AI e licenziamenti: perché ho rifiutato un mandato

Qualche giorno fa ho rifiutato un mandato con una ceramica del distretto di Sassuolo. Il motivo, detto in una frase, è semplice: l’obiettivo era portare un ufficio da quattro persone a una.

La richiesta di una ceramica di Sassuolo

La parte meno semplice è tutto quello che c’è in mezzo. Perché tecnicamente il progetto si poteva fare. Ed è proprio questo che mi ha messo in difficoltà. La direzione dell’azienda mi aveva contattato dopo aver letto il caso di uno studio di commercialisti di cui avevo parlato nei giorni precedenti.

È una ceramica piccola se la confronti con alcuni colossi del distretto, ma non certo in senso assoluto: fattura poco meno di 50 milioni di euro l’anno, con un EBITDA poco sotto il 10%, ed esporta in Europa, Stati Uniti e Asia. Mi avevano chiesto di analizzare il reparto “corrispondenti estero”.

Quattro persone. Sono loro che ogni giorno gestiscono una parte importante del rapporto operativo con clienti direzionali, funzionari e agenti commerciali sparsi in mezzo mondo. Ricevono email, telefonate, ordini, richieste di disponibilità, domande sui trasporti.

E naturalmente il mondo non segue l’orario dell’ufficio di Sassuolo. Quando qui è notte, da qualche altra parte qualcuno sta lavorando, ordinando merce o chiedendo una risposta. Quindi la mattina l’ufficio ricomincia spesso da quello che è arrivato nelle ore precedenti.

Come arriva un ordine

Quando mi hanno spiegato nel dettaglio come lavoravano, una cosa mi ha colpito subito. Un ordine può arrivare via email, con una copia commissione allegata. Quando va meno bene, l’agente prende il foglio, gli fa una foto e lo manda su WhatsApp.

A quel punto una delle persone dell’ufficio recupera le informazioni, le inserisce nel gestionale, verifica se la merce è disponibile, raccoglie quello che serve per la spedizione, chiede eventualmente una quotazione al trasportatore e poi fa tornare la risposta indietro. Prima all’agente. Poi dall’agente al cliente.

Nel frattempo continuano ad arrivare altre email, altre telefonate, altri ordini. La prima volta che ho sentito raccontare il processo sono rimasto abbastanza allibito. Un’organizzazione del genere me la sarei aspettata dal mio elettrauto, non da un’azienda che fattura quasi 50 milioni di euro.

Come arriva oggi un ordine all’ufficio corrispondenti. L’agente: Prende la copia commissione, le fa una foto e la manda su WhatsApp. Quando va bene, la invia per email. La persona dell’ufficio: Recupera le informazioni, le inserisce nel gestionale, verifica la merce, prepara la spedizione e chiede una quotazione al trasportatore. La risposta: Torna prima all’agente, poi dall’agente al cliente. Nel frattempo. continuano ad arrivare altre email, altre telefonate, altri ordini.

Il confronto con una ceramica da 300 milioni

Per capire se stessi osservando un caso particolarmente arretrato, ho chiamato un amico che lavora come funzionario in una ceramica molto più grande, sopra i 300 milioni di fatturato. Ero convinto che si sarebbe messo a ridere. Gli ho raccontato il processo.

Mi ha risposto: «Ti confermo che è così.» Allora gli ho fatto un’altra domanda: «E voi quanti corrispondenti avete in ufficio?» La risposta è stata: «Una caterba.»

Quando ascolto un processo, comincio a costruire

A quel punto, invece di scoraggiarmi, mi sono acceso. È una cosa che mi succede spesso nel mio lavoro. Qualcuno mi racconta come funziona un processo e, mentre sta ancora parlando, io comincio già a immaginare come potrebbe funzionare diversamente.

Non ascolto soltanto quello che succede oggi. Nella mia testa iniziano già a comparire alternative. Penso a quali passaggi possono essere automatizzati, quali strumenti si possono collegare, dove recuperare i dati, quali controlli inserire, quali informazioni devono passare da un sistema all’altro e quali decisioni devono invece rimanere alle persone.

È probabilmente una delle capacità che mi rende più efficace quando analizzo un processo aziendale. In quel caso, dopo pochi minuti, avevo già cominciato a vedere il sistema.

Immaginavo un agente commerciale che non dovesse preoccuparsi di come trasmettere un ordine. Poteva mandare il documento originale. Poteva fare una foto alla copia commissione. Poteva perfino lasciare un messaggio vocale.

Dall’altra parte un sistema avrebbe riconosciuto quello che stava ricevendo, estratto i dati, interpretato la richiesta, recuperato le informazioni necessarie dai sistemi aziendali e portato tutto direttamente dentro una dashboard unica dell’ufficio corrispondenti. La stessa semplicità poteva essere data a un funzionario o a un cliente direzionale.

Poi immaginavo le email già classificate, le richieste ordinate per priorità, le informazioni recuperate dal gestionale, i controlli automatici, le risposte preparate nella lingua del cliente, i passaggi tra un sistema e l’altro senza bisogno di ricopiare continuamente dati.

Più ascoltavo, più idee mi venivano. Era uno di quei progetti per cui, in teoria, avrei dovuto saltare fuori dalla macchina come Maverick in Top Gun. Perché è esattamente il genere di problema che mi piace risolvere.

Da quattro persone a una

Poi la conversazione è andata avanti. E a un certo punto ho capito che io e l’azienda stavamo guardando lo stesso progetto da due prospettive leggermente diverse.

Il sistema che ho immaginato: meno ricopiatura, una dashboard unica. L’agente commerciale: Manda come preferisce: Documento originale, Foto, Messaggio vocale. Il sistema: Riconosce ciò che riceve, estrae i dati, interpreta la richiesta e recupera le informazioni dai sistemi aziendali. La dashboard dell’ufficio: Email già classificate, richieste per priorità, controlli automatici e risposte preparate nella lingua del cliente. Le decisioni restano alle persone. Il sistema porta i dati da un programma all’altro senza ricopiarli.

Io stavo pensando a quanto meglio avrebbe potuto lavorare quel reparto. Loro stavano pensando anche a quante persone sarebbero servite una volta costruito il sistema. Oggi sono quattro. L’obiettivo era arrivare a una.

E la cosa che mi ha disturbato di più, a posteriori, è stata la mia prima reazione. Non ho pensato: “Questa cosa non si può fare.” Ho pensato: “Sì, tecnicamente si può fare.”

Credo davvero che un sistema molto ben progettato e integrato avrebbe potuto portarli molto vicino a quel risultato. Solo dopo mi sono fermato a pensare a cosa significasse concretamente. Tre persone che, in quel reparto, avrebbero potuto non servire più.

I vasi comunicanti

Qualche giorno prima avevo già ragionato pubblicamente su questo problema usando l’immagine dei vasi comunicanti. Nella prima fase dell’adozione dell’intelligenza artificiale il meccanismo può essere relativamente semplice.

Automatizzi un reparto. Le persone che si liberano da alcune attività possono essere spostate dove c’è ancora bisogno. L’azienda cresce, prende più clienti, produce di più oppure utilizza quelle persone in altre funzioni. È una forma di assorbimento della produttività.

Poi però l’intelligenza artificiale arriva anche nell’altro reparto. E quelle persone vengono spostate di nuovo. Poi arriva nel successivo. E le sposti ancora. Il problema è capire cosa succede quando, progressivamente, i vasi iniziano a riempirsi tutti.

Se un’attività oggi svolta da trenta persone richiedesse in futuro la capacità lavorativa di quindici, l’azienda dovrebbe decidere come utilizzare la capacità liberata: crescita, altri compiti, riduzione degli orari o eventuale riorganizzazione. L’esito occupazionale non è automatico. Possiamo chiamarla trasformazione del lavoro, aumento della produttività, evoluzione tecnologica. Il problema rimane.

Cosa penso dei posti di lavoro

E io non credo alla versione rassicurante secondo cui l’intelligenza artificiale non toglierà posti di lavoro. Penso che ne toglierà. Alcune attività avranno bisogno di molte meno persone. Alcune professionalità cambieranno profondamente. Altre potrebbero semplicemente diventare meno richieste.

Io credo che negarlo non aiuti nessuno. Allo stesso tempo, però, penso che questa trasformazione abbia bisogno di tempo. Non perché la si possa fermare. Non credo si possa. Ma perché aziende e persone devono riuscire ad assorbirla.

Un’azienda deve avere il tempo di trasformare la maggiore produttività in crescita. Deve poter servire più clienti, aumentare il lavoro gestito, migliorare il servizio, aprire nuovi mercati.

Le persone devono avere il tempo di capire cosa sta succedendo, imparare strumenti nuovi, cambiare ruolo, acquisire competenze e, quando sarà necessario, anche ripensare il proprio futuro professionale.

Quando l’automazione fa crescere un’azienda

È anche per questo che ci sono progetti di automazione che mi entusiasmano. Se un’azienda mi dice: “Stiamo crescendo. Con l’AI possiamo gestire questo aumento di lavoro senza dover assumere altre tre persone.” Per me ha molto senso.

Lo stesso succede in molti studi professionali. Penso, per esempio, agli studi di commercialisti. Spesso non hanno il problema di avere troppo personale. Hanno il problema opposto. Fanno fatica a trovarlo.

Le persone che ci sono sono già cariche di lavoro e passano una quantità enorme di tempo su attività manuali, ripetitive, ricerca di documenti, inserimento di dati e operazioni che potrebbero essere velocizzate.

Lì l’intelligenza artificiale può cambiare completamente il modo di lavorare senza che nessuno debba andare via. Con lo stesso numero di persone lo studio riesce a rispondere prima, seguire meglio i clienti che ha già e magari prenderne di nuovi.

Le persone lavorano meglio. Fanno meno lavoro inutile. E riescono a gestire più valore. Questa è una forma di automazione nella quale oggi mi riconosco molto.

Stesso software, obiettivo diverso

Poi esiste l’altra situazione. Quella in cui qualcuno mi dice: “Ho quattro persone. Voglio arrivare a una.” E qui, almeno per me, cambia qualcosa. La cosa interessante è che tecnicamente il progetto potrebbe essere praticamente identico.

Lo stesso software. Le stesse integrazioni. Le stesse automazioni. La stessa qualità tecnica. Cambia l’obiettivo con cui lo si costruisce. Ed è su questo che ho dovuto decidere.

Tre schede. A sinistra, «Stiamo crescendo»: con l’AI si può gestire questo aumento di lavoro senza dover assumere altre tre persone, e per me ha molto senso. Al centro, «Lo stesso progetto»: lo stesso software, le stesse integrazioni, le stesse automazioni, la stessa qualità tecnica; cambia l’obiettivo con cui lo si costruisce. A destra, «Ho quattro persone»: voglio arrivare a una, e qui, almeno per me, cambia qualcosa.

Perché il processo dei corrispondenti estero è un buon esempio di automazione

Il reparto descritto in questo episodio è interessante anche per chi non lavora nel settore ceramico. Un cliente invia un ordine in un formato che gli è comodo, un agente commerciale lo trasmette all’azienda, qualcuno recupera le informazioni e le riporta in un programma.

Si controlla la disponibilità della merce, si chiariscono i tempi di trasporto e si prepara una risposta che spesso deve percorrere la strada inversa. In questo flusso si mescolano attività molto diverse: leggere documenti, riconoscere codici, fare controlli, interpretare condizioni commerciali, prendere decisioni e mantenere una relazione con il cliente.

Quando si racconta un processo soltanto con il nome del reparto, questa complessità rimane nascosta. «Gestire gli ordini esteri» può sembrare una mansione unica. In realtà comprende numerose operazioni, alcune di routine e altre che richiedono esperienza. Un codice prodotto scritto male può generare un errore nel magazzino.

Una variazione della destinazione può cambiare il costo del trasporto. Una promessa di consegna fatta troppo in fretta può creare difficoltà alla produzione. Capire queste differenze è essenziale quando si progetta un’automazione e, ancora prima, quando si decide che effetto si vuole ottenere sulle persone.

Prendiamo la fotografia di una copia commissione inviata su WhatsApp. Il primo problema è leggerne correttamente il contenuto: può essere storta, poco nitida oppure compilata a mano. Il secondo è riconoscere quali dati corrispondono alle voci del gestionale.

Il terzo è verificare che il cliente e il prodotto siano quelli giusti. Soltanto dopo si può preparare l’inserimento. Se manca un codice oppure il documento presenta due interpretazioni possibili, il sistema deve chiedere un chiarimento. Una procedura di questo tipo potrebbe eliminare molta copiatura, ma richiede controlli progettati bene.

Gli stessi passaggi si ritrovano in aziende di altri settori. Un distributore di ricambi riceve ordini fotografati dai meccanici, una società che vende macchinari gestisce richieste tecniche per email e uno studio professionale raccoglie documenti da canali diversi. In tutti questi casi il valore non sta in un programma capace di leggere tutto indiscriminatamente, ma nella capacità di integrare la lettura con le informazioni affidabili dell’azienda e con l’esperienza di chi oggi risolve le eccezioni.

Come si costruirebbe una prova senza promettere risultati anticipati

Prima di affermare che un reparto possa passare da quattro persone a una, bisognerebbe misurare il lavoro effettivo. Si possono raccogliere, per un periodo rappresentativo, gli ordini ricevuti, i formati usati, il tempo impiegato per interpretarli, la frequenza delle correzioni e le richieste che escono dalla procedura ordinaria.

Bisogna poi distinguere le ore dedicate all’inserimento dei dati da quelle dedicate alle telefonate, alle trattative e alla gestione dei problemi. Se tutto viene aggregato in una sola misura, il progetto rischia di considerare automatizzabili attività che richiedono un rapporto umano.

Una prova potrebbe cominciare dai documenti già conclusi, opportunamente trattati per proteggere i dati riservati. Il sistema legge la richiesta e prepara una scheda d’ordine senza modificare il gestionale. Una persona confronta la scheda con il documento originale e annota gli errori. Soltanto quando i risultati sono sufficientemente affidabili si passa a una seconda fase, con l’inserimento in un ambiente di prova. In questo modo si capisce quali parti funzionano, quali richiedono ancora un controllo e quale tempo viene effettivamente recuperato.

È importante misurare anche le eccezioni. Un ordine semplice può essere interpretato bene da un modello, ma una richiesta di sostituzione di materiale già spedito richiede altre informazioni. Un cliente estero può usare una descrizione commerciale diversa dal codice ufficiale del prodotto; un agente può inviare due versioni dello stesso ordine. In questi casi una buona automazione dovrebbe segnalare il dubbio, recuperare le fonti disponibili e lasciare a una persona la decisione. La capacità di fermarsi davanti a un’incertezza è parte della qualità del sistema.

La stima delle ore risparmiabili dovrebbe essere costruita dopo avere osservato questi risultati, non prima. Non sarebbe corretto ricavare automaticamente una riduzione di personale dividendo le ore attuali per le ore impiegate dall’agente. Restano la verifica, le eccezioni, la manutenzione del sistema, la gestione della relazione commerciale e il lavoro che emerge quando l’azienda aumenta il volume degli ordini. Una decisione organizzativa fondata soltanto sulla velocità della dimostrazione rischia di sopravvalutare il beneficio.

La scelta economica e la scelta organizzativa

Un imprenditore deve poter valutare seriamente gli effetti economici di una tecnologia. Ridurre attività ripetitive può essere indispensabile per restare competitivo, assorbire aumenti di costo o evitare ritardi che stanno facendo perdere clienti. Esistono aziende in difficoltà per le quali la riduzione dei costi è una necessità reale. Il racconto del mandato rifiutato non dimostra che questa motivazione sia sempre ingiustificata, né che ogni progetto di automazione debba garantire la conservazione di tutte le mansioni così come sono oggi.

Il caso pone però una questione che spesso viene affrontata troppo tardi: quale obiettivo è stato comunicato alle persone e come si gestiranno gli effetti del progetto? Se un reparto sa che l’intervento serve per gestire meglio un volume di richieste in crescita, può collaborare con un’aspettativa. Se invece l’obiettivo dichiarato è ridurre rapidamente l’organico, le stesse persone possono vivere ogni colloquio sul processo come una richiesta di spiegare come rendersi sostituibili. Questa differenza condiziona anche la qualità delle informazioni raccolte durante l’analisi.

Un progetto tecnico dipende dal sapere pratico di chi lavora nel reparto. Le procedure informali, i controlli nati dopo vecchi errori e le eccezioni dei clienti abituali spesso non sono documentati. Se i collaboratori non si fidano di chi sta progettando il cambiamento, potrebbero limitarsi a descrizioni generiche. Il sistema risultante funzionerebbe nei casi semplici e inciamperebbe proprio dove serviva più esperienza. La trasparenza sugli obiettivi, quindi, può contribuire alla qualità dell’automazione oltre che al clima lavorativo.

Per affrontare il tema servirebbe un confronto concreto. Quali attività spariranno? Quali diventeranno più importanti? Ci sono clienti che oggi ricevono meno attenzione di quella necessaria? Esistono mercati da sviluppare, attività di assistenza da rafforzare o competenze da trasferire in altri reparti? Quanto tempo servirà per la formazione? Nessuna di queste possibilità è garantita dall’arrivo dell’AI; sono scelte che la direzione deve valutare alla luce del proprio mercato e dei vincoli aziendali.

Cosa potrebbe fare un reparto con il tempo recuperato

In un ufficio corrispondenti estero il tempo liberato dalla ricopiatura potrebbe essere destinato a conoscere meglio le esigenze dei clienti, prevenire ritardi, coordinarsi con il magazzino e migliorare la qualità delle risposte. Si potrebbero analizzare le richieste che più spesso generano errori oppure predisporre procedure chiare per gli agenti commerciali. Queste sono possibilità operative, non risultati attribuiti alla ceramica del caso raccontato. Per realizzarle serve che l’azienda assegni obiettivi e responsabilità precisi, altrimenti il tempo liberato rischia di essere assorbito da nuove attività disordinate.

Si potrebbe anche usare l’automazione per crescere senza aumentare il personale in proporzione ai nuovi ordini. Questo scenario non elimina tutte le conseguenze sul mercato del lavoro, ma cambia il significato del progetto per l’organizzazione coinvolta. Le persone potrebbero concentrarsi sulle eccezioni e sui rapporti commerciali mentre il sistema prepara i dati. Il beneficio andrebbe misurato non soltanto sulle ore di inserimento recuperate, ma anche sulla puntualità delle risposte, sulla riduzione degli errori e sulla capacità di seguire nuovi clienti.

Un’altra possibilità è ridurre i periodi di straordinario e migliorare la prevedibilità del lavoro. Un reparto che ogni mattina deve smaltire i messaggi della notte vive una pressione particolare. Se un sistema organizza le richieste arrivate fuori orario e prepara le informazioni necessarie, la giornata può cominciare con priorità più chiare. Anche qui servono dati: non si può promettere che un’automazione eliminerà lo stress, ma si può verificare se alcune delle sue cause operative diminuiscono.

Come parlare del cambiamento senza alimentare false aspettative

Chi guida un’azienda dovrebbe evitare sia le rassicurazioni generiche sia gli annunci costruiti soltanto sul taglio dei costi. Dire «nessuno perderà mai il lavoro a causa dell’AI» può essere una promessa impossibile da mantenere. Dire «il sistema farà tutto» è altrettanto impreciso. Una comunicazione utile descrive quali attività sono oggetto della prova, perché si è scelto quel reparto, quali risultati verranno misurati e quando si prenderanno le eventuali decisioni organizzative.

Le persone dovrebbero sapere con chi confrontarsi quando emergono dubbi, come verranno raccolte le loro osservazioni e quali competenze sarà importante sviluppare. Se è possibile prevedere percorsi di formazione o una riorganizzazione dei compiti, conviene descriverli concretamente. Quando il futuro non è definito, è preferibile ammetterlo. La fiducia si costruisce anche riconoscendo ciò che ancora non si sa.

L’articolo nasce da una decisione personale che non pretende di diventare una regola morale universale. Il mandato è stato rifiutato perché, in quelle circostanze, l’obiettivo organizzativo proposto non era coerente con il modo in cui l’autore voleva contribuire al cambiamento. La lezione per chi legge non è ripetere quella scelta in ogni situazione. È distinguere sempre la fattibilità tecnica dalle conseguenze concrete, discutere apertamente gli obiettivi e trattare le persone come una parte fondamentale del progetto.

L’intelligenza artificiale permetterà alle imprese di ripensare molti processi. Alcune scelte saranno facili, altre avranno conseguenze difficili da distribuire. Nei casi più delicati conviene dedicare tempo all’analisi, ascoltare chi lavora e valutare scenari alternativi. La velocità della tecnologia non obbliga un’organizzazione a rinunciare alla qualità delle decisioni. Un progetto ben costruito deve poter spiegare non soltanto come funzionerà il nuovo processo, ma anche perché lo si sta realizzando e come verranno gestite le sue conseguenze.

Perché ho detto no

Vivo a Sassuolo. Lavoro soprattutto con aziende del mio territorio. Sono aziende nelle quali, direttamente o indirettamente, spesso conosco qualcuno. E mi sono immaginato una scena molto semplice.

Entro in un ufficio per iniziare un progetto di intelligenza artificiale. Le persone mi guardano. E invece di pensare: “Finalmente qualcuno ci aiuta a togliere tutto questo lavoro inutile”, pensano: “È arrivato quello dell’AI. Adesso vediamo chi di noi diventa inutile.”

Quella è una posizione in cui, oggi, non voglio trovarmi. Non perché pensi di poter fermare quello che sta succedendo. E nemmeno perché creda che ogni posto di lavoro esistente debba essere preservato per sempre. Sarebbe una posizione che non sento mia e che considero anche poco realistica.

Credo però che ci sia una differenza tra accompagnare una trasformazione e accelerarla deliberatamente scaricandone subito tutto il costo sulle persone. Questa volta ho deciso di non farlo. Ho rifiutato il mandato. Economicamente mi è costato qualche migliaio di euro.

La decisione resta nostra

Non so se sia stata la decisione giusta in assoluto. E non voglio nemmeno raccontarla come se lo fosse.

Capisco la posizione dell’azienda. Se puoi ottenere lo stesso risultato con una persona invece che con quattro, dal punto di vista economico la domanda esiste. Sarebbe ipocrita, soprattutto per uno che lavora sull’automazione dei processi, fingere il contrario.

So soltanto che, oggi, quella era la decisione con cui riuscivo a stare tranquillo. E so anche che questa posizione potrebbe diventare molto più difficile da sostenere già nei prossimi mesi.

Perché la tecnologia corre. Molto velocemente. E presto il problema non sarà più capire se certe attività possono essere automatizzate. Quello, in molti casi, lo sappiamo già.

La parte difficile sarà decidere cosa fare quando potremo davvero sostituire una parte rilevante del lavoro umano. La tecnologia ci dirà sempre più chiaramente cosa possiamo fare. La decisione su quanto velocemente farlo, invece, resterà nostra.