Nel mio lavoro utilizzo in modo molto elevato strumenti di intelligenza artificiale e soluzioni digitali all’avanguardia, in modo continuativo e trasversale: analisi, ricerca, generazione di bozze, prototipazione, automazioni, testing, sintesi, organizzazione di knowledge base e supporto operativo, generare creatività, video, audio, podcast, software, webapp ed app, sviluppo web.
Questo significa che l’IA è parte integrante del mio modo di lavorare, non un “extra”: la impiego per aumentare velocità, profondità di analisi e capacità produttiva, mantenendo sempre il controllo sul processo e sul risultato.
La differenza, oggi, non è tra chi usa o non usa l’IA, ma tra chi la usa “in superficie” e chi la usa con consapevolezza. un sistema di IA può produrre risposte convincenti anche quando sono parziali, sbilanciate o errate: per questo la competenza vera sta nel saper definire l’obiettivo, fornire contesto e vincoli corretti, scegliere strumenti adatti, impostare criteri di validazione e riconoscere limiti, bias e possibili “allucinazioni”. in pratica: non è magia, è metodo.
Io posso sfruttare questa potenza in modo avanzato perché unisco tre livelli di competenza che si rinforzano a vicenda: sono un Innovation Manager certificato, sono un tecnico (conoscenza di linguaggi di programmazione e logiche di sviluppo), e sono un manager di lungo corso (strategia, processi, marketing, organizzazione, execution).
Questa combinazione mi permette di usare l’IA come se avessi un ufficio con decine di collaboratori in termini di produttività, ma con un punto decisivo: la qualità non dipende dal numero di “braccia digitali”, dipende da chi le guida e sa valutare cosa è corretto, utile e sostenibile.
Quando consegno analisi, documenti, piani, strategie, prototipi o output operativi, l’IA può contribuire in diverse fasi, ma il valore finale deriva dalla somma di competenza, controllo, verifica e responsabilità professionale. dove il contesto lo richiede, adotto anche principi di gestione del rischio e governance dell’IA ispirati a riferimenti riconosciuti, come il NIST AI risk management framework e lo standard ISO/IEC 42001 per i sistemi di gestione dell’IA, oltre al quadro normativo europeo dell’AI act.
https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework NIST
https://www.iso.org/standard/42001 ISO
https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj?locale=it EUR-Lex
Per quanto riguarda dati e privacy, evito di trattare informazioni non necessarie e invito sempre a non condividere dati sensibili se non indispensabili e gestiti con misure adeguate. quando si parla di trattamenti automatizzati e profilazione, considero anche i principi richiamati dall’art. 22 del gdpr. https://gdpr-text.com/en/read/article-22/ gdpr-text.com
La perfezione non è di questo mondo, quindi se noti un errore sarò felice se me lo segnali: sbagliamo tutti e io sono pronto a correggere. per questo ti invito a scrivermi a info@massimorossetti.it
Secondo me, nel prossimo futuro vincerà chi saprà “progettare la domanda” prima ancora della risposta: obiettivi chiari, criteri misurabili, controlli intelligenti e responsabilità umana. perché l’IA accelera tutto, sì… anche gli errori, se la lasci andare in giro senza guinzaglio.