Il vero spreco nelle aziende non è il lavoro: è ciò che accade tra un’attività e l’altra
Immagina un potenziale cliente.
Compila un modulo sul sito alle 18:30.
Il contatto arriva via email.
La mattina dopo qualcuno legge il messaggio.
Copia nome e telefono nel CRM.
Assegna il contatto a un commerciale.
Il commerciale è impegnato.
Lo chiama nel pomeriggio.
Non risponde.
Gli manda un messaggio.
Nel frattempo sono passate:
22 ore.
Quanto lavoro è stato fatto?
Poco.
Quanto tempo è stato perso?
Moltissimo.
Ed è proprio qui che spesso si nasconde uno dei costi meno visibili di un’azienda:
il tempo perso tra un’attività e quella successiva.
Non serve automatizzare tutto
Quando si parla di AI molte persone immaginano:
robot che sostituiscono dipendenti;
aziende completamente automatiche;
software che fa tutto.
Nella realtà spesso il miglior punto da cui iniziare è molto più semplice.
Collegare due attività che oggi non comunicano bene.
Modulo.
CRM.
Messaggio.
Agenda.
Preventivo.
Fattura.
Sono magari tutti strumenti già presenti.
Il problema è ciò che accade tra uno e l’altro.
McKinsey lo chiama “coordination tax”
Nel settembre 2026 McKinsey ha descritto questo problema con un termine molto efficace:
coordination tax.
Una sorta di “tassa del coordinamento”.
È il tempo perso quando il lavoro deve passare:
da una persona all’altra;
da un reparto all’altro;
da un programma all’altro.
Secondo la loro più recente indagine sull’AI, circa l’80% degli intervistati afferma che l’AI abbia migliorato la produttività individuale, ma soltanto il 37% collega l’utilizzo dell’AI a un impatto sull’EBIT dell’organizzazione.
Tradotto in parole semplici:
far lavorare più velocemente una persona non significa automaticamente rendere più efficiente l’intera azienda.
Facciamo un esempio
Laura lavora nell’amministrazione.
Prima impiega 20 minuti a preparare una determinata email.
Grazie all’AI impiega 5 minuti.
Ottimo.
Ha risparmiato 15 minuti.
Ma poi il documento rimane fermo per due giorni perché deve essere approvato manualmente da un altro ufficio.
Abbiamo velocizzato:
15 minuti.
Ma non abbiamo risolto:
48 ore di attesa.
Ed è qui che cambia il modo di progettare l’automazione.
Automatizzare il processo, non soltanto il compito
Il processo potrebbe diventare:
arriva una richiesta;
↓
i dati vengono verificati;
↓
vengono inseriti automaticamente nel gestionale;
↓
la persona responsabile riceve una notifica;
↓
in assenza di risposta parte un promemoria;
↓
dopo l’approvazione viene generato il documento;
↓
il cliente riceve l’aggiornamento.
L’essere umano resta.
Ma non deve più fare da collante manuale tra tutti i programmi.
Perché molte aziende comprano AI ma non ottengono grandi risultati?
Perché acquistano lo strumento prima di disegnare il processo.
È come comprare una macchina velocissima e poi utilizzarla in una strada piena di semafori ogni cento metri.
La macchina è veloce.
Il viaggio rimane lento.
McKinsey osserva infatti che molte imprese stanno introducendo agenti AI più rapidamente di quanto stiano riprogettando i workflow sottostanti.
Quindi la domanda non è:
“Quale AI devo comprare?”
Ma:
“Dove perde tempo il mio processo?”
Le quattro domande più utili
Prendiamo una qualsiasi attività aziendale e chiediamoci:
1. Dove viene inserita due volte la stessa informazione?
2. Dove una persona deve aspettare un’altra persona?
3. Dove qualcuno deve ricordarsi manualmente di fare qualcosa?
4. Dove un dato deve essere copiato da un software all’altro?
Sono spesso ottimi candidati per un’automazione.
Anche le piccole imprese stanno iniziando a capirlo
La Banca d’Italia ha rilevato che l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese può produrre miglioramenti di produttività e redditività, mentre le ricerche sulle piccole imprese mostrano un utilizzo crescente dell’AI in marketing, comunicazione, servizio clienti, analisi e attività operative.
Ma il passaggio successivo non sarà semplicemente:
utilizzare ChatGPT.
Sarà:
inserire l’intelligenza dentro i processi.
FAQ
Cos’è un workflow?
È la sequenza di attività necessarie per completare un processo.
Automatizzare significa eliminare persone?
Non necessariamente. Molte automazioni eliminano operazioni ripetitive, trasferimenti manuali di dati e tempi di attesa.
Da dove iniziare?
Dai processi ripetitivi nei quali informazioni o documenti vengono continuamente trasferiti tra persone e software.
Serve necessariamente l’intelligenza artificiale?
No. Alcune automazioni possono essere realizzate con semplici regole software. L’AI diventa utile quando serve interpretare, classificare, generare o decidere entro parametri definiti.
Il valore non è avere più software. È far funzionare meglio ciò che già esiste.
Nella nostra Community vogliamo applicare lo stesso principio anche ai modelli economici.
Non partire dal nome dello strumento.
Partire da:
come funziona realmente.
Il team svolge il lavoro di ricerca e analisi prima.
Il membro non deve quindi studiare da zero ogni tecnologia, piattaforma o modello operativo.
Può accedere alla sintesi del lavoro già svolto.
E può confrontarsi con persone che hanno già esperienza diretta con alcuni dei processi e dei modelli analizzati.
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