Mi aiuto con l’AI ogni giorno. E se stessi dando qualcosa per scontato?

Una newsletter da rivedere, un articolo da sintetizzare, tre alternative per un titolo che non funziona. Lavorando nel marketing, le occasioni per usare l’Intelligenza Artificiale si presentano continuamente. L’AI ha cambiato molti passaggi della mia giornata. Mi aiuta a esplorare idee, organizzare informazioni, adattare contenuti e superare il momento in cui so che cosa voglio dire, ma non trovo le parole. Ha cambiato anche le mie aspettative: sapere di poter ottenere una prima bozza in pochi secondi modifica il modo in cui affronto un’attività.

Leggendo la survey Cegos “AI readiness: persone, competenze, organizzazioni”, però, mi sono fermata su una domanda: quanto questa familiarità coincide con la mia preparazione?

L’86% dei rispondenti ha affermato di utilizzare l’AI almeno settimanalmente. Ma usare spesso uno strumento e saperlo inserire nel lavoro con metodo sono dimensioni diverse.
I risultati della ricerca mi hanno aiutata a interrogarmi su questa distanza.

Usare spesso l’AI significa averla integrata nel lavoro?

Tra le persone che utilizzano l’AI almeno mensilmente, il 72% descrive un impiego caso per caso, mentre solo il 10% dichiara un’integrazione nei processi di lavoro.

Mi riconosco facilmente nella prima modalità. Apro una chat perché devo risolvere un problema preciso: accorciare un’e-mail, confrontare due testi, trovare una struttura per una presentazione. Ottengo un aiuto e passo oltre.

Ma che cosa rimane di quella sperimentazione?
Ho capito perché una richiesta ha funzionato?
Ho individuato criteri per valutare il risultato?
Potrei condividere con un collega un metodo che gli sia utile?

Nel marketing il lavoro coinvolge più persone: chi prepara il brief, chi scrive, chi verifica, chi approva. Se velocizzo la mia parte, il vantaggio arriva anche a chi viene dopo?

Integrare l’AI nei processi significa osservare questi collegamenti, chiarire responsabilità e condividere le pratiche efficaci. Mi chiedo quanto spazio dedichiamo a questo passaggio, mentre continuiamo a sperimentare nuove applicazioni.

Come verifico una risposta dell’Intelligenza Artificiale?

Una risposta ben scritta rende più semplice andare avanti. Il testo è ordinato, il tono funziona, il ragionamento sembra convincente. Quando ho poco tempo, quella fluidità può diventare una scorciatoia.

Il 47% dei rispondenti dichiara di aver sperimentato almeno una situazione critica con l’AI, come essersi fidato troppo di una risposta convincente.

Tra gli utilizzatori, il 54% afferma di controllare i contenuti rilevanti e il 35% di verificare attraverso fonti, dati o criteri esterni. Leggendo queste risposte, mi domando che cosa intendo effettivamente quando penso: “L’ho controllato”.

Ho sistemato lo stile?
Ho eliminato le ripetizioni?
Oppure ho verificato anche quel numero e il contesto a cui si riferisce?

Per chi comunica, la distinzione ha conseguenze concrete. Una percentuale può essere corretta ma riferita a un sottogruppo. Una sintesi può omettere una precisazione che cambia il significato del risultato. Una citazione plausibile può essere inesatta.

Vorrei, quindi, riservare alla verifica un momento riconoscibile, separato dalla revisione editoriale. Soprattutto quando la risposta mi piace subito: è proprio allora che rischio di fare meno domande.

Quali dati posso condividere con gli strumenti di AI?

Per ottenere risposte pertinenti devo fornire il contesto. Nel mio lavoro può significare descrivere una campagna, un pubblico, i risultati di un’iniziativa o un progetto ancora in preparazione. Più informazioni aggiungo, più la risposta può avvicinarsi al bisogno. Ma quali dettagli posso inserire nello strumento che sto usando?

Solo il 17% dei rispondenti dichiara di aver ricevuto indicazioni operative chiare e facilmente applicabili sull'AI. Il 30% dispone di indicazioni generali, ma avrebbe bisogno di esempi pratici.

Capisco il valore di quegli esempi. Davanti a un documento da caricare devo poter decidere: contiene informazioni riservate? Posso usare un estratto? Devo eliminare alcuni elementi? Lo strumento è autorizzato per questa attività?

Una linea guida diventa utile quando mi aiuta ad affrontare queste situazioni. Anche sapere a chi rivolgermi, senza dover ricostruire ogni volta il percorso, rende più semplice lavorare con attenzione. Chissà quante incertezze restano invisibili perché ciascuno prova a risolverle autonomamente.

Quali competenze servono per lavorare bene con l’AI?

Quando penso a cosa vorrei imparare, mi vengono subito in mente applicazioni concrete: automatizzare attività ripetitive, analizzare meglio i risultati, organizzare informazioni.

La survey introduce una riflessione interessante: il 62% considera la valutazione critica delle risposte una competenza decisiva, mentre il 12% sceglie la verifica degli output come tema da approfondire. Le due percentuali provengono da domande diverse, ma il confronto mi invita a interrogarmi sulle mie priorità.

Quanto tempo dedico a imparare a riconoscere una risposta incompleta? So individuare le ipotesi su cui si basa? Riesco a motivare la scelta di accogliere un suggerimento?

Le competenze per lavorare con l’AI comprendono la capacità di definire il problema, formulare richieste chiare, valutare i risultati e adattarli al contesto. Richiedono anche di decidere quando approfondire e quando fermarsi.

Nel marketing, conoscere il pubblico e gli obiettivi resta essenziale per giudicare una proposta. Mi interessa allenare queste capacità insieme all’uso degli strumenti, dentro le attività che svolgo davvero.

Quale ruolo può avere la formazione sull’AI?

Tra chi ha partecipato a iniziative formative della propria organizzazione, il 34% si sente poco o per niente preparato a gestire i rischi dell’AI. La quota sale al 79% tra chi non ha alcuna esperienza formativa.

La ricerca rileva un’associazione: questi risultati non dimostrano, da soli, un rapporto causale. Offrono però uno spunto sul ruolo dell’accompagnamento.

Sperimentando autonomamente posso scoprire nuove possibilità. Confrontandomi con altre persone posso accorgermi anche di ciò che sto trascurando.

Penso al valore di un laboratorio costruito su un’attività reale: partire da un brief, produrre un contenuto, controllare i riferimenti e discutere le scelte. Quali istruzioni hanno migliorato il risultato? Quali errori sono passati inosservati? Che cosa avrei dovuto verificare prima?

Una formazione così mi aiuterebbe a rendere esplicito il mio metodo, a metterlo alla prova e a migliorarlo. Sarebbe utile anche per condividere dubbi che, davanti alla propria chat, è facile tenere per sé.

Dove finisce il tempo che risparmio con l’AI?

Il 74% degli utilizzatori riconosce un risparmio di tempo grazie all’AI. Il 32% indica, tra i benefici, la possibilità di concentrarsi su attività a maggior valore.

Sono dimensioni distinte, che mi portano a chiedermi come utilizzo il margine recuperato. Approfondisco un’idea prima di trasformarla in una campagna? Dedico più attenzione al pubblico? Mi confronto con un collega? Oppure quello spazio si riempie subito di altre richieste?

C’è anche una domanda più piccola: quando decido che un contenuto è pronto? Se ottenere un’alternativa richiede pochi secondi, posso continuare a cercarla anche quando ho già una soluzione adeguata.

Il tempo risparmiato ha bisogno di una destinazione. Per capire il contributo dell’AI al mio lavoro vorrei osservare anche la qualità delle decisioni, lo spazio per approfondire e l’attenzione che riesco a dedicare alle persone.

Essere pronti all’AI: da quale domanda partire?

La survey mi lascia con una domanda da portare nella prossima giornata di lavoro: quale passaggio voglio migliorare e come capirò se ci sono riuscita?

Posso partire da un’attività concreta, scegliere quali informazioni condividere, stabilire che cosa controllare e valutare il risultato. Posso poi confrontarmi con il team, perché quell’esperienza diventi utile anche agli altri.

È in queste scelte quotidiane che posso misurare la mia preparazione e capire che cosa mi serve ancora imparare.

Survey AI Readiness: persone, competenze, organizzazioni

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FAQ - Frequently Asked Questions

Che cosa significa essere pronti a lavorare con l’AI?

Essere pronti significa saper definire un problema, formulare richieste chiare, scegliere quali informazioni condividere e valutare le risposte. La frequenza d’uso è una dimensione della preparazione, insieme al metodo e alla capacità di giudizio.

Come integrare l’AI nei processi di lavoro?

Si può partire da un’attività concreta, chiarendo obiettivi, responsabilità e criteri di verifica. Condividere con il team le pratiche efficaci permette di rendere la sperimentazione individuale utile anche agli altri.

Come verificare una risposta generata dall’AI?

Occorre controllare dati, fonti, citazioni e contesto, oltre alla qualità della scrittura. È utile dedicare alla verifica un momento distinto dalla revisione editoriale, per individuare informazioni inesatte, omissioni o conclusioni poco fondate.

Quale ruolo può avere la formazione nell’uso dell’AI?

La formazione può aiutare a rendere esplicito il proprio metodo, riconoscere gli errori e confrontare le scelte. Lavorare su attività reali permette di esercitare insieme l’uso degli strumenti e la valutazione critica dei risultati.

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Scritto da

Valentina Sciarrone

Valentina si occupa di Marketing presso Cegos Italia, supportando il team nella creazione dei contenuti, nella realizzazione di materiale promozionale, nell'organizzazione degli eventi e supportando il team sales.

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