Pmi e intelligenza artificiale: la sfida si gioca sulle competenze umane, non sugli strumenti

Il dato su cui si regge l'intervista è uno solo, e basta a dare la misura del problema: appena il 4% delle piccole e medie imprese italiane ha avviato percorsi di formazione strutturati sull'intelligenza artificiale. Lo rileva l'Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano. Sul perché la cifra sia così bassa, e su cosa fare, Panorama ha sentito Miriam Merenda, direttrice del MADE Competence Center.

Secondo Merenda il primo ostacolo non è il costo di un corso. Prima ancora, l'imprenditore deve capire che cosa cambierà nella sua azienda, in termini di organizzazione e di produttività. L'IA, dice, viene ancora percepita come lontana dalle esigenze quotidiane, una questione di futuro: è questa percezione a dover cambiare, prima degli strumenti. Anche il timore della complessità tecnologica nasce spesso da qui. Senza orientamento, avverte, perfino bandi e finanziamenti dedicati rischiano di restare inutilizzati. Il lavoro di divulgazione spetta al gruppo di formazione del centro, guidato da Marta Rispoli.

Poi ci sono i vincoli pratici, il tempo in testa. In una piccola impresa liberare anche poche persone dalle attività di ogni giorno è una scelta impegnativa, e Merenda non la liquida come scarsa attenzione alla crescita. La responsabilità di MADE, sostiene, è far percepire la formazione come un investimento su due piani: quello umano, perché le persone si sentono coinvolte e l'azienda trattiene i suoi collaboratori migliori, e quello economico, che l'imprenditore vuole vedere tradotto in effetti concreti sul business.

In questo quadro si inserisce SkillAI, progetto nato dalla collaborazione tra MADE e Politecnico di Milano. Si tratta di un'intervista che si adatta alle risposte del lavoratore. Se questi dice di usare l'IA per preparare un documento, il sistema chiede per quale attività, come è stata impostata la richiesta, che cosa è stato verificato prima di usare il risultato. Il modello è articolato in sette dimensioni, dalla comprensione dell'IA da parte del singolo all'uso operativo, fino alla verifica degli output e alla consapevolezza dei rischi. Le risposte vengono poi lette e interpretate per mettere in luce fragilità e margini di miglioramento.

Merenda invita però alla cautela: una sola intervista non fotografa tutto ciò che una persona sa fare, e occorre considerare quali strumenti l'operatore può davvero usare, con quali regole e quanto spazio per sperimentare. Per evitare che la mappatura sia vissuta come un esame, vanno chiariti lo scopo e l'uso delle informazioni. L'esito ideale è far pensare «ora capisco da dove partire», non «questo è tutto ciò che so fare».

Dopo la mappa viene il percorso. Le informazioni vanno messe in relazione con obiettivi, processi e strumenti dell'impresa, per costruire una formazione che Merenda descrive come un abito su misura. Apprendimento e condizioni organizzative devono evolvere insieme: regole chiare, strumenti accessibili, tempo per provare. MADE punta sulla formazione esperienziale per avvicinare il momento in cui si impara a quello in cui si applica. Il ritorno al lavoro, aggiunge, è parte essenziale del percorso, perché lì emergono dubbi e ostacoli; una lettura prima e dopo la formazione aiuta ma non basta a garantire un ritorno economico, che richiede continuità e coerenza.

Sulle competenze più urgenti nel manifatturiero, la direttrice indica la capacità di giudicare lo scenario: l'IA dà risposte convincenti in fretta, ma capire se siano affidabili richiede senso critico e dimestichezza con i dati. Gestione e analisi dei dati e cybersecurity risultano tra le priorità anche nella ricerca del Politecnico. Servono poi saper scegliere quando usare l'IA, formulare richieste contestualizzate, verificare i risultati e proteggere le informazioni aziendali. Nella documentazione tecnica, nella qualità o nella manutenzione, la conoscenza dei processi resta ciò che permette di fare una buona domanda e di accorgersi di una risposta sbagliata. Non tutte le PMI devono sviluppare algoritmi, ma tutte devono saper individuare opportunità e dialogare con i partner tecnologici.

C'è infine una competenza che Merenda sente sempre più urgente: rendere trasferibile ai nuovi assunti il sapere di chi sta per lasciare l'azienda. Qui l'IA può aiutare a strutturare e rendere consultabile il know-how che spesso resta nella mente dei più esperti. Nei prossimi tre-cinque anni prevede una formazione più vicina ai bisogni di ciascuno, con percorsi adattati nel tempo e occasioni di esercizio anche fuori dall'aula. Ma ciò che farà la differenza, conclude, sarà il mindset: la curiosità, la disponibilità a provare e ad ammettere «questa cosa non la so ancora», anche a costo di sentirsi di nuovo principianti.