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Formazione AI

12 persone che non usavano l'AI. Oggi risparmiano 21 ore al giorno.

Riva produce componenti metallici su commessa. Il team d'ufficio — preventivisti, commerciali, logistica, manager — sentiva parlare di AI ovunque ma non sapeva da dove cominciare. Tre persone avevano provato ChatGPT autonomamente e smesso dopo due settimane.

Brescia (BS)2024Durata: 8 settimane

Risultati

80%

Adoption rate dopo 3 mesi (da 8%)

22 min

Tempo medio preventivo (da 67 min, −67%)

21h

Ore risparmiate al giorno dall'intero team

4.8/5

Valutazione media del percorso (survey post-corso)

"Ho fatto altri corsi sull'AI. Tutti parlavano di ChatGPT con esempi che non c'entravano nulla con il mio lavoro. Questo era diverso: il primo giorno abbiamo già usato i nostri preventivi veri. Alla fine della prima giornata avevo già capito cosa tenere e cosa buttare."

Giulia Carminati

Preventivista Senior, Riva Componenti S.r.l.


Il problema

Concorrenti più grandi stavano già adottando AI per preventivi e comunicazioni. Riva rischiava di perdere competitività sulla produttività d'ufficio. Il problema non era la volontà: era la mancanza di un metodo calato sui processi reali dell'azienda.

  • 12 persone con strumenti diversi, nessun metodo condiviso, zero risultati stabili

  • Preventivi scritti da zero ogni volta: 45–90 min cadauno su Excel + Word

  • Report settimanali produzione: 2h/settimana per ciascuno dei 3 manager

  • Email in inglese e tedesco: 30–40 min per messaggio tra traduzione e revisione

  • Adozione spontanea fallita: 3 persone avevano provato ChatGPT 'a caso' e abbandonato

Situazione di partenza

67 min

Tempo medio preventivo

6h/sett

Ore report settimanali (3 manager)

8.75h

Tempo email internazionali / giorno (team)

8% (1/12)

Adoption rate AI


La soluzione

Percorso strutturato in 3 fasi: assessment dei workflow per ruolo, workshop pratico su casi reali aziendali (preventivi veri, email vere, report veri di Riva — non esempi generici), e follow-up individuale con una prompt library personalizzata per ogni funzione. Ogni persona esce con strumenti già testati sul proprio lavoro, non su scenari teorici.

01

Assessment per ruolo (sett. 1)

12 interviste individuali da 30 minuti. Mappa dei processi per funzione. Identificati 8 use case ad alto impatto: preventivi, report produzione, email clienti, ricerca normativa, redazione offerte, analisi ordini, comunicazioni fornitori, sintesi riunioni.

02

Workshop hands-on (sett. 2–3)

2 giornate full-day in sede. Mattina: principi e tecnica del prompt engineering. Pomeriggio: lavoro su documenti reali Riva. Il preventivista usa i suoi preventivi veri. Il manager usa i suoi report veri. Output fine giornata 1: ogni persona ha già 3 prompt funzionanti.

03

Prompt library condivisa (sett. 4)

Google Doc strutturato con prompt validati per funzione: sezione Preventivisti (12 prompt), Commerciali (9), Logistica (7), Management (8). Ogni prompt include: obiettivo, template, esempio output atteso, varianti per casi edge.

04

Follow-up e consolidamento (sett. 5–8)

Check-in settimanale da 45 min in videochiamata: revisione di cosa funziona, refinement dei prompt, nuovi use case emersi dall'uso quotidiano. Monitoraggio adoption tramite log anonimizzati. Obiettivo: abitudine stabile, non entusiasmo temporaneo.

Stack tecnologico
ChatGPT EnterpriseClaude (Anthropic)Google WorkspacePrompt library custom

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