Ok, ma cosa vuol dire in pratica “integrare l’AI in azienda”?

37 gradi e nemmeno un filo d’aria, proviamo a farle girare ugualmente queste pale. Oggi una puntata che va nel profondo delle cose, come se non facesse abbastanza caldo qui in superficie.

Quante volte negli ultimi mesi avete letto titoli roboanti sul fatto che le big "stanno investendo miliardi nell’AI"? Vi siete mai chiesti “ok ma cosa vuol dire nel concreto, come si investe in AI, come si integra in azienda?”. Anziché raccontarvi quante slide hanno mostrato agli investitori, vediamo concretamente come due colossi, Shopify e Goldman Sachs, stanno usando realmente l’intelligenza artificiale dentro i loro team. E, soprattutto, cosa ne pensano davvero le persone che lavorano lì.

Farhan Thawar, engineering manager di Shopify, racconta come l’AI sia diventata centrale non solo nei reparti più tecnici (engineering, data, design) ma anche in quelli tradizionalmente più “bureaucentrici”, come finance, sales e customer success. Dopo un memo interno del CEO che invitava tutti a usare l’AI, molti dipendenti hanno visto in questo una grande opportunità di reinventare i loro workflow quotidiani. E pare che funzioni.

Ma Shopify ha alcune sorprese interessanti anche nel recruiting. Durante l’hiring di ingegneri di alto livello (parliamo di Director e oltre), viene richiesta una prova pratica di coding: niente manager che fanno solo presentazioni PowerPoint, insomma. Ancora più curioso, durante i colloqui degli sviluppatori, non solo è permesso, ma anzi incoraggiato, usare copiloti come GitHub Copilot. Il motivo? È considerata ormai una skill essenziale, e Shopify vuole vedere subito come i candidati lavorano davvero nel loro ambiente reale.

Shopify non si ferma a Copilot: usa anche Cursor (popolare persino in sales e finance), Cloud Code di Anthropic per automazioni, LibreChat e un LLM Proxy interno per gestire in sicurezza i modelli generativi. Gumloop e "AI per GSD", un sistema che aggrega PR e conversazioni Slack per scrivere automaticamente report settimanali sui progetti, completano il quadro di strumenti utilizzati. Insomma, andando nel concreto, è facile vedere come il lavoro umano eliminato sia quello che andava fatto ma che portava meno valore. Quello che nessuno spera di trovarsi impilato sulla propria scrivania nel faldone dei to-do.

E Goldman Sachs? David Solomon, CEO, ha dichiarato di puntare tutto su modelli interni di NLP e LLM, addestrati su dataset proprietari come documenti IPO, transazioni e compliance. Goldman Sachs ha costruito un intero ecosistema AI interno (la GS AI Platform), che include tool generativi specifici per investment banking, wealth management, sviluppo software e analisi finanziaria. Solomon ha recentemente dichiarato che l’AI ora può gestire il 95% della redazione di un prospetto IPO, cioè il documento legale dettagliato che le aziende devono preparare quando si quotano in borsa per la prima volta, contenente informazioni finanziarie, analisi dei rischi e dettagli operativi fondamentali per gli investitori. Il restante 5%, quello più strategico e creativo, resta in mano agli esperti umani.

La banca ha lanciato strumenti come Banker Copilot e GS AI Assistant, un assistente conversazionale che entro fine anno sarà disponibile per oltre 10.000 dipendenti. Goldman Sachs ha sviluppato anche un generative text engine proprietario per documenti legali e report di mercato, con un'infrastruttura cloud interna pronta per la compliance.

Interessante notare che per attività non sensibili, Goldman utilizza modelli esterni come GPT-4, ma rigorosamente in ambienti di test isolati per evitare rischi. E nel coding? Copilot è presente, ma usato con attenzione su repository separati e principalmente per analisi quantitative di script Python e R.

I feedback dei dipendenti? Dagli analisti fino ai partner c’è un clima generalizzato di entusiasmo. Banker Copilot e GS AI Assistant stanno accorciando significativamente i tempi per ricerche, presentazioni, traduzioni e formazione tecnica.

Morale della storia? Shopify e Goldman Sachs ci mostrano due modi diversi, ma complementari, di affrontare l’AI in azienda. Da una parte, una cultura aperta, sperimentale e inclusiva; dall’altra, un approccio più controllato, verticalizzato e sicuro. Due strategie diverse che però vanno verso una realtà altra dal mantra di questi mesi “l’AI ci ruberà il lavoro”. Il paradosso di fondo sembra questo: più dettagliata, studiata e ragionata è l’integrazione dell’AI nell’infrastruttura aziendale, meno questa sembra sostituirsi all’uomo, ma solo alle attività che già prima erano task improprie per un cervello umano. Mentre chi sta adottando l’AI per moda o per rincorrere, ma senza un piano preciso di come sfruttarne le potenzialità, forse ai licenziamenti di massa ci sta pensando, ma sapendo solo fino a un certo punto quello che sta facendo.

La vostra azienda in quale dei due modelli si riconosce di più? O state ancora guardando le slide?

- Deepfake, sta arrivando la prima legge per limitarli. Dove? Ovviamente in Danimarca, dove i parlamentari vanno al lavoro in bici e bla bla bla bla.

- Sempre più tool AI stanno introducendo piani da 200 dollari al mese. Delirio di onnipotenza o il mercato dice che è un pricing sensato?

Doppl è un tool AI gratuito di Google che in sostanza ti mette addosso i vestiti che vedi online, così vedi come ti stanno. Mai più la fila al camerino, mai più l’imbarazzo di dire “lascio qui?” dopo aver provato 10 capi senza comprarne nemmeno uno.

- Crédit Agricole Italia ci ha selezionati per ispirare utilizzi di genAI. Avranno fatto bene? Spoiler, certo che sì dai.

- Benvenuta Angela, la project manager che non meritiamo ma di cui avevamo bisogno.

- Ma non è finita, cerchiamo un/a full stack dev.

- Con Pro-do-mix abbiamo lavorato a un super scheduler per ordini e attività esecutive.

E anche per questo mese sei arrivato in fondo alla mail, nonostante tutto quello che hai da fare, nonostante siamo a luglio, nonostante le ferie siano così vicine e al tempo stesso così lontane. Mi raccomando, non lasciare che l’AI vada in vacanza al posto tuo mentre tu fai il report che le avevi chiesto di fare.