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Progetti di intelligenza artificiale: chi misura i risultati e con quali regole

In un’organizzazione strutturata la misura di un progetto di AI non si lascia a chi l’ha proposto: se ne occupa il controllo di gestione, con regole approvate prima, sedi a confronto, accordi sui registri e indicatori per il consiglio.

Redazione Strategic 2 ottobre 2026 7 min di lettura

Copertina: «Progetti AI: chi misura i risultati», Intelligenza artificiale

In un’organizzazione strutturata i risultati di un progetto di intelligenza artificiale li misura una funzione diversa da quella che l’ha proposto, di norma il controllo di gestione, con un regolamento approvato dalla direzione prima dell’avvio. Il regolamento stabilisce quali indicatori contano e come si calcolano, con quali sedi o reparti si confronta chi usa l’AI, quali dati possono essere registrati nel rispetto dello Statuto dei lavoratori e quali numeri arrivano al consiglio. È la stessa separazione che l’organizzazione già applica ai budget e agli investimenti: chi chiede le risorse non certifica da solo il ritorno.

Perché la misura non va lasciata a chi propone il progetto?

L’uso dell’intelligenza artificiale cresce in fretta. Secondo Eurostat, nel 2025 il 20% delle imprese dell’Unione europea con almeno dieci addetti ha usato tecnologie di AI, contro il 13,5% dell’anno precedente. Gli effetti sui conti sono più difficili da dimostrare: nell’indagine di McKinsey pubblicata nel novembre 2025, con quasi duemila partecipanti, l’88% dichiara che la propria organizzazione usa regolarmente l’AI in almeno una funzione, ma solo il 39% riferisce un qualche effetto sul risultato operativo dell’intera organizzazione.

In mezzo c’è un conflitto d’interessi che nessuno dichiara. Il reparto che ha voluto lo strumento, e il fornitore che lo ha venduto, hanno interesse a leggere i dati nel modo più favorevole: scelgono il periodo, escludono le pratiche anomale, contano le ore risparmiate ma non quelle spese a correggere. Non serve malafede, basta la fiducia nel proprio progetto. La contromisura è organizzativa: chi propone descrive i benefici attesi, chi misura li verifica con regole che non può cambiare a metà strada.

Chi fa che cosa?

Funzione	Ruolo nella misura
Direzione	Approva il regolamento di misura e decide se proseguire, correggere o fermare
Controllo di gestione	Definisce il calcolo degli indicatori, raccoglie i dati, redige il resoconto
Responsabile del processo	Descrive i benefici attesi e spiega le anomalie, senza scrivere il resoconto
IT	Fornisce le estrazioni dai sistemi e garantisce che i registri siano completi
Ufficio del personale e legale	Verificano che i dati raccolti rispettino le regole sul lavoro e sulla protezione dei dati
Audit interno, dove esiste	Controlla a campione che il metodo sia stato seguito

Il regolamento di misura è un documento breve: indicatori con la loro formula, fonte di ogni dato, periodo di riferimento prima dell’avvio, date delle verifiche, soglie per le tre decisioni possibili. Una volta approvato, si modifica solo con una nuova approvazione, annotando il motivo.

Come si usano le sedi come termine di confronto?

Il confronto più solido è quello con chi, nello stesso periodo, svolge lo stesso lavoro senza AI. Un’organizzazione con più sedi o più reparti ha un vantaggio che una piccola impresa non ha: può avviare lo strumento in una sede e usare le altre come gruppo di confronto, oppure introdurlo a scaglioni, una sede dopo l’altra, e osservare se il miglioramento segue ogni introduzione. Se il miglioramento compare ovunque nello stesso momento, probabilmente dipende da altro: un picco stagionale finito, una procedura cambiata, un nuovo gestionale.

Perché il confronto regga servono alcune condizioni:

stessi indicatori, calcolati con la stessa formula, in tutte le sedi;
un periodo di riferimento, prima dell’avvio, che comprenda almeno un ciclo completo del lavoro, per esempio una chiusura di fine mese;
ogni altro cambiamento nelle sedi coinvolte annotato con la sua data;
sedi pilota scelte perché rappresentative, non perché più entusiaste.

Il tempo speso a controllare e correggere i risultati dell’AI conta come tempo di lavoro del processo: è la voce che più spesso sparisce dai resoconti ottimistici.

Quali dati si possono registrare sul lavoro delle persone?

Si misura il processo, non il singolo. In Italia l’articolo 4 dello Statuto dei lavoratori consente gli strumenti da cui derivi anche la possibilità di controllo a distanza dell’attività dei lavoratori solo per esigenze organizzative e produttive, per la sicurezza del lavoro e per la tutela del patrimonio aziendale e, salvo le eccezioni previste dalla stessa norma, richiede un accordo con le rappresentanze sindacali o, in mancanza, l’autorizzazione dell’Ispettorato nazionale del lavoro. La legge 132/2025 sull’intelligenza artificiale obbliga inoltre il datore di lavoro a informare i lavoratori quando usa sistemi decisionali o di monitoraggio integralmente automatizzati, secondo il decreto legislativo 152/1997 e fermo restando lo Statuto. Il GDPR chiede di raccogliere solo i dati necessari allo scopo.

In un’organizzazione con rappresentanze sindacali conviene portare il regolamento di misura al tavolo prima dell’avvio, insieme all’elenco dei dati registrati dal sistema. Un accordo che precisa finalità, dati aggregati per gruppo, durata di conservazione e divieto di valutazioni individuali protegge l’azienda e rende più sereno l’uso dello strumento: chi teme di essere controllato lo usa poco, e i dati ne risentono. Per le imprese sammarinesi il quadro è diverso e va valutato caso per caso.

Per ogni operazione bastano pochi dati: data e ora, tipo di pratica, esito della proposta dell’AI (accettata, modificata, respinta), tempo fino alla conferma, eventuale segnalazione di errore. I contenuti completi delle conversazioni aumenterebbero i dati personali senza migliorare la misura. Contenuto e durata dei registri seguono i criteri descritti nell’approfondimento su come collegare un assistente AI ai sistemi aziendali.

Che cosa arriva al consiglio di amministrazione?

Una pagina, con la stessa struttura a ogni verifica. L’AI Risk Management Framework del NIST, l’istituto statunitense per gli standard, dedica alla misurazione una delle sue quattro funzioni, accanto a governo, mappatura e gestione: si misurano le prestazioni, ma anche i rischi e gli effetti sulle persone. Per un consiglio questo si traduce in quattro gruppi di numeri.

Gruppo	Esempi di indicatori
Valore	Differenza tra sedi pilota e sedi di confronto su tempi, volumi e costi, al netto delle ore di controllo
Qualità	Quota di proposte accettate senza modifiche, rilavorazioni, reclami collegati
Rischio	Risposte errate su temi sensibili, incidenti, dati esposti, eccezioni ai permessi
Adozione	Persone che usano lo strumento ogni settimana, abbandoni, segnalazioni degli utenti

Accanto ai numeri, tre righe: la decisione proposta, le condizioni che l’hanno motivata, la data della verifica successiva. Il resoconto è firmato da chi misura, non da chi ha proposto il progetto.

Quando si decide di proseguire, correggere o fermare?

Alle date fissate nel regolamento, non quando conviene. Le soglie sono scritte prima e riguardano tutti e quattro i gruppi: un progetto che migliora il valore ma supera la soglia di rischio non prosegue come se nulla fosse. Le stesse regole valgono per gli agenti AI che operano nei sistemi aziendali, dove i numeri del collaudo stabiliscono quando ampliare i compiti affidati.

Scenario tipico. Un gruppo con tre sedi introduce un assistente per le domande interne rivolte all’ufficio del personale e all’assistenza informatica. Il controllo di gestione scrive il regolamento: tempo di chiusura delle richieste, richieste riaperte, risposte errate sui temi del personale, uso settimanale. L’accordo con le rappresentanze esclude valutazioni individuali. L’assistente parte in una sede; le altre due fanno da confronto per due mesi, e il resoconto annota che nello stesso periodo cade il rinnovo dei benefit aziendali. Al consiglio arriva una pagina: tempi in calo nella sede pilota e stabili nelle altre, riaperture invariate, due risposte errate sotto la soglia. La seconda sede parte con indicatori già collaudati.

In sintesi

La misura di un progetto di AI la fa una funzione diversa da quella che l’ha proposto, di norma il controllo di gestione.
Un regolamento approvato prima fissa indicatori, formule, fonti, date e soglie, e non si cambia a metà strada.
Le sedi o i reparti senza AI, oppure un avvio a scaglioni, separano l’effetto dello strumento dagli altri cambiamenti.
I dati registrati sul lavoro si concordano prima, nel rispetto dello Statuto dei lavoratori, della legge 132/2025 e del GDPR.
Al consiglio arriva una pagina con valore, qualità, rischio e adozione, firmata da chi misura.

Domande frequenti

E se l’organizzazione non ha un controllo di gestione strutturato?

La funzione si può affidare all’amministrazione o a un consulente esterno che non abbia partecipato alla scelta dello strumento. Conta la separazione tra chi propone e chi misura, non il nome dell’ufficio.

Il fornitore può fornire i dati per la misura?

Può fornire le estrazioni tecniche, come i registri d’uso, ma il calcolo degli indicatori e il resoconto restano all’organizzazione. Nel contratto conviene prevedere l’accesso completo ai registri e il loro formato.

Serve un accordo sindacale anche per un assistente usato solo dagli uffici?

Dipende da che cosa registra e da come i dati possono essere usati: la valutazione va fatta con il legale caso per caso. Se il sistema consente anche solo in astratto di ricostruire l’attività delle singole persone, il tema dell’articolo 4 dello Statuto si pone.

Ogni quanto si porta la misura al consiglio?

Alle date fissate nel regolamento, di solito alla fine della prova e poi con la cadenza delle altre relazioni periodiche. Un progetto che cambia sedi o compiti torna al consiglio prima di estendersi.

Scrivere il regolamento di misura e separare chi propone da chi verifica fa parte del lavoro della nostra area intelligenza artificiale per le organizzazioni. Quando un progetto è già stato proposto da un fornitore, la stessa impostazione entra nella seconda opinione su progetti e fornitori AI.

Fonti

Consultate il 16 settembre 2026.

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