Intelligenza Artificiale: la tecnologia è pronta, gli utenti no
Per la prima volta da quando se ne parla, il problema dell’Intelligenza Artificiale (AI) non è la tecnologia. Gli strumenti ci sono; a non essere pronte sono… le persone. Grazie alla potenza dell’AI, infatti, oggi gli utenti – manager e professionisti – sono chiamati a fidarsi di un sistema che calcola, suggerisce e in certi casi agisce al posto loro. È proprio sul tema di una tecnologia matura e un’organizzazione che deve ancora imparare a usarla che si è svolta a Milano la “Tech Conference 2026 – Fast Forward. Now”, l’appuntamento annuale di TeamSystem dedicato a tecnologia e innovazione.
In questa cornice, l’azienda attiva nello sviluppo di piattaforme digitali per la gestione del business di imprese e professionisti ha annunciato di aver completato, con un anno di anticipo, il piano da 250 milioni di euro di investimenti sull’AI anticipato nel 2024, la cui conclusione sarebbe dovuta avvenire entro il 2027; inoltre nel suo intervento di apertura, Tommaso Cohen, CEO di TeamSystem, ha spiegato di voler accelerare ulteriormente il ritmo da qui al 2030, anche per incrementare il fatturato già da record (1,15 miliardi di euro, +12% di crescita organica).
L’AI sta entrando nella quotidianità delle imprese. Secondo quanto raccontato dall’azienda all’evento di Milano, nel primo trimestre 2026, l’adozione delle soluzioni AI è cresciuta del 25% e i ricavi associati del 42% (il confronto è sul trimestre precedente); alcune funzioni più mature, come l’automazione dei processi contabili, hanno già superato il 70% di adozione. Negli ultimi 15 mesi, TeamSystem ha lanciato 18 nuove AI Edition, mentre i casi d’uso a livello internazionale hanno toccato quota 89 a fine aprile 2026, con oltre 19 milioni di interazioni nel solo quarto trimestre del 2025. E a proposito novità, sul palco dell’evento ha fatto il suo debutto Paghe AI, la prima soluzione definita “veramente AI-native”, applicata a uno dei terreni più complessi e normati che esistano, cioè le paghe.
Il problema non è la velocità, è la fiducia
Ascoltando gli interventi sul palco dell’evento di TeamSystem, è chiaro che l’interesse più che sulla corsa a dotarsi dell’ultima tecnologia disponibile è sulla costruzione di un sistema nel quale gli utenti si possano fidare. Nella dimostrazione presentata live – un’applicazione concreta e già disponibile, in cui l’AI predispone le richieste e ai manager HR resta l’approvazione finale – la risposta è esplicita: la persona resta nel processo, perché il sistema sa quando coinvolgere il manager, e l’automazione non sostituisce, ma potenzia l’essere umano. Se un tempo si arrivava alla decisione dopo aver studiato la normativa, oggi l‘AI accorcia quella distanza senza togliere alle persone la responsabilità.
Se la competitività passa dalla responsabilità più che la velocità, ecco allora la necessità di costruire guardrail entro cui l’AI possa muoversi liberamente, ma in sicurezza, e di procedere per gradi. È impensabile introdurre l’AI agentica in modo improvviso; meglio sarebbe prevedere un’introduzione graduale. Perché un’AI porti a termine un’attività, è stato spiegato all’evento, servono tre ‘ingredienti’ – identità, dati e capacità – ma servono soprattutto regole chiare entro cui farla operare.
Che la prima soluzione pienamente ‘AI-native’ nasca proprio sul payroll non è un caso. È l’ambito dove la complessità normativa è massima e dove un errore pesa di più. Paghe AI, sviluppata in appena otto settimane, non sostituisce ciò che è stato costruito finora: è la prima a ridisegnare l’esperienza d’uso. Per esempio è in grado di lanciare alert mentre l’utente è impegnato in altre attività, suggerisce come gestire situazioni specifiche e accompagna passo dopo passo chi opera, ‘guidando’ l’utente nei vari passaggi.
La necessità di conoscere il contesto
A fare da filo conduttore dell’evento è stata la conoscenza del contesto. È vero che ogni giorno sembra esserci un’AI in grado di cambiare il modo di lavorare, ma non esiste ancora un modello capace di predire ciò che faranno i clienti. La soluzione è quindi proporre tecnologie in grado di essere calate nei processi. “In una trasformazione dove l’AI è protagonista e l’innovazione corre a ritmi elevati, TeamSystem starà al fianco di imprese e professionisti per renderli più competitivi”, ha commentato Cohen. “È questo patrimonio di contesto, costruito in anni al loro fianco, a trasformare l’AI in uno strumento concreto di competitività”.
Per Mike Butcher, già Editor-at-large di TechCrunch e oggi fondatore di Pathfounders, dopo la fase dello stupore e quella della sperimentazione, l’AI è entrata nella fase in cui servono i software di business: la sfida è sui processi specifici e, sempre più, si chiede al software di gestire direttamente il risultato. Con un dato che è anche un avvertimento: un team “AI-native” può arrivare a generare fino a 5-10 volte la produttività di uno tradizionale. La domanda, allora, è chiara: come diventare più AI-native?
In questo percorso di trasformazione ci si possono vedere tante opportunità. Si consideri il lavoro con gli agenti, che eseguono compiti prestabiliti e per questo devono essere trattati come ‘colleghi’ da guidare e coordinare. Da qui ne consegue la necessità di far fluire la conoscenza dalle persone agli agenti, perché lavorino insieme, passando da un uso sperimentale e slegato a un impiego sistematico. La tecnologia avanza veloce (“Fast Forward” recita il titolo dell’evento), ma ciò che conta davvero è che sia utile adesso (“Now”, è la seconda parte del titolo). Paghe AI è il primo banco di prova.
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