In uno Studio Professionale le informazioni utili sono spesso distribuite tra contratti, circolari, procedure, modelli e cartelle condivise.
Quando arriva una domanda, trovare il documento giusto può richiedere più tempo della lettura della risposta. Un sistema di intelligenza artificiale collegato ai documenti interni può aiutare nella ricerca, a condizione che sia configurato e verificato con attenzione.
L’interesse è concreto: la Fondazione Nazionale di Ricerca dei Commercialisti ha dedicato guide operative all’uso dell’AI negli studi, includendo anche la valutazione di soluzioni locali. Nel 2026 la Fondazione Studi dei Consulenti del Lavoro ha previsto formazione su organizzazione dei processi e AI. Sono segnali di attenzione professionale, non prove che ogni studio debba adottare la stessa tecnologia.
Partire da un archivio piccolo e ben definito
Per una prima prova conviene scegliere 15–20 documenti relativi a un’attività precisa:
- procedure interne,
- modelli ricorrenti,
- materiali di consultazione già autorizzati.
È utile individuare un responsabile dei file e verificare che le versioni siano riconoscibili.
All’inizio è prudente usare materiale non riservato o adeguatamente anonimizzato. L’eventuale utilizzo di documenti dei clienti richiede prima una valutazione degli accessi, delle modalità di trattamento e delle misure di protezione.
Preparare cinque domande di lavoro
Il test dovrebbe rispecchiare ciò che accade durante la giornata.
Ecco cinque esempi:
- Dove si trova la procedura aggiornata per una determinata attività?
- Quale documento contiene una clausola o una condizione specifica?
- In quali file compare un certo requisito?
- Quali differenze emergono tra due versioni di un documento?
- Che cosa risponde il sistema quando l’informazione richiesta non è presente?
Prima del test, un professionista dovrebbe conoscere le risposte attese e i documenti che le supportano. Questo permette di confrontare i risultati con un riferimento verificabile.
Controllare risposte e documenti di origine
Una risposta scorrevole può comunque contenere errori. Conviene quindi verificare se lo strumento recupera il passaggio pertinente, identifica il file di origine e distingue un dato presente nei documenti da una deduzione.
La guida della Fondazione Nazionale di Ricerca dei Commercialisti del 3 giugno 2025 descrive anche l’approccio di ricerca delle informazioni prima della generazione della risposta, noto come RAG.
Per chi usa il sistema, il controllo concreto resta semplice: poter risalire alle fonti e rileggere i passaggi importanti.
Una domanda senza risposta serve a valutare un comportamento decisivo: il sistema dovrebbe dichiarare il limite delle informazioni disponibili, evitando di completare i vuoti con contenuti plausibili ma non documentati.
Decidere dove vengono elaborati i dati
Uno studio può valutare servizi cloud, installazioni locali o configurazioni ibride. Occorre capire dove vengono inviati i documenti, chi può accedervi, quali log vengono conservati e quali componenti elaborano le richieste.
La dicitura AI locale va verificata sull’intero percorso dei dati. Anche un’applicazione installata sul computer potrebbe utilizzare servizi esterni per alcune funzioni. La valutazione deve essere proporzionata alla sensibilità dei documenti e alle esigenze organizzative.
Misurare il risultato prima di ampliare il progetto
Dopo la prova si possono annotare tempo necessario a trovare l’informazione, correttezza delle risposte, qualità dei riferimenti ai documenti e casi in cui è intervenuta una verifica umana. Se emergono benefici ripetibili, si può ampliare gradualmente l’archivio.
Con Gol-IA stiamo lavorando proprio sull’interrogazione della conoscenza documentale e sull’integrazione dell’AI nei processi quotidiani. Un progetto pilota circoscritto permette di valutare sul campo utilità, limiti e requisiti di controllo prima di estenderne l’uso.