La figura compare negli annunci di lavoro e nei convegni con nomi diversi: AI manager, responsabile AI, referente AI, head of AI. Le definizioni cambiano da una fonte all’altra perché il ruolo è giovane e ogni azienda lo disegna sui propri bisogni.
Martes AI fa formazione AI per aziende ed enti italiani e sviluppa soluzioni AI su misura. In quasi ogni progetto incontriamo la persona che fa questo lavoro, anche quando sul biglietto da visita c’è scritto altro. Questa guida descrive cosa fa davvero e come si sceglie.
Cosa fa, in concreto
Cinque cose, in quest’ordine.
Sa dove finisce il tempo delle persone. Prima di scegliere qualsiasi strumento serve una misura: quali attività ripetitive, in quali reparti, quante ore. Senza questa misura l’AI entra dove spinge il reparto più rumoroso, non dove rende.
Scrive le regole. Quali strumenti si usano, con quali account, cosa si carica e cosa no. È la risposta alla shadow AI: le persone usano già assistenti personali e qualcuno deve dare loro un’alternativa aziendale con regole chiare.
Organizza la formazione. Non un evento, un programma: prima chi disegna le procedure, poi i reparti. È anche il modo di rispettare l’obbligo di competenze dell’articolo 4 dell’AI Act, spiegato nella guida sulla formazione AI obbligatoria.
Sceglie i progetti di sviluppo. Quando un processo ha bisogno di un agente o di un’integrazione, l’AI manager scrive cosa deve fare, segue il fornitore e decide quando il progetto è pronto.
Misura. Ore recuperate e processi automatizzati, confrontati con il punto di partenza. Non le licenze attivate.
Come si distingue dagli altri ruoli
| Ruolo | Di cosa risponde | Cosa c’entra con l’AI |
|---|---|---|
| AI manager | Adozione dell’AI nei processi, regole d’uso, risultati | È il suo lavoro principale |
| CIO o responsabile IT | Sistemi, sicurezza, account, integrazioni | Gestisce la console, i permessi e i collegamenti ai sistemi |
| DPO | Protezione dei dati personali | Valuta cosa può entrare negli strumenti e con quali garanzie |
| Compliance | Rispetto di leggi e regole interne | Tiene insieme gli obblighi dell’AI Act |
| AI champion | Uso degli strumenti nel proprio reparto | Aiuta i colleghi e porta i casi d’uso all’AI manager |
Nelle PMI questi ruoli si sovrappongono e spesso il referente AI è il titolare o il responsabile amministrativo. Va bene così, purché qualcuno abbia il compito scritto e il tempo per farlo.
I primi mesi
- 01
1
La misura
Un assessment a tutte le persone coinvolte: attività ripetitive, strumenti, frequenza. Ne esce chi è già avanti, chi farà muro e dove stanno le ore.
- 02
2
Le regole
Account aziendali al posto di quelli personali, un elenco di cosa si carica e cosa no, i controlli sui connettori. Prima della formazione, non dopo.
- 03
3
La formazione dei manager
Le persone che disegnano le procedure decidono se l'AI entra nel lavoro di tutti. Si parte da loro, sulle loro attività vere.
- 04
4
La rete dei champion
Dai dati d'uso emergono le persone che vanno avanti da sole. Diventano il riferimento dei colleghi nei reparti.
- 05
5
I primi progetti
I processi che la formazione ha fatto emergere e che vale la pena trasformare in strumenti aziendali.
Un esempio: gli AI champion di un ente pubblico
Per l’Autorità di Sistema Portuale del Mare di Sardegna abbiamo lavorato proprio su questa struttura. Prima un assessment a tutto il gruppo. Poi una plenaria da 100 persone, in sala a Cagliari e in collegamento dagli altri porti, sulle regole e sul metodo. Poi quattro giornate di laboratorio con 30 AI champion scelti dentro le direzioni dell’ente: tecnica, amministrativa, operativa.
In un ente pubblico la prima domanda non è come si usa l’AI ma cosa si può caricare. Per questo siamo partiti da un elenco dei documenti che l’ente tratta davvero, ufficio per ufficio, ognuno con un colore. Ogni champion è uscito con il proprio spazio di lavoro e le proprie skill: agenti che cercano i bandi, cruscotti sui dati, il registro degli appalti che si aggiorna da solo.
La lezione vale anche per un’azienda privata. Il lavoro dell’AI manager regge se nei reparti ci sono persone che sanno usare gli strumenti e che i colleghi vanno a cercare. Come si riconoscono e come si trattano è nella guida sull’AI adoption per le aziende.
Assumere o far crescere in casa
Conviene una persona interna
- L'AI è ancora fuori dalla maggior parte dei processi
- Serve qualcuno che conosce le procedure e le persone
- Serve autorità per cambiare il modo di lavorare
- I progetti tecnici li segue un fornitore esterno
Conviene assumere da fuori
- L'AI è già dentro molti processi e va governata
- Ci sono progetti di sviluppo interni da dirigere
- In casa mancano competenze tecniche per valutare i fornitori
- Il ruolo è a tempo pieno e lo resterà
Nella maggior parte delle aziende in cui entriamo la scelta giusta è la colonna di sinistra. Il profilo che funziona non è il più tecnico: è chi conosce i processi, ha credibilità con i colleghi e ha già provato gli strumenti abbastanza da capire cosa sanno fare. Le competenze tecniche si costruiscono. La conoscenza dell’azienda no.
Cosa chiedere a chi lo forma
Se l’AI manager cresce in casa ha bisogno di formazione. I corsi sul ruolo sono molti. Tre domande separano quelli utili dagli altri.
Si lavora sui processi dell’azienda o su esempi generici? Un AI manager impara il mestiere misurando il tempo dei propri colleghi, non guardando casi d’uso di altri settori.
La formazione arriva anche ai reparti? Un AI manager formato da solo torna in azienda con idee che nessuno condivide. Serve un vocabolario comune almeno con i manager.
Cosa resta dopo? Regole scritte, champion con un nome, una misura di partenza da confrontare. Non un attestato.
Nelle organizzazioni con più reparti e più sedi il nostro programma di formazione AI per enterprise segue questo ordine: assessment di tutta la squadra, giornate in sede per gruppo partendo dal management, regole su dati e strumenti, una rete di champion su cui poggia l’adozione.