A cosa serve davvero un corso ChatGPT per aziende? 

Probabilmente nella vostra azienda qualcuno usa già ChatGPT.

Magari per scrivere una mail. Per riassumere un documento troppo lungo. Per preparare un post da pubblicare su LinkedIn. Per cercare un'informazione, tradurre un testo o mettere un po' d'ordine negli appunti di una riunione.

Qualcun altro invece non lo usa affatto. Qualcuno lo usa molto, ma senza dirlo. Qualcun altro ancora copia e incolla dentro ChatGPT documenti aziendali senza essersi mai posto troppe domande su privacy, riservatezza o trattamento dei dati.

È probabilmente questa la fotografia più realistica dell'intelligenza artificiale in molte aziende italiane oggi: l'AI è già entrata negli uffici, di soppiatto, e quasi mai è entrata nei processi aziendali.
Ed è precisamente qui che nasce il senso di un corso ChatGPT per aziende.

Non tanto insegnare dove si trova un pulsante o distribuire una raccolta di cinquanta prompt miracolosi, quanto costruire un metodo comune per capire quando utilizzare l'AI, come utilizzarla, come considerarla una risorsa condivisa e soprattutto per fare che cosa.

Saper usare ChatGPT occasionalmente non significa averlo introdotto in un workflow aziendale

La differenza sembra sottile, ma è enorme.

Chiunque può aprire ChatGPT e scrivere:

Scrivimi una mail commerciale per presentare il nostro nuovo servizio.

Il risultato probabilmente sarà dignitoso. In alcuni casi anche sorprendentemente buono.
Ma un'azienda non vive di singole mail generate al bisogno: ha clienti differenti, un proprio linguaggio, procedure, documenti, responsabilità, dati riservati, modelli di offerta, attività ricorrenti e persone con competenze molto diverse.

L'uso professionale dell'intelligenza artificiale comincia quando si passa dalla domanda:

“Che cosa posso chiedere a ChatGPT?”

a una domanda completamente diversa:

“Quali parti del nostro lavoro (nostro = dell'azienda) possono essere migliorate con l'AI?”

È un cambio di prospettiva fondamentale quanto necessario.

La vera crescita non è un prompt

Per qualche tempo il dibattito sull'AI generativa è sembrato ridursi al prompting: prompt più lunghi. Prompt strutturati. Prompt con il ruolo. Prompt con il contesto. Prompt con decine di istruzioni.

Il prompting rimane importante, naturalmente. Dare istruzioni confuse a un'intelligenza artificiale produce più o meno lo stesso effetto che darle a un collaboratore umano: risultati confusi.
Ma fermarsi al prompt significa osservare soltanto il primo pezzo del problema (anche perché in un futuro davvero prossimo comunicheremo con le AI in linguaggio sempre più naturale).

Immaginiamo, per esempio, che ogni settimana qualcuno in azienda debba:

• raccogliere cinque documenti;

• individuare le informazioni più importanti;

• confrontarle;

• produrre una sintesi;

• estrarre alcune scadenze;

• preparare un report;

• inviarlo a tre persone.

Possiamo scrivere un prompt più o meno perfetto per ciascuna di queste attività.
Oppure possiamo fare qualcosa di più interessante: ripensare l'intero processo, decidere quali passaggi può svolgere l'AI, quali devono essere verificati da una persona e quale risultato finale vogliamo ottenere.
A quel punto non stiamo più imparando a usare ChatGPT: stiamo imparando a introdurre in azienda un nuovo strumento per lavorare diversamente e meglio.

La vera crescita è passare dall'uso occasionale a un uso sistemico

È anche il motivo per cui un buon corso aziendale dovrebbe cominciare prima del corso: prima di spiegare strumenti e funzioni sarebbe utile capire come lavora quell'azienda.
Quali attività assorbono più tempo?
Quali operazioni vengono ripetute continuamente?
Dove si producono documenti?
Dove bisogna cercare, riordinare o confrontare informazioni?
Quali persone stanno già usando strumenti AI?
Quali invece non li hanno mai aperti?
E soprattutto: dove avrebbe realmente senso intervenire?

Una società immobiliare, una casa editrice, un'azienda manifatturiera e uno studio professionale possono utilizzare tutti ChatGPT, ma difficilmente lo utilizzeranno per fare le stesse cose. Persino all'interno della stessa azienda le necessità di chi si occupa di amministrazione sono diverse da quelle del commerciale, del marketing o della direzione.
Per questo la formazione AI aziendale difficilmente può essere davvero efficace se consiste nello stesso PowerPoint proiettato davanti a qualunque pubblico.
Un corso che considerasse nello stesso modo settori così diverso sarebbe poco più di una chiacchierata.
WebdoAcademy prevede sia una fase iniziale di comprensione e conoscenza delle tue specificità e delle tue esigenze, che una suddivisione netta tra formazione base, importanti per qualsiasi risorsa aziendale, e formazione pro, specifica per attività e settori.

Che cosa possiamo davvero "dare in pasto" a ChatGPT, senza rischi?

È una domanda molto meno spettacolare di “come creare un agente AI”, ma decisamente più urgente.
Un dipendente riceve un PDF da un cliente e vuole farselo sintetizzare: può caricarlo?
Un commerciale vuole analizzare un elenco di clienti: può farlo?
Qualcuno vuole chiedere a ChatGPT di riscrivere una comunicazione contenente nomi, indirizzi, informazioni economiche o altri dati personali.
Che cosa deve eliminare prima?

Non dobbiamo necessariamente trasformare ogni dipendente in un esperto di GDPR.
Occorre invece creare regole semplici che possano essere applicate mentre si lavora.
Per esempio distinguendo tra informazioni che possono essere utilizzate, informazioni da anonimizzare e dati che non devono essere inseriti.
L'AI aziendale funziona molto meglio quando alle persone non viene detto soltanto “fate attenzione”, ma viene spiegato concretamente a cosa devono fare attenzione.

ChatGPT = comunicazione

È facile capire perché ChatGPT abbia avuto tanto successo negli uffici: buona parte del lavoro consiste nel prendere informazioni e trasformarle in altre informazioni.
Un appunto diventa una mail.
Una riunione diventa un verbale.
Un insieme di dati diventa un report.
Un prodotto diventa una presentazione commerciale.
Una relazione tecnica deve essere trasformata in qualcosa di comprensibile per il cliente.
Un lungo documento deve diventare una sintesi per chi deve prendere una decisione.

Questi esempi sono esattamente il tipo di trasformazione nella quale i modelli linguistici sono particolarmente utili e performanti.
Ma anche qui c'è una grande differenza tra chiedere “Scrivi meglio questa mail” e costruire un sistema nel quale ChatGPT conosca destinatario, obiettivo, tono di voce, informazioni da mantenere, informazioni da eliminare e formato finale desiderato.
Il primo utilizzo fa risparmiare qualche minuto.
Il secondo crea una competenza e una nuova routine aziendale.

Documenti e dati: forse l'uso più interessante e meno raccontato

Quando si parla di AI generativa il pensiero corre immediatamente alla produzione di testi.
In azienda, invece, uno degli utilizzi più interessanti è spesso l'esatto contrario: leggere ciò che esiste già.

Prendiamo un documento di quaranta pagine: possiamo chiedere all'AI di individuarne i punti principali, estrarre date e scadenze, costruire una tabella, trovare differenze rispetto alla versione precedente o evidenziare questioni che richiedono un approfondimento.
Possiamo confrontare offerte di fornitori, organizzare dati presenti in documenti differenti, preparare una prima struttura di analisi, interrogare un foglio di calcolo usando il linguaggio naturale.
Naturalmente questo non significa consegnare la decisione alla macchina.
Una parte importante della formazione consiste proprio nell'imparare a distinguere analisi e decisione.
L'AI può aiutarci a vedere meglio. La responsabilità di decidere rimane nostra.

E poi ci sono gli errori

ChatGPT può sbagliare.
La questione dovrebbe ormai essere sufficientemente nota da non meritare troppa sorpresa, eppure rimane uno dei punti centrali di qualsiasi utilizzo professionale.

Il problema non sono soltanto le celebri “allucinazioni”, a volte una risposta ben scritta ci appare facilmente più autorevole di quanto meriti.
Uno degli aspetti più interessanti dell'AI generativa è che, quasi sempre, bisogna essere competenti proprio per capire quando la macchina non lo è stata abbastanza.
Ecco perché non conviene utilizzare il "copia e incolla" acritico: si rischiano pessime figure.
Una buona formazione dovrebbe quindi insegnare non soltanto a ottenere una risposta, ma a valutarla, verificarla, contestarla e migliorarla.

In altre parole considerate ChatGPT come uno strumento.
Estremamente potente, ma pur sempre uno strumento.

Ma alla fine quanto tempo abbiamo realmente risparmiato?

Questa è probabilmente una delle domande che vi interessa di più.
Se un dipendente impiega venti minuti per costruire un prompt complicatissimo che gli permette di risparmiare cinque minuti, abbiamo prodotto soprattutto letteratura sul prompting.
Il valore arriva quando un'attività viene trasformata in qualcosa di più rapido, più semplice, più coerente. Qualcosa che possa essere replicato x volte e inserito nei processi aziendali.

Per questo il punto di arrivo della formazione non dovrebbe essere:

Ora so utilizzare ChatGPT.

Ma:

Questa attività prima richiedeva un'ora. Abbiamo ridisegnato il processo e ora ne richiede venticinque minuti, mantenendo il controllo umano nei passaggi importanti.

È qui che l'intelligenza artificiale smette di essere una curiosità e comincia a diventare innovazione organizzativa.

Un corso uguale per tutti probabilmente non serve a nessuno

Esistono naturalmente competenze comuni: capire che cosa sia un modello linguistico, conoscere possibilità e limiti dell'AI generativa, imparare a costruire istruzioni migliori, saper lavorare con documenti e informazioni, conoscere i principi di sicurezza, capire come verificare una risposta.

Questa è la base.
Poi però arriva il lavoro vero.
Per il marketing potrebbe significare progettare un processo per produrre e riutilizzare contenuti.
Per il commerciale preparare incontri, analizzare prospect e costruire follow-up.
Per l'amministrazione estrarre e confrontare informazioni.
Per le risorse umane lavorare su onboarding, documentazione e formazione interna.
Per chi gestisce progetti potrebbe significare trasformare riunioni, materiali e attività in procedure, stati di avanzamento e documenti condivisi.

La tecnologia è la stessa. Le applicazioni no.

Ed è probabilmente questo il modo più sensato di progettare oggi la formazione AI: una base comune sulla quale innestare applicazioni costruite intorno alle persone e ai processi dell'azienda.

Quindi: perché fare un corso ChatGPT in azienda?

Il motivo, alla fine, è molto concreto: le persone stanno iniziando a utilizzare questi strumenti comunque.

La scelta per le aziende non è più soltanto decidere se introdurre ChatGPT.
È decidere se lasciare che il suo utilizzo cresca spontaneamente, in modo disomogeneo e spesso inconsapevole, oppure trasformarlo progressivamente in una competenza organizzativa.
Noi, naturalmente, vi suggeriamo di scegliere la seconda strada.

Per questo abbiamo progettato il nostro corso ChatGPT per aziende partendo non dallo strumento, ma dal lavoro: prima analizziamo esigenze, competenze e processi; poi costruiamo una base comune e, quando serve, approfondiamo le applicazioni specifiche per funzioni e settori.

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