Copilot o ChatGPT Enterprise spesso bastano per il lavoro individuale: redigere, riassumere, cercare nei propri file. Serve un flusso di lavoro AI su misura quando il lavoro attraversa più sistemi, quando una persona deve approvare l'output e ogni azione va registrata, quando gli input sono documenti in arabo, o quando le regole sull'hosting stabiliscono dove vengono elaborati i dati. Molte aziende hanno bisogno di entrambi, più la formazione.
#Punti chiave
- Gli assistenti generici sono bravi ad aiutare una persona a redigere, riassumere e trovare informazioni.
- Aspettano di essere interpellati; non stanno dentro un flusso di lavoro e non spostano il lavoro da un sistema all'altro.
- Un uso scarso dopo un rollout è di solito un problema di formazione e di flusso di lavoro, non di strumento.
- I flussi di lavoro su misura sono adatti al lavoro che attraversa più sistemi, richiede approvazione e log, legge l'arabo o ha regole sull'hosting.
- Prima di estendere il rollout o di costruire qualsiasi cosa, chiedi che cosa usano davvero le tue persone e per quali attività.
#In che cosa sono bravi Copilot e ChatGPT Enterprise?
Ad aiutare una persona a svolgere il proprio lavoro più in fretta. Scrivere una prima bozza, riassumere una lunga conversazione, estrarre i punti di una riunione, cercare documenti che la persona può già aprire, riscrivere con un tono diverso. Per i knowledge worker è un valore reale e quotidiano, ed entrambi i prodotti sono pensati per questo.
Entrambi i fornitori pubblicano anche come gestiscono i dati aziendali. Microsoft afferma che Copilot mostra solo i dati dell'organizzazione per i quali il singolo utente ha almeno i permessi di visualizzazione (Microsoft Learn, consultato a novembre 2026). OpenAI afferma che i dati aziendali in ChatGPT Enterprise, comprese conversazioni e file, non vengono usati per addestrare i suoi modelli per impostazione predefinita (OpenAI, consultato a novembre 2026).
#Perché l'adozione si ferma dopo un rollout di Copilot?
Chi acquista descrive sempre lo stesso schema: Copilot distribuito a migliaia di dipendenti, una piccola parte che lo usa e il personale che continua ad aprire ChatGPT per conto proprio. La spiegazione più comune è che lo strumento non si inserisce nel flusso di lavoro. Aspetta di essere interpellato.
Il Work Trend Index ha rilevato che il 75% dei knowledge worker usa l'AI al lavoro e che il 78% degli utenti di AI porta con sé i propri strumenti, eppure solo il 39% degli utenti di AI ha ricevuto formazione sull'AI dalla propria azienda (Microsoft e LinkedIn Work Trend Index, maggio 2024). Le persone hanno bisogno di vedere lo strumento usato sulle proprie attività. Prima di tutto è un problema di formazione, ed è a questo che serve la formazione AI di Stennir.
#Quando serve un flusso di lavoro AI su misura?
- Il lavoro attraversa più sistemi. Una fattura arriva via email, viene verificata nell'ERP, approvata dalla finanza e registrata. Un assistente generico aiuta in un passaggio; un flusso di lavoro li gestisce tutti.
- Qualcuno deve approvare e tutto deve essere registrato. Un output regolamentato o ad alto impatto richiede una persona che approva, indicata per nome, e una traccia di audit.
- Documenti in arabo. Fatture arabe scansionate, contratti bilingui e messaggi dei clienti in dialetto del Golfo vanno testati sui tuoi input.
- Regole sull'hosting. Se le tue regole stabiliscono dove devono essere elaborati i dati, verifica se l'assistente le rispetta per quell'uso.
#Che cosa chiedere prima di decidere?
Sono le domande che chi acquista pone più spesso, e le risposte dipendono dalla tua configurazione.
- Per quali attività le persone usano davvero l'assistente oggi, e quali evitano?
- Chi nel nostro tenant può già aprire file che non dovrebbe, come le cartelle HR, e un assistente renderebbe più facile trovarli?
- Dove vengono elaborati i nostri dati per ciascuno strumento, e questo rispetta le nostre regole sull'hosting?
- Quali dei nostri flussi di lavoro attraversano più di un sistema e richiedono una persona che approva?
We are
Stennir forma i team a usare sul lavoro reale gli assistenti che hanno già, e costruisce flussi di lavoro su misura solo dove il lavoro attraversa più sistemi, richiede approvazione, legge l'arabo o ha regole sull'hosting.
We aren't
Stennir non ti dice di sostituire Copilot o ChatGPT Enterprise, e non rivende nessuno dei due prodotti.
#Che cosa dovrebbe fare adesso un CIO o un responsabile operations?
Misura l'uso attuale prima di estendere il rollout o di costruire qualsiasi cosa. Poi scegli un flusso di lavoro che attraversa più sistemi e verifica se serve un sistema su misura. Guarda implementazione AI, formazione AI e AI per le operations, leggi che cosa costruisce chi sviluppa agenti AI, poi prenota una call di 30 minuti.
#Domande frequenti
Dovremmo annullare il rollout di Copilot o ChatGPT Enterprise?
Di solito no. L'assistente è utile per la redazione e la ricerca individuali. Un uso scarso è più spesso il segno che alle persone non è mai stato mostrato come usarlo sulle proprie attività. Prima forma, misura l'uso prima e dopo, poi decidi quali flussi di lavoro hanno bisogno di qualcosa in più.
Un flusso di lavoro su misura può usare lo stesso modello del nostro assistente?
Spesso sì. Un flusso di lavoro su misura di solito richiama un modello commerciale attraverso il tuo account. La differenza non è il modello ma ciò che lo circonda: i collegamenti AI tuoi sistemi, il passaggio di approvazione, il log e il luogo in cui avviene l'elaborazione.
Funziona in arabo?
Gli assistenti generici gestiscono abbastanza bene la conversazione in arabo. I documenti in arabo sono un'altra prova: fatture scansionate, contratti in più lingue e messaggi in dialetto del Golfo. Stennir fa test sui tuoi documenti con un revisore umano prima che qualsiasi flusso di lavoro giri senza una supervisione stretta. Altre lingue su richiesta.
Che cosa vi serve da noi per iniziare?
I dati di utilizzo del vostro assistente attuale, se li avete, un elenco dei flussi di lavoro che richiedono più tempo, un responsabile per ciascun flusso di lavoro che possa approvare l'output, e le vostre regole sull'hosting. Da lì vi diciamo su che cosa fare formazione, che cosa costruire e che cosa lasciare com'è.
