AI applicata ai software gestionali: i requisiti chiave dalla riservatezza dei dati alla qualità dei risultati

Sono sempre di più i professionisti che utilizzano l’AI nella loro quotidianità lavorativa. Con approcci talvolta molto diversi e, in qualche caso, anche molto originali. Sui social, nelle aree tematiche dedicate ai commercialisti e agli intermediari fiscali in genere, sono oramai diversi i post in cui ci si confronta sull’utilizzo dell’AI e sui suoi benefici a livello professionale.

È chiaro, molti interventi sono banali e pieni di luoghi comuni. Ma ce ne sono anche di interessanti.

Ci sono i “super-tecnici”, che parlano con disinvoltura di LLM, di addestramento dei modelli e citano le versioni più evolute e specializzate di Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot e quant’altro.

Ci sono i “super-operativi” che provano a dare in pasto all’AI i bilanci contabili, cercando di delegarle la predisposizione dei report da fornire ai propri clienti circa l’andamento dell’attività. Talvolta tentando anche di addestrare modelli e generare degli agenti che operino in totale autonomia. E poi ancora ci sono ancora quelli che la usano “a scopo psico-terapeutico”. Qualche settimana fa, in un post un professionista ha dichiarato di usare l’AI per predisporre i testi delle email, scrivendo esattamente quello che pensa, chiedendole poi di riscrivere il tutto in toni “diplomatici”.

Tutte attività appaganti e utili anche dal punto di vista anche della crescita professionale. Ma i risultati?

Ebbene, bisogna stare molto attenti a quello che si fa e soprattutto a come lo si fa.

Il primo problema è quello della riservatezza dei dati che si danno in pasto all’AI che, ricordiamo, se non “privata”, come ad esempio quella integrata nei gestionali o nelle soluzioni editoriali, opera di fatto quasi esclusivamente online in area pubblica, atterrando quasi sempre su server extra Ue.

Anche negli Stati Uniti pare che non sia ancora stato arginato, nonostante una formazione sempre più puntuale e a sanzioni disciplinari molto forti, fino al licenziamento, il fenomeno dei dipendenti che utilizzano per lavoro AI esterne, diverse rispetto a quella autorizzata dall’azienda, la sola che garantisce la riservatezza dei dati aziendali.

In questo modo si “regalano” ai produttori delle AI dati dei contratti, documenti riservati, segreti aziendali, elenchi di clienti e fornitori, e così via. Che poi, potenzialmente, li possono in qualche modo rivendere. Senza parlare dei dipendenti che in alcuni casi delegano all’AI perfino la gestione della propria email aziendale.

Perché lo fanno? Per inconsapevolezza, per comodità, perché si trovano meglio con la propria AI personale piuttosto che con quella aziendale, risparmiando così tempo e fatica. Peccato che le AI memorizzino tutto e lo facciano “per sempre”. E quei dati di fatto diventano patrimonio delle big tech d’oltre oceano.

Cosa sta succedendo in Italia? Stessa cosa, ma “per fortuna” siamo ancora un po’ indietro come cultura informatica sull’AI, per cui al momento i danni segnalati sono stati tutto sommato limitati.

Il secondo problema riguarda, invece, la funzionalità stessa dell’AI che, com’è noto, opera con criteri probabilistici e, a differenza degli algoritmi tradizionali, può fornire risposte anche molto diverse a fronte del medesimo quesito. Utilizzare quindi un’AI generalista per analizzare un bilancio contabile, predisporre la Nota integrativa di un Bilancio Ue, non dà certezze e i risultati forniti vanno quindi ricontrollati con attenzione. Purtroppo, il passaggio dal vecchio e caro algoritmo alla più “potente” AI ha come contraltare la perdita delle certezze che finora ci ha dato l’informatica tradizionale.

Proviamo ora a trarre qualche conclusione.

Per un professionista, allo stato dell’arte, delegare ad una AI l’elaborazione dei dati contabili e fiscali dei propri clienti estratti dal proprio gestionale, utilizzando soluzioni esterne non garantite dalla propria software house, non è una soluzione consigliabile, se non in casi molto specifici e mettendo in atto le massime precauzioni.

Peraltro, si tratta di un approccio molto individualista, che ricorda terribilmente quelle situazioni anni ’90 in cui il professionista, improvvisandosi analista informatico, commissionava lo sviluppo del proprio gestionale al programmatore di fiducia, perché lo voleva esattamente come l’aveva pensato. Per poi trovarsi in difficoltà dopo qualche anno, quando la complessità dei modelli dichiarativi è aumentata e il programmatore di fiducia si è reso sempre meno reperibile.

D’altra parte, nonostante le software house associate ad AssoSoftware ci stiano lavorando con grande impegno, l’applicazione dell’AI ai gestionali è ancora nella fase iniziale, con un progressivo potenziamento delle funzionalità che cresce di mese in mese ma ancora lontano da una completa maturità. E non si tratta di un ritardo nello sviluppo dei gestionali, bensì della necessità di governare in modo corretto e strutturato l’evoluzione tecnologica, tenendo conto:

In ogni caso per i professionisti approfondire già da subito le potenzialità delle nuove tecnologie è importante, anche per poter così essere in grado di fornire preziosi suggerimenti alla propria software house circa le proprie esigenze operative, e allo stesso tempo, il consiglio è quello di utilizzare al meglio gli strumenti innovativi ma consolidati già a disposizione da tempo come il controllo di gestione o la business intelligence, che spesso possono già dare degli ottimi risultati, anche senza l’AI.