Chi deve guidare il progetto AI in azienda, se non lo decidi tu

Di Dario Antonini, Co-Founder & CEO di Samurai Lab

Chi deve guidare il progetto AI in azienda? Non l'IT da solo, perché l'AI tocca processi, persone e responsabilità che vanno oltre un reparto tecnico. Non il titolare da solo, perché non ha il tempo per seguire ogni dettaglio operativo giorno per giorno. Serve una persona nominata, con un mandato esplicito e ore dedicate: senza questa figura, l'azienda compra strumenti che nessuno integra tra loro, e dopo sei mesi il risultato è zero impatto sul fatturato.

Questo è il problema più comune nelle PMI italiane che provano ad adottare l'AI. Non manca la tecnologia, che ormai è ovunque e spesso anche gratuita. Manca il metodo, e il metodo parte sempre da una persona che risponde del progetto. Le grandi imprese italiane l'hanno capito prima: nel 2025 il 71% ha avviato almeno un progetto AI, contro l'8% delle piccole e medie realtà. Il divario non è solo di budget, è di governance.

In questo articolo vediamo chi può fare da referente, quante ore servono davvero, cosa prevede la normativa su formazione e responsabilità, e cosa succede in concreto quando questa figura manca.

Perché non basta l'IT e non basta il titolare

Il primo errore è pensare che l'AI sia una questione tecnica da affidare a chi gestisce i computer. L'AI tocca processi HR, comunicazioni con i clienti, dati trattati, decisioni che prima erano umane e ora passano attraverso un sistema automatico. Un progetto di governance sull'AI nei processi HR, ad esempio, richiede un comitato con HR, IT, funzione legale e DPO, non un singolo tecnico che installa un tool. L'errore più comune, infatti, è trattare l'AI come un progetto IT quando in realtà combina decisioni su persone, trattamento dati e organizzazione del lavoro.

Il secondo errore, speculare, è lasciare che sia solo il titolare a occuparsene. Chi guida l'azienda deve prendere l'iniziativa e assumersi la responsabilità dei cambiamenti necessari, questo è vero. Ma il titolare non ha il tempo per mappare i processi, valutare gli strumenti, scrivere una policy interna e verificare che il team la rispetti. Senza una figura di regia dedicata, gli investimenti in AI rischiano di frammentarsi o fallire, perché l'AI non è più un progetto IT isolato ma una leva trasversale che tocca ogni funzione.

Serve quindi una terza figura: un referente interno, riconosciuto, con tempo dedicato e un mandato chiaro per i primi mesi.

Come scegliere il referente AI, senza cercare la persona perfetta

Non serve assumere un data scientist. Per uno studio professionale o una PMI fino a qualche decina di persone, va benissimo un collaboratore senior tech-friendly, con vocazione formativa e la fiducia del team. Il criterio non è la competenza tecnica profonda, ma tre cose insieme: essere riconosciuto dai colleghi come punto di riferimento, avere tempo reso disponibile ufficialmente (non rubato alla sera), e avere un mandato esplicito di almeno sei mesi.

La nomina deve avvenire presto e in modo visibile. Un'indicazione concreta che emerge dal settore degli studi professionali è nominare il referente entro 14 giorni dalla decisione di partire: non perché servano quei giorni esatti, ma perché ogni settimana di indecisione è un segnale che il progetto non è una priorità, e il team se ne accorge.

Il mandato del referente copre tre compiti operativi: condurre l'audit onesto dei processi, scegliere con chi collaborare per formazione e strumenti, e scrivere o aggiornare la policy interna sull'uso dell'AI. Su quest'ultimo punto, un percorso di consulenza e formazione AI strutturato aiuta il referente a non partire da zero, perché gli errori tipici, come comprare quattro abbonamenti diversi e non integrare nulla, si ripetono quasi sempre allo stesso modo.

Quante ore servono davvero, numeri alla mano

Qui le fonti disponibili concordano su un ordine di grandezza, pur con numeri diversi a seconda del tipo di azienda. Per uno studio professionale fino a tre collaboratori, la formazione strutturata iniziale richiede tra 10 e 15 ore complessive, con un investimento nel primo anno tra 1.500 e 5.000 euro. Per una PMI tra 10 e 50 dipendenti, il tempo interno dedicato all'adozione e all'integrazione si attesta tra 2 e 4 ore a settimana per i primi tre mesi, con un budget annuo del primo anno tra 15.000 e 50.000 euro, strumenti compresi.

Per un'azienda media, tra 50 e 250 dipendenti, i numeri salgono e spesso compare una figura interna dedicata a tempo più pieno, con un costo annuo tra 40.000 e 60.000 euro solo per quel ruolo. Sotto quella soglia dimensionale, però, non ha senso creare una posizione a tempo pieno: il referente mantiene il suo ruolo principale e dedica alla governance AI una quota di ore ben definita.

Un esempio concreto da uno studio professionale con cinque collaboratori nel Nord Italia: con circa 14.000 euro investiti in dodici mesi, i tempi di redazione di una lettera disciplinare si sono ridotti del 55% e il titolare ha recuperato sette ore settimanali. Il metodo che ha prodotto questo risultato parte sempre dagli stessi due passaggi: nominare il referente e fare l'audit dei processi.

L'audit dei processi, il passaggio che quasi tutti saltano

Prima di scegliere qualunque strumento, il referente deve mappare i processi più ripetitivi dell'azienda, sia lato produzione sia lato gestione amministrativa. L'indicazione pratica è partire da cinque processi candidati e identificarne tre dove l'AI può tagliare almeno il 30% di tempo o di errore: il valore si quantifica in ore liberate.

Senza questo passaggio, qualsiasi piano AI resta teorico. Conviene poi scegliere due soli casi d'uso quick win per partire, non cinque o dieci insieme: uno sul lato produzione e uno sul lato gestione, per dimostrare un risultato misurabile prima di allargare il perimetro.

Un dato che vale la pena tenere presente riguarda la qualità dei dati di partenza: l'AI funziona come un amplificatore di performance solo se i dati sono ordinati e strutturati, altrimenti amplifica il caos esistente. Molte PMI italiane hanno dati mancanti, lacunosi o incoerenti, e questo rende l'audit ancora più necessario prima di scegliere qualunque strumento. In pratica, un audit AI aziendale serio non è un documento da consulente ma un lavoro di mappatura fatto con chi i processi li vive ogni giorno.

Cosa impone l'AI Act sulla formazione e sulla responsabilità

Il Regolamento UE 2024/1689, noto come AI Act, entra in piena applicabilità in modo graduale: la trasparenza scatta il 2 agosto 2026, gli obblighi sui sistemi ad alto rischio il 2 dicembre 2027. Riguarda anche le PMI, non solo le grandi imprese, e in Italia circa il 65% delle imprese non ha ancora condiviso al suo interno direttive sull'uso dell'AI, mentre meno del 20% ha avviato percorsi formativi di alfabetizzazione. Il risultato è che circa il 27% dei lavoratori dipendenti usa strumenti AI senza un'approvazione esplicita dell'azienda: questo espone l'impresa a rischi sui dati sensibili.

La normativa chiede competenze proporzionate al ruolo: chi scrive email commerciali con un assistente deve sapere che il modello può inventare dati, chi carica documenti deve sapere cosa può uscire dal perimetro aziendale, chi valuta output automatici deve sapere quando fermarsi e chiedere una verifica umana. Non serve un master, serve formazione mirata e documentata.

Il primo deliverable concreto è un inventario dei sistemi AI usati in azienda: un foglio di calcolo con nome del sistema, fornitore, funzione aziendale, finalità, tipologia di dati trattati, classificazione di rischio e un responsabile interno con nome e cognome per ciascun sistema. È qui che il referente nominato diventa indispensabile: è lui o lei il nome che compare in quella colonna. Senza referente, quella colonna resta vuota e l'azienda non può dimostrare diligenza organizzativa in caso di controllo.

Una policy aziendale sull'uso dell'intelligenza artificiale

Il piano di formazione dovrebbe avere un nucleo comune per tutto il personale, che copre cosa fa un sistema AI, la differenza tra modello e sistema, errori e allucinazioni tipiche, bias e discriminazioni, protezione dei dati, cosa non va mai inserito in un prompt, le regole interne e gli strumenti autorizzati, e la procedura per segnalare un problema. Su questo nucleo si innestano poi moduli specifici per chi usa l'AI in modo operativo su mansioni a maggiore impatto.

Questo nucleo comune è, in sostanza, la policy aziendale sull'uso dell'intelligenza artificiale: poche pagine, non un trattato legale. Le indicazioni concrete raccolte dal settore convergono su un pacchetto minimo fattibile in poco tempo: un responsabile nominato, un inventario dei sistemi, le dichiarazioni di trasparenza dove servono, due pagine di policy, qualche ora di formazione documentata. Nessuno di questi cinque elementi richiede un budget importante. Tutti richiedono una decisione, e la decisione più urgente è sempre la prima: chi la guida.

Se in azienda nessuno sa rispondere alla domanda "chi è il referente AI", la prima cosa da fare non è comprare uno strumento: è nominare quella persona, darle ore reali e un mandato scritto. Un audit guidato sui tuoi processi è il modo più rapido per capire da dove far partire quel mandato, senza sprecare il primo anno in abbonamenti scollegati tra loro.