui quegli strumenti cambiano davvero il modo di lavorare. Riguarda le persone e i processi prima della tecnologia: quali lavori affidare all'AI, chi la usa, con quali regole, come si misura. Comprare le licenze è il primo passo e il più facile.
Perché le licenze da sole non bastano?
Perché non dicono su quale processo usarle, con quali dati e con quali regole. In Italia il 71% delle grandi imprese ha progetti di AI e l'84% ha comprato licenze di AI generativa, ma solo una su cinque la usa in modo diffuso in più funzioni e appena il 9% ha una governance strutturata (Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, comunicato del 5 febbraio 2026). Intanto le persone si arrangiano: solo il 19% di chi usa l'AI al lavoro si serve esclusivamente di strumenti forniti dall'azienda (stessa fonte).
Da quale processo si parte?
Si parte da un lavoro ripetitivo che passa da documenti arrivati in formati diversi e che oggi costa ore ogni settimana. I casi più frequenti sono l'acquisizione degli ordini, i preventivi, la posta condivisa, l'assistenza clienti e il back-office amministrativo. Il processo si descrive con chi lo esegue, si tolgono i passaggi inutili e solo dopo si decide se serve l'AI. Spesso il primo passo non è un agente: è togliere un passaggio che non serve a nessuno. Come si progetta un agente quando serve è spiegato nella testata Creare agenti AI.
Chi deve essere coinvolto?
La direzione, che decide regole e priorità. Le persone dei reparti, che conoscono i processi e le eccezioni. Uno o più riferimenti interni che usano bene gli strumenti e aiutano i colleghi dopo la formazione. Senza questi ultimi l'AI resta in uso finché dura l'entusiasmo del corso. La guida sugli ambassador AI in azienda spiega come si scelgono.
Come si capisce se l'adozione funziona?
Con indicatori scritti prima di partire, non con le impressioni. Per un processo: ore restituite al mese, casi gestiti senza ricopiatura, tempo di risposta a un cliente. Per l'azienda: quante persone usano gli strumenti ammessi ogni settimana, quanti casi d'uso sono in produzione. Il modello da compilare è nella guida sul cruscotto dell'adozione AI. Il modo in cui Deepelse lavora in azienda è descritto nella pagina come lavoriamo.
Quali errori si fanno più spesso?
Nella nostra esperienza tre errori tornano spesso, e Deepelse ne ha raccolti altri nell'articolo sugli errori nell'adozione dell'AI: partire dallo strumento invece che dal processo, formare tutti nella stessa aula senza regole d'uso, misurare solo quante licenze sono attive invece di che cosa è cambiato nel lavoro. Il primo porta a demo che nessuno usa, il secondo a uso disordinato, il terzo a progetti che sembrano riusciti e non lo sono.
Domande frequenti su adozione dell'AI
Che cosa vuol dire AI adoption?
AI adoption significa adozione dell'intelligenza artificiale: il processo con cui un'azienda porta l'AI dentro i propri processi e la fa usare alle persone ogni giorno. Comprende la scelta dei casi d'uso, la formazione, le regole d'uso e la misura dei risultati. Comprare le licenze è solo il primo passo.
L'AI è adatta alla mia azienda?
Dipende dai processi più che dalla dimensione. Se il lavoro è ripetitivo e passa da documenti, email o telefonate, di solito sì: sono i casi in cui l'AI restituisce ore ogni settimana. Se il problema sta altrove, per esempio in un processo da ripensare, l'AI non è il primo passo.
Quanto tempo serve per vedere i primi risultati?
Dipende dal processo scelto e da quanto è pronto. Un uso semplice, come le prime bozze delle offerte con uno strumento ammesso, dà risultati in poche settimane. Un agente collegato ai sistemi richiede più tempo. Conta di più fissare prima gli indicatori, così che il risultato si possa misurare.
Fonti
Scritto da
Founder e CEO di Deepelse
Matteo Scutifero è founder e CEO di Deepelse.
