L’adozione di soluzioni digitali da parte delle realtà professionali italiane mostra un quadro frammentato e strutturato a diverse velocità. L’analisi presentata durante il convegno promosso dall’Osservatorio Professionisti e Innovazione Digitale degli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, offre una mappa dettagliata dell’evoluzione in atto negli studi italiani. I dati illustrati e i contributi emersi nel corso della tavola rotonda tracciano i contorni di una trasformazione che investe l’organizzazione, la maturità nell’uso dei dati e l’introduzione dei nuovi strumenti informatici.
Indice degli argomenti:
Il divario dimensionale nel capitale tecnologico e AI negli studi professionali
L’indagine svolta dall’Osservatorio ha preso in esame oltre 22 tecnologie digitali valutate dagli studi professionali sul territorio nazionale, suddivise tra sei soluzioni di base e undici avanzate. Come evidenziato dalla ricercatrice Francesca Parisi, la dimensione dell’organizzazione rappresenta la variabile fondamentale che condiziona la dotazione tecnologica complessiva.
Le tecnologie di base e avanzate a confronto
Le sei soluzioni identificate come infrastruttura di base comprendono il sito internet, la pagina social, il portale per la condivisione documentale e di attività con i clienti e la rete VPN. Sul fronte opposto, tra le undici tecnologie avanzate si posizionano l’intelligenza artificiale, la Business Intelligence e sistemi più complessi.
I rilevamenti mostrano una distribuzione speculare tra i due estremi del campione: circa il 70% dei micro-studi (con organico inferiore a tre persone) possiede zero o al massimo una tecnologia di base, mentre quasi il 90% dei grandi studi (con organico superiore a 29 persone) ne impiega almeno quattro. La medesima tendenza si riscontra per le architetture avanzate, pur con una variabilità maggiore dovuta alla difficoltà insita nell’integrare molteplici sistemi complessi contemporaneamente.
Tra le tecnologie meno diffuse figurano ancora strumenti come chatbot, applicazioni di blockchain, smart contract e Robotic Process Automation (RPA). Al contrario, l’impiego dell’intelligenza artificiale non integrata nei gestionali ha registrato un’accelerazione marcata rispetto ai rilevamenti precedenti.
La maturità nell’uso dei dati proprietari
Un fattore determinante per la crescita del capitale tecnologico risiede nella capacità di gestire le informazioni interne. Gli studi professionali accumulano grandi volumi di dati, i quali tuttavia continuano a essere impiegati prevalentemente per adempiere a obblighi civilistico-fiscali e per l’efficienza interna.
Parisi ha spiegato che i dati sono ancora usati principalmente per il controllo e il miglioramento operativo interno dello studio, mentre risulta meno marcato il loro utilizzo per creare nuovi prodotti o servizi destinati alla clientela, un’attività che richiede una strategia definita e competenze specifiche. Nonostante questa focalizzazione sull’efficienza operativa, la maturità complessiva nella gestione delle informazioni sta gradualmente crescendo, costituendo il requisito propedeutico necessario per sviluppare progetti tecnologici più avanzati.
L’impiego dell’intelligenza artificiale: tra soluzioni general purpose e barriere operative
Privacy, competenze e la paura di perdere l’indipendenza di pensiero
Nelle prassi correnti, le applicazioni dell’intelligenza artificiale riguardano prevalentemente la ricerca normativa, giurisprudenziale o contrattuale. Le soluzioni di AI generativa general purpose registrano tassi di adozione compresi tra il 54% e il 63% tra i professionisti, raggiungendo punte vicine al 90% all’interno delle strutture di grandi dimensioni. Rimane invece limitato lo sviluppo di strumenti personalizzati e basati sui dati proprietari, un ambito destinato nelle previsioni dell’Osservatorio a trasformarsi in un elemento competitivo per il futuro.
L’analisi delle barriere all’adozione evidenzia come le preoccupazioni principali siano legate alla sicurezza dei dati e alla tutela della privacy, in ragione della riservatezza delle informazioni gestite dai professionisti. Un secondo freno è rappresentato dalla scelta consapevole di non delegare determinate funzioni per evitare il deperimento delle competenze interne. Parisi ha riportato come «molti professionisti scelgono di non utilizzare l’AI per mantenere indipendenza di pensiero e senso critico». La percezione della complessità d’uso non viene invece indicata come un ostacolo primario, un segnale che fa ipotizzare una sperimentazione limitata agli strumenti “pronti all’uso” disponibili sul mercato, senza ancora affrontare le criticità dello sviluppo di progetti su misura.
Formazione e licenze a pagamento contro i rischi di sicurezza
Per far fronte al deficit di competenze, molte realtà hanno intrapreso percorsi formativi interni, con percentuali che variano dal 16% nei micro-studi fino al 72% nelle organizzazioni maggiori. Sotto il profilo organizzativo, oltre il 65% degli studi si avvale di licenze a pagamento per gli strumenti di AI, valutate come maggiormente idonee alla protezione delle informazioni riservate. Ciononostante, si riscontra una minore preparazione sul piano regolatorio interno, in particolare per quanto riguarda la formalizzazione di procedure di verifica degli output e l’adozione di linee guida differenziate in base alla seniority dei collaboratori.
Governance, processi e la gestione dei giovani professionisti
Shadow AI e l’esigenza di controllo sugli output
Il dibattito tra gli addetti ai lavori evidenzia approcci differenti nella gestione delle nuove tecnologie all’interno dell’organizzazione. Dario Caccia, CTO dello Studio Toffoletto De Luca Tamajo, ha descritto l’approccio adottato dalla propria struttura evidenziando come siano partiti «dall’efficienza interna, agendo tatticamente sui nostri workflow già consolidati e integrando l’AI dove può dare maggior valore, anche direttamente nei software gestionali». Caccia ha inoltre sottolineato la presenza diffusa dello strumento tra i profili più giovani: «nel nostro contesto, più della metà degli utenti AI sono praticanti e risorse junior. Per questo bisogna investire molto in formazione e in controlli tecnologici, sia sui prompt (input) che sugli output, limitando la cosiddetta shadow AI».
Sui rischi derivanti da una penetrazione incontrollata della tecnologia è intervenuto anche Filippo Forlani, partner di Aicardi & Partners, descrivendo le dinamiche iniziali di adozione: «L’ingresso dell’AI in studio è avvenuto in modo spontaneo, quasi incontrollato, con i professionisti che facevano i propri abbonamenti. Ci siamo ritrovati con l’AI all’interno senza una regia, il che non era percorribile». Forlani ha manifestato preoccupazione per l’assenza di filtri: «vedo che metà degli studi non ha ancora un processo di controllo sugli output: spero che questo dato cresca, perché c’è un tema di responsabilità enorme verso i clienti e i terzi».
Il dibattito sulla seniority: bloccare l’AI o integrarla da subito?
La gestione delle giovani risorse rappresenta uno dei punti di maggiore confronto strategico. In merito alla formazione dei praticanti, Forlani ha illustrato la linea restrittiva scelta dal suo studio: «noi abbiamo scelto di non dare accesso all’AI organizzata di studio ai praticanti e agli junior. Pretendiamo che prima imparino a studiare e a redigere i documenti in modo tradizionale. È un processo che sarà breve perché l’AI corre, ma è fondamentale che imparino a governare lo strumento e non a essere governati da esso».
Di parere opposto Luca Grechi, responsabile progetti speciali e digital innovation di BDO, che considera difficile separare i praticanti dagli strumenti digitali: «Non credo si possa segregare l’utilizzo. Questi ragazzi l’hanno già usata per la laurea, per la tesi, per i social. Chi si affaccia oggi alla professione pretenderà di usarla. Il controllo deve esserci a prescindere dallo strumento».
Emanuele Cerquaglia, co-founder e CEO di Elibra, ha analizzato il tema sotto il profilo della qualità della produzione documentale citando una riflessione filosofica: «esiste quella che un filosofo italiano ha chiamato la “dittatura dell’abbastanza buono”. Il praticante produce velocemente qualcosa di accettabile, ma tra un anno i clienti pagheranno ancora per l’abbastanza buono o se lo produrranno da soli?». Cerquaglia ha evidenziato come l’utilizzo non governato dei modelli linguistici presenti insidie di valutazione per i senior: «i documenti sono scritti così bene che è difficile individuare l’errore, perché l’LLM è quasi costruito per “imbrogliarci”». Richiamando le dichiarazioni di Satya Nadella, CEO di Microsoft, Cerquaglia ha ricordato che «se le aziende si limitano a scegliere un LLM, hanno già fallito».
Nuovi modelli organizzativi e la sfida della concorrenza digitale
L’ibridazione delle competenze nello studio-impresa
L’integrazione del capitale tecnologico richiede una revisione dei processi tradizionali e una contaminazione tra ambiti disciplinari differenti. Cerquaglia ha notato come «le risorse umane dovrebbero forse ibridarsi con qualche ingegnere in più» per superare la struttura piramidale classica.
La necessità di una visione interdisciplinare è stata ripresa da Tudor Vlad Lazariu, co-founder, board member e head of Business Development di Sportello Digitale, il quale ha spiegato il percorso evolutivo seguito dalla propria realtà: «per creare nuovi servizi ci siamo evoluti da associazione a consorzio, integrando professionisti specializzati in sostenibilità e operazioni speciali con soci che fanno tutt’altro». Lazariu ha insistito sull’esigenza di superare l’isolamento professionale: «vedendo come evolve il mercato, abbiamo capito che dobbiamo integrarci con figure diverse: sviluppatori, esperti di marketing». Nel commentare la natura economica delle strutture professionali, Lazariu ha ribadito che «lo studio è un’impresa: ha clienti, dipendenti e concorrenti “giganti” che arrivano sul mercato con tanto capitale e tecnologia», citando realtà quali Jet HR e Fiscozen come riferimenti per la comunicazione e la gestione finanziaria.
La convergenza tra tecnologie, persone e architetture gestionali rimane una questione aperta. Come sottolineato da Cerquaglia, «il fatto che spesso l’AI sia scollegata dal gestionale è un problema che andrà risolto nei prossimi anni» per consentire alle organizzazioni di valorizzare appieno il proprio patrimonio di informazioni.
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