Lavoro ripetitivo: forse odi solo una parte del tuo lavoro

La fatica che si accumula prima della nuova settimana

La domenica sera, pensando alle attività che la aspettano, una persona può provare un senso di stanchezza ancora prima che la settimana ricominci. La reazione è comprensibile soprattutto quando sa che dovrà ripetere operazioni già svolte molte volte, senza avere l’occasione di occuparsi delle parti più interessanti del proprio mestiere.

Se però ti fermi a chiederti che cosa ti pesa di preciso, la risposta cambia. Potrebbero invece continuare a darti soddisfazione le riunioni in cui si prendono decisioni utili, la collaborazione con i colleghi, il ringraziamento di un cliente o la soluzione di un problema difficile. Una parte consistente della fatica può dipendere da attività ripetute ogni settimana, con pochi cambiamenti e molte interruzioni.

Per questo vale la pena distinguere l’insoddisfazione verso il proprio mestiere dalla fatica provocata da alcune attività ricorrenti. Se una parte del lavoro può essere riorganizzata o automatizzata, anche l’esperienza quotidiana può migliorare.

Come riconoscere le attività che consumano tempo ed energie

Prova a ripensare all’ultima settimana. Quante ore sono andate in attività come queste:

• copiare dati da un’email a un foglio Excel, o dal foglio Excel al gestionale (il programma in cui l’azienda registra clienti, ordini e fatture);
• compilare tabelle che hanno sempre le stesse colonne;
• rinominare file e spostarli in cartelle;
• cercare un’informazione che sai di avere già visto, senza ricordare se era in una email, in un PDF o in una cartella condivisa;
• preparare documenti che cambiano di poco da una volta all’altra;
• rispondere per la quinta volta alla stessa domanda di un collega o di un cliente;
• ricavare importi, date e riferimenti da un PDF;
• preparare ogni settimana, o ogni mese, lo stesso report.

Molte di queste attività seguono regole relativamente semplici, pur richiedendo attenzione e una conoscenza minima dei sistemi aziendali. Richiedono attenzione, perché un errore costa, e tempo, perché sono tante. Possono diventare particolarmente stancanti perché si ripresentano continuamente: appena completato un ciclo di lavoro, ne comincia un altro, spesso senza che sia possibile migliorare la procedura.

Quanto del tuo lavoro richiede la tua competenza

Fai un conto semplice sulla tua settimana. Quanto tempo usi per decidere, valutare, ragionare e parlare con le persone, e quanto per eseguire una procedura che ormai conosci a memoria?

Ogni lavoro ha le sue procedure, cioè passaggi che si ripetono quasi sempre nello stesso ordine, e non c’è niente di male. Il guaio nasce quando le procedure prendono il posto della competenza, e la persona che l’azienda ha assunto per la sua esperienza passa metà settimana a fare da collegamento tra un programma e l’altro.

Immagina, per fare un esempio inventato, una persona dell’amministrazione che conosce bene i fornitori: sa quali fatture vanno controllate due volte e quali arrivano sempre in ritardo. Questa conoscenza è la sua competenza. Digitare ogni giorno numero, data e importo di trenta fatture non lo è, e la differenza tra le due cose è il punto da cui conviene partire.

Quattro casi che finiscono sotto la parola «AI». AI che legge e scrive: Serve quando c’è del testo da capire: un PDF da cui ricavare i dati, la bozza di una risposta, un documento lungo da riassumere. Automazione: Serve quando i passaggi sono fissi. In molti casi non richiede nessuna intelligenza artificiale. Integrazione: Collega due programmi che oggi comunicano solo perché ci sei tu in mezzo a copiare i dati. Cambio di organizzazione: Il caso più sottovalutato: un modulo fatto meglio, una regola per i nomi dei file, una cartella in meno. Chi propone l’AI per ogni attività parte dallo strumento. Si parte dal lavoro e si guarda la tecnologia per ultima.

Perché le attività ripetitive sono il primo posto dove guardare

Un programma di intelligenza artificiale non conosce il tuo lavoro, ma è molto bravo a fare sempre allo stesso modo un passaggio che gli è stato spiegato bene. Per questo le attività che si ripetono uguali sono le prime da guardare.

Conviene distinguere quattro casi, perché nel linguaggio di tutti i giorni finiscono tutti sotto la parola «AI»:

• l’intelligenza artificiale che legge e scrive (come ChatGPT, Claude o Gemini) serve quando c’è del testo da capire: un PDF da cui ricavare i dati, la bozza di una risposta, un documento lungo da riassumere;
• l’automazione serve quando i passaggi sono fissi, per esempio «se arriva un file con questo nome, spostalo in quella cartella e avvisa il collega», e in molti casi non richiede nessuna intelligenza artificiale;
• l’integrazione collega due programmi che oggi comunicano solo perché ci sei tu in mezzo a copiare i dati;
• il cambio di organizzazione è il caso più sottovalutato: a volte basta un modulo fatto meglio, una regola per i nomi dei file o una cartella in meno, e la tecnologia non serve.

Dire «qui non serve l’AI» fa parte dell’analisi quanto indicare dove serve. Chi propone l’AI per ogni attività parte dallo strumento, mentre io parto dal lavoro e guardo la tecnologia per ultima.

«La mia azienda non lo permette» e le altre obiezioni

Quando ne parlo, le reazioni sono quasi sempre le stesse. Sono obiezioni sensate e meritano una risposta precisa.

«La mia azienda non usa l’AI»

Può essere vero, e non cambia il punto di partenza. Prima di scegliere uno strumento puoi già capire quali attività fai, quante volte, in quanto tempo e con quali regole. Questa analisi si fa con carta e penna e resta tua: quando l’azienda deciderà di muoversi, saprai dire con precisione da dove cominciare.

«La mia azienda non me lo permette»

In questo caso non lo fai, ed è giusto fermarsi. Un divieto, o una regola poco chiara, non si aggira con un account personale: se carichi documenti dell’azienda su uno strumento che l’azienda non ha approvato, esponi dei dati e ti metti nei guai da solo.

Quello che puoi fare è comunque utile: misurare le tue attività, preparare una proposta e portarla al tuo responsabile, chiedendo quali strumenti sono consentiti e per quali dati. Più autonomia non vuol dire ignorare le regole, ma sapere cosa puoi fare, con quali dati e con quali strumenti.

«Tratto dati sensibili»

È il motivo per cui bisogna andare con più cautela, e non significa che l’attività non si possa migliorare. A volte si lavora su esempi inventati o resi anonimi per capire se il metodo funziona, altre volte si usano strumenti approvati dall’azienda o sistemi che restano all’interno.

Quale strada sia sicura lo decide l’azienda, insieme a chi si occupa di privacy e di informatica, e non il singolo dipendente. Ho spiegato in un altro articolo quali dati non incollare in un chatbot.

«Non so programmare»

Per cominciare non serve. I programmi di intelligenza artificiale si usano scrivendo in italiano, e la parte più importante, cioè descrivere bene cosa fai e dove stanno le regole, la sa fare solo chi conosce il processo. Se poi serve un collegamento tra programmi, lo realizza chi si occupa di informatica, e avrà un compito molto più semplice se tu hai già descritto cosa serve.

«Non posso modificare il gestionale»

Spesso non devi. Si può lavorare prima e dopo il gestionale: preparare i dati in un file già pronto da importare, controllare i risultati, risparmiarti la ricerca delle informazioni. Se un giorno servirà un collegamento diretto, sarà una decisione dell’azienda e di chi gestisce il programma, e tu avrai già i numeri per proporla.

Sei obiezioni comuni, sei risposte pratiche. «Non usa l’AI»: Puoi già capire quali attività fai, quante volte, in quanto tempo e con quali regole. «Non me lo permette»: Non lo fai. Misura le attività, prepara una proposta e chiedi quali strumenti sono consentiti. «Tratto dati sensibili»: Decide l’azienda con privacy e informatica: esempi inventati, strumenti approvati o sistemi interni. «Non so programmare»: Per cominciare non serve: si scrive in italiano e la parte importante è descrivere bene cosa fai. «Non posso modificare il gestionale»: Spesso non devi: si lavora prima e dopo, preparando i dati e controllando i risultati. «Il mio lavoro è troppo particolare»: Cambiano le regole e i casi, ma la struttura delle attività si somiglia molto. Un’attività che richiede esperienza a ogni passaggio. non è da automatizzare, e saperlo è già un risultato.

«Il mio lavoro è troppo particolare»

Quasi ogni lavoro lo è nei dettagli. Cambiano le regole e i casi particolari, mentre la struttura delle attività si somiglia molto: si ricevono informazioni, si controllano, si trasferiscono, si produce un documento, si risponde a qualcuno. Se poi un’attività richiede davvero esperienza a ogni passaggio, vuol dire che non è da automatizzare, e saperlo è già un risultato.

Come riconoscere un’attività candidata

Quando analizzo un’azienda, spesso le opportunità migliori non emergono parlando con la direzione. Emergono parlando con chi quel lavoro lo fa tutti i giorni.

Una delle prime cose che faccio quando analizzo un processo è chiedere alla persona: «Qual è l’attività che fai ogni settimana e che elimineresti domani mattina?» La risposta è un ottimo punto di partenza, perché quasi sempre porta a un’attività che si ripete.

Per riconoscere un’attività candidata puoi farti cinque domande:

1. La faccio spesso, almeno più volte alla settimana?
2. Seguo quasi sempre gli stessi passaggi?
3. Sposto informazioni da un posto a un altro, per esempio da un’email a un foglio o da un PDF a un programma?
4. Esistono regole abbastanza chiare da poterle scrivere in mezza pagina?
5. Il risultato potrebbe controllarlo una persona, invece di far eseguire a una persona tutta l’attività?

Con due risposte sì c’è già qualcosa da guardare, e con cinque è molto probabile che esista un modo migliore di fare quell’attività. Un’attività con molti no, cioè poco frequente, con passaggi sempre diversi e regole che dipendono dal caso, richiede ragionamento e conviene lasciarla com’è.

L’ultima domanda si dimentica spesso ed è la più utile. Passare da chi esegue a chi controlla è il modo in cui l’AI si usa bene, perché il risultato resta sotto la tua responsabilità. Se vuoi un metodo per provare da solo un’attività alla volta, lo trovi in questo articolo.

Se vuoi applicare le cinque domande a tutto il tuo lavoro e non a una sola attività, il check-up lo fa partendo da quello che racconti, in pochi minuti.

Come cambia da un lavoro all’altro

Gli esempi che seguono sono costruiti per spiegare il ragionamento e non descrivono aziende reali. Servono a vedere come lo stesso metodo porta a conclusioni diverse.

Elenco delle cinque domande per riconoscere un’attività candidata: la faccio spesso, seguo gli stessi passaggi, sposto informazioni da un posto a un altro, esistono regole chiare, il risultato può essere controllato da una persona. Sotto, come leggere i sì: con due sì c’è già qualcosa da guardare, con cinque è molto probabile che esista un modo migliore, con molti no conviene lasciare l’attività com’è.

Amministrazione

Arrivano le fatture in PDF, la persona ricopia importi e riferimenti in Excel e poi nel gestionale. Il passaggio da PDF a tabella è un candidato naturale per la lettura automatica dei documenti. I casi strani, come una fattura con un importo diverso dall’ordine, restano alla persona, che controlla anche un campione di quelle già lette dal programma.

Commerciale

Un cliente chiede un prezzo, il commerciale cerca nel listino e nei cataloghi le specifiche e scrive la risposta. La ricerca delle specifiche e una prima bozza di risposta si possono preparare in automatico. Prezzo finale, sconto e condizioni li decide il commerciale, perché c’è una relazione con il cliente da gestire.

Studio professionale

Il collaboratore riceve i documenti dei clienti, estrae i dati, cerca nello storico cosa è stato fatto gli anni precedenti e prepara la pratica. Rinominare e archiviare i documenti, ritrovare le pratiche simili ed estrarre i dati seguono regole abbastanza chiare. La valutazione professionale sulla pratica resta di chi ne ha la responsabilità, e i dati dei clienti impongono molta prudenza su dove vengono elaborati.

Risorse umane

Arrivano CV via email, la persona li legge, compila una scheda per ogni candidato e organizza i colloqui cercando le date libere nei calendari. La scheda e la ricerca delle date sono procedure. La valutazione di una persona richiede giudizio e i CV contengono dati personali: la selezione non va lasciata a un programma.

Assistenza clienti

Le stesse domande tornano ogni giorno: lo stato di un ordine, gli orari, come si fa un reso. Con risposte già pronte e una bozza personalizzata che la persona rilegge si recupera molto tempo. Il cliente arrabbiato, il caso fuori dalle regole o la decisione di fare un’eccezione richiedono invece una persona.

Project management

Verbali delle riunioni, aggiornamenti di stato e solleciti sulle scadenze sono lavoro di raccolta e riscrittura che segue un modello. Decidere le priorità, negoziare i tempi e gestire un conflitto dentro il gruppo sono compiti di giudizio.

Cosa non toglierei dalle tue mani

Non tutto si può automatizzare e non tutto si dovrebbe. Lascerei a una persona le attività che richiedono giudizio, responsabilità professionale o relazione: le decisioni con conseguenze serie, i casi in cui un errore costa molto, le situazioni in cui devi spiegare o negoziare, tutto ciò che richiede una firma.

Anche nelle attività che si possono automatizzare conviene tenere un controllo umano. L’AI sbaglia, a volte in modo molto convincente, e un risultato che nessuno ricontrolla è peggio di un lavoro fatto a mano. Per ogni attività vale la pena chiedersi quali passaggi può preparare il programma e in quale punto deve guardare una persona.

Il tuo modo di lavorare vale come competenza

Il tempo che recuperi è il vantaggio più visibile. Con il passare dei mesi ce n’è un altro: migliorare il modo in cui fai il tuo lavoro diventa parte del tuo valore professionale.

Prendi due persone con lo stesso ruolo, in un esempio inventato. La persona A gestisce cento pratiche in trenta ore. La persona B ottiene lo stesso risultato in quindici, perché si è costruita un modo di lavorare migliore. A B non conviene raccontare di aver «usato ChatGPT», perché lo sa fare chiunque. Conviene spiegare che cosa ha cambiato nel processo, quali controlli ha previsto, quanto tempo ha risparmiato e come lo ha misurato.

Una competenza di questo tipo si può spendere in più modi: puoi gestire più lavoro o attività più qualificate, puoi proporre a colleghi e responsabili un modo diverso di organizzare il lavoro, e porti con te un metodo che vale anche in un’altra azienda.

Per costruirla si parte dai numeri. Annota per una settimana quanto tempo ti prende un’attività, prova un cambiamento su un caso piccolo, misura di nuovo e scrivi in una pagina che cosa hai fatto, che cosa controlli e che cosa hai ottenuto.

In alcune aziende un risultato dimostrabile può aprire anche la conversazione sul tuo ruolo e sull’organizzazione delle ore, per esempio mantenere lo stesso risultato con meno ore di lavoro. Non lo prometto, perché dipende dall’azienda, dal ruolo e da cosa l’azienda decide di fare del tempo liberato, a cui ho dedicato un altro articolo. Io credo che la trattativa parta molto meglio se porti dati che mostrano il valore che produci, rispetto a una richiesta fatta a mani vuote.

Se non hai ancora individuato nessuna attività, il check-up è pensato anche per questo: ti restituisce un piccolo piano per misurare, provare e documentare.

Tornando alla domenica sera

Riprendi la frase da cui siamo partiti. La prossima volta che pensi «domani devo tornare al lavoro», prova a chiederti: tornare a fare che cosa? Se la risposta è una o due attività precise e non tutto il tuo lavoro, hai già trovato da dove cominciare. Il check-up gratuito qui sotto parte proprio da lì.

Come fare un diario di lavoro che sia davvero utile

Per capire se il lavoro ripetitivo sta occupando troppo spazio nella giornata, suggerisco di osservare un’intera settimana prima di scegliere un programma. Non serve installare un’applicazione che registra ogni movimento del computer. È sufficiente un foglio con cinque colonne: attività, momento della giornata, durata approssimativa, strumenti utilizzati e difficoltà incontrata. Conviene annotare anche quante volte un’operazione viene interrotta, perché un compito breve può diventare pesante quando costringe a riprendere continuamente il filo del ragionamento.

Immaginiamo una persona che segue gli ordini di un’impresa manifatturiera. Lunedì impiega una parte della mattinata a recuperare i codici prodotto da messaggi ricevuti in formati diversi. Martedì deve chiarire tre indirizzi di consegna. Mercoledì ricopia in un foglio le date che erano già presenti nel gestionale. La singola attività sembra troppo piccola per meritare un progetto. Quando le si osserva insieme, però, emerge un problema organizzativo: informazioni già disponibili vengono trasformate e trasferite manualmente da un posto all’altro.

Nel diario conviene evitare valutazioni generiche come «troppa burocrazia» o «perdo sempre tempo». Sono impressioni comprensibili, ma non aiutano a modificare il processo. È più utile scrivere «ho aperto sei allegati, cercato i codici e riportato le quantità nel gestionale». In questo modo si identifica ciò che accade davvero e si rende possibile confrontare la situazione prima e dopo un intervento.

Alla fine della settimana il diario va letto cercando attività con una struttura riconoscibile. Alcune possono essere eliminate cambiando una regola interna; altre possono essere svolte da funzioni già presenti nei programmi aziendali; altre ancora richiedono un collegamento fra applicazioni. Soltanto quando è necessario interpretare documenti scritti in modo variabile o produrre un testo sulla base di molte informazioni diventa interessante valutare l’intelligenza artificiale.

Un esempio completo: dalla richiesta via email alla risposta al cliente

Consideriamo un caso interamente illustrativo. Un ufficio riceve da un cliente una richiesta sulla disponibilità di tre prodotti. Il messaggio contiene i nomi commerciali dei prodotti, ma non i codici usati dal gestionale. L’impiegata cerca le corrispondenze nel catalogo, legge la disponibilità, controlla se esistono condizioni particolari e prepara una risposta. Se il cliente modifica una quantità, parte del lavoro ricomincia.

Il primo miglioramento può essere semplicemente un catalogo con una corrispondenza aggiornata tra i nomi usati dai clienti e i codici interni. Il secondo può essere un collegamento che recupera automaticamente la disponibilità dal gestionale. Un sistema di AI può infine aiutare a leggere il messaggio, riconoscere le righe d’ordine e predisporre una bozza, indicando quali prodotti non è riuscito a identificare con sicurezza. L’invio resta affidato alla persona, soprattutto se la risposta potrebbe impegnare l’azienda su prezzi o consegne.

Questa sequenza fa capire perché automatizzare tutto con un unico comando sarebbe una cattiva scelta. Ogni passaggio ha regole, dati e rischi diversi. L’identificazione del prodotto richiede un controllo sul catalogo; la disponibilità deve arrivare da una fonte aggiornata; le condizioni commerciali dipendono dagli accordi con quel cliente. Se una di queste informazioni manca, il sistema deve fermarsi e segnalarlo, evitando di inventare una risposta plausibile.

Il beneficio si valuta confrontando quanto tempo richiedeva prima una richiesta completa con quello necessario dopo l’intervento, includendo la verifica del risultato. Bisogna inoltre controllare quante richieste vengono gestite correttamente e quali errori si ripetono. È una valutazione molto più utile del conteggio delle email che un chatbot riesce a leggere.

Come presentare una proposta al proprio responsabile

Un dipendente che ha individuato una possibile automazione può preparare una proposta di una pagina. Nella prima parte descrive l’attività, senza giudicare chi l’ha progettata. Nella seconda indica quante volte si ripete e quali informazioni sono necessarie. Nella terza propone una prova circoscritta, usando dati inventati o uno strumento autorizzato. Infine chiarisce come verrebbe controllato il risultato e chi dovrebbe approvare un eventuale impiego quotidiano.

La proposta funziona meglio se indica anche ciò che rimane alle persone. Per esempio: il programma prepara i dati di una fattura, ma l’addetto verifica che siano corretti prima della registrazione; oppure il sistema organizza le richieste dei clienti, ma un commerciale decide quale risposta inviare quando è coinvolto uno sconto. Questo rende concreto l’obiettivo e aiuta a discutere del cambiamento senza creare false aspettative.

È importante non promettere un risparmio preciso prima della prova. Una simulazione condotta su cinque documenti molto semplici può essere utile per capire il funzionamento, ma non dimostra che il sistema gestirà allo stesso modo centinaia di richieste reali. Bisogna includere documenti incompleti, dati contraddittori e casi eccezionali, perché il lavoro quotidiano è fatto anche di queste situazioni.

Il controllo delle eccezioni e la tutela delle competenze

Le attività più ripetitive possono comunque contenere un passaggio delicato. Un addetto agli acquisti sa riconoscere una fattura duplicata anche quando il numero del documento è scritto diversamente; una segretaria esperta si accorge che una richiesta urgente riguarda in realtà una scadenza della settimana successiva; un tecnico nota un codice che appartiene a un prodotto fuori produzione. Questi esempi mostrano che la ripetitività non coincide con l’assenza di competenza.

Per questo ogni procedura migliorata dovrebbe indicare i casi in cui occorre chiedere aiuto. È utile conservare un piccolo registro delle anomalie: cosa è successo, perché il sistema non ha saputo risolvere il problema e quale decisione ha preso la persona. Nel tempo quel registro può diventare uno strumento per migliorare il processo e formare i nuovi colleghi.

Se l’attività cambia, anche le competenze vanno aggiornate. Chi prima ricopiava dati può diventare la persona che ne controlla la qualità, definisce le regole e identifica gli errori più frequenti. Perché questo passaggio funzioni servono formazione e tempo: non basta assegnare una nuova responsabilità sulla carta. Il progetto deve prevedere chi insegna a leggere le segnalazioni, come si correggono le istruzioni e quando un problema deve essere affidato al responsabile.

Come capire se il miglioramento è durato

La prima settimana dopo l’introduzione di una nuova procedura non è necessariamente rappresentativa. Le persone stanno imparando e il processo potrebbe richiedere più controlli del previsto. Conviene ripetere la misurazione dopo un periodo concordato, usando gli stessi criteri del diario iniziale. Se il tempo diminuisce ma aumentano gli errori, il miglioramento è incompleto. Se diminuisce il lavoro manuale ma la persona deve intervenire continuamente per sbloccare il sistema, l’organizzazione va rivista.

Conta anche l’esperienza di chi svolge il lavoro. La persona sa ancora dove recuperare l’informazione originale? Capisce perché il sistema ha suggerito una risposta? Può correggere un risultato sbagliato senza aprire una richiesta di assistenza ogni volta? Un processo può essere rapido e al tempo stesso diventare fragile se nessuno è più capace di controllarlo.

Ridurre le attività ripetitive significa creare giornate in cui la competenza viene usata meglio. A volte il miglioramento sarà un piccolo script, un modulo diverso o una cartella condivisa organizzata con criterio. In altri casi serviranno più applicazioni coordinate e un progetto di AI. In entrambi i casi il percorso comincia osservando come si lavora oggi e descrivendo con precisione il problema che si vuole risolvere.