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Sempre più aziende stanno investendo in licenze Copilot per i propri dipendenti. Tuttavia, senza un percorso guidato e contestualizzato, il rischio concreto è che venga percepito come una funzione “in più”, e non come uno strumento trasformativo capace di incidere realmente su produttività, processi e innovazione. Diverse aziende ci hanno chiesto supporto per accompagnare le persone verso un uso efficace e consapevole dell’AI generativa. Il nostro approccio si fonda su casi reali, prompt testati, e una formazione esperienziale orientata a generare valore. Scopriamo insieme l’approccio distintivo di Cefriel sperimentato in diversi contesti.
Perché un percorso di supporto all’adozione dell’AI Generativa
Microsoft 365 Copilot è uno strumento alimentato dall’intelligenza artificiale, progettato per integrarsi in strumenti quotidiani come Word, Excel, PowerPoint e Teams, offrendo supporto nella generazione di contenuti, automazione di attività ripetitive e sintesi di informazioni complesse.
L’adozione efficace di Microsoft 365 Copilot va ben oltre l’introduzione di uno strumento: si tratta di favorire un cambiamento culturale che consente ad ogni professionista di aumentare le proprie capacità e migliorare concretamente la produttività e la qualità dei processi. Ecco perché un progetto strutturato di adoption fa la differenza: porta risultati misurabili, valorizza il know-how interno e accelera l’innovazione nei processi
Da dove iniziare per definire un percorso personalizzato di adoption
Ogni percorso di adoption è costruito “a quattro mani”: gli esperti di Cefriel lavorano insieme all’azienda per identificare funzioni o aree prioritarie, mappare le attività, identificare gli use case con maggior potenziale, definire gli impatti attesi. Gli use case possibili spaziano da miglioramenti nella produttività a vere e proprie innovazioni nei servizi. Alcuni esempi:
- Analisi, sintesi e generazione di testi
Esempio: creazione automatica di verbali, report di riunioni, sintesi e comparazione di documenti o contratti, analisi di sondaggi - Monitoraggio e sintesi di novità normative, regolatorie o di settore
Esempio: rilevazione di novità pubblicate online e confronto con documentazione precedente - Sintesi e analisi di dati
Esempio: estrazione di insight dai dati (pivot, trend, grafici) - Creazione di dashboard intelligenti
Esempio: automatizzazione della generazione di dashboard per il monitoraggio dei KPI operativi - Creazione di contenuti formativi
Esempio: creazione di contenuti formativi e relativi test a partire dal know how degli esperti - Innovazione dei servizi
Esempio: sviluppo di chatbot, supporto allo sviluppo di strategie, benchmark e simulazioni di scenari, ricerche di mercato
L’obiettivo è identificare gli scenari in grado di apportare dei benefici misurabili, ad esempio: riduzione del tempo dedicato alle attività, decisioni più rapide, semplificazione dei processi, valorizzazione del know how interno, aumento della produttività, migliori servizi ai clienti, e così via. Facciamo un esempio: un’azienda del settore ingegneristico ha una divisione che si dedica alla risposta alle gare. Per questa funzione, abbiamo analizzato il processo attuale e identificato i task che possono essere automatizzati grazie all’AI, tra cui il confronto tra bandi simili, la sintesi dei requisiti, l’identificazione delle attività necessarie per rispondere, la redazione di bozze di proposte progettuali.
Per un’altra azienda, abbiamo supportato il team di Ricerca e Sviluppo nella redazione dei rapporti di ricerca che condensano gli output prodotti da un team in due anni di lavoro. Un paio di use case di dettaglio sono stati la revisione dei deliverable per garantire l’aderenza alle complesse linee guida e ai criteri di valutazione finale, e la generazione automatica di acronimi e bibliografia.
Come realizzare un percorso di adoption
Per ciascuno degli use case identificati, gli esperti Cefriel mettono a punto dei prompt personalizzati, testati su documenti aziendali reali per garantire risultati affidabili. La formazione è esperienziale: i partecipanti lavorano direttamente con Copilot utilizzando i prompt predefiniti, e imparano progressivamente tecniche di prompting avanzate fino ad ottenere i risultati attesi. Non insegniamo solo a usare lo strumento, ma a dialogare con l’AI per andare oltre i primi risultati e guidarla a produrre valore reale.
L’output delle sessioni formative consiste in prompt configurati per essere riutilizzati per le diverse attività operative, oltre a linee guida e best practice per l’utilizzo corretto degli strumenti. Ma il supporto di Cefriel si estende anche oltre le sessioni formative: attraverso un canale Teams dedicato “Ask the Expert”, i partecipanti hanno potuto proseguire le sperimentazioni nelle attività quotidiane, con il supporto continuo di un esperto pronto a guidarli per assicurare di ottenere un valore concreto in una ampia gamma di task. Il risultato più significativo del percorso quindi va oltre la produttività individuale, poiché consente ad un team di creare una “libreria di prompt” condivisa, a cui tutti possono attingere e contribuire in un percorso di apprendimento continuo.
Cosa abbiamo imparato dai percorsi di accompagnamento all’adozione dell’AI generativa?
L’esperienza realizzata da Cefriel accompagnando diverse aziende nell’adozione di Copilot offre spunti preziosi per tutte le organizzazioni che si confrontano con l’adozione dell’intelligenza artificiale.
- Ogni team è diverso. In questi percorsi tipicamente ci si trova di fronte a due tipologie di utenti. Da un lato ci sono persone scettiche, o deluse dai primi utilizzi, per i quali è importante far cadere le resistenze e far sperimentare l’impatto effettivo che gli strumenti possono avere sulla loro produttività. Dall’altra ci sono persone eccessivamente entusiaste, che vorrebbero delegare interamente il lavoro all’AI ma rischiano di avere un approccio poco critico e sottovalutare il bisogno di supervisione umana. Lo scopo di questi percorsi è portare tutti su un piano simile, evitando i due estremi, guidando le persone ad un utilizzo consapevole e avanzato.
- Gli use case vanno preparati prima. I percorsi di adoption riescono ad essere efficaci se vengono preparati con accuratezza gli use case sui documenti aziendali, prima di andare in aula e farli sperimentare ai partecipanti: i nostri esperti predispongono la libreria di prompt, la testano, ne verificano la funzionalità e ne garantiscono l’efficacia.
- L’adozione non è un evento. È un percorso che non si esaurisce con qualche ora di formazione, ma richiede una sperimentazione continua di funzionalità via via più avanzate e specializzate sui processi e i task di ciascun team in azienda. Una sperimentazione che richiede sempre una misurazione dei benefici ottenuti, per generare valore reale sia per i singoli che per l’organizzazione. Solo così l’AI diventa un asset, non un gadget.
