In molte aziende manifatturiere esiste un patrimonio che non compare nei bilanci e che difficilmente può essere acquistato sul mercato. È la conoscenza accumulata da chi, per anni, ha imparato a riconoscere un difetto osservando un prodotto, a capire quando una macchina non funziona correttamente ascoltandone il rumore, a riconsiderare un processo prima ancora che il problema diventi evidente. Una parte di questo sapere è contenuta nei manuali, nelle procedure e nei dati raccolti dagli impianti. Un’altra vive nell’esperienza delle persone.
Che cosa accade quando un lavoratore esperto lascia l’azienda e nessuno ha avuto il tempo di raccogliere ciò che ha imparato? La domanda riguarda migliaia di piccole e medie imprese italiane. Aziende nelle quali la continuità produttiva dipende anche da conoscenze maturate sul campo, spesso difficili da spiegare e ancora più difficili da trasferire.
L’intelligenza artificiale nelle PMI venete potrebbe offrire nuovi strumenti per conservare e utilizzare queste competenze, ma la tecnologia non può sostituire il rapporto tra le generazioni. È uno dei temi emersi nell’intervista a Nicole Tassotti, Presidente Comitato Regionale Piccola Industria di Confindustria Veneto. La sua riflessione parte da una difficoltà concreta, molte aziende riconoscono le opportunità dell’intelligenza artificiale, ma non sanno da dove cominciare.
La risposta di Nicole Tassotti invita a cambiare prospettiva. Non occorre ripensare integralmente un’impresa per introdurre una nuova tecnologia. Può essere sufficiente individuare un problema preciso, trovare le competenze necessarie per affrontarlo e verificare se una soluzione intelligente sia davvero utile. Una scelta apparentemente semplice, che richiede però conoscenza dei processi, formazione dei collaboratori e capacità di accompagnare il cambiamento.
AI nelle PMI venete, partire da un problema, non dalla tecnologia
L’intelligenza artificiale viene spesso raccontata attraverso le sue capacità più spettacolari, sistemi che scrivono documenti, robot che interagiscono con le persone, algoritmi capaci di riconoscere immagini e modelli che elaborano grandi quantità di dati. Per un piccolo imprenditore, tuttavia, la questione è diversa. Un’azienda deve rispettare le consegne, controllare i costi, mantenere efficienti gli impianti e garantire la qualità dei prodotti. La tecnologia acquista valore quando permette di intervenire su uno di questi aspetti.
Tassotti propone un metodo concreto, individuare un collo di bottiglia, cioè un passaggio che limita l’efficienza di un processo, e valutare quali strumenti possano risolverlo. Potrebbe trattarsi di una macchina soggetta a fermi imprevisti, di un consumo energetico difficile da controllare o di una lavorazione che richiede verifiche manuali particolarmente lunghe.
Il passaggio successivo consiste nel trovare il partner tecnologico adeguato, coinvolgere i collaboratori e introdurre la soluzione senza interrompere la continuità operativa. È una prospettiva diversa dall’acquisto di strumenti digitali motivato soltanto dalla necessità di seguire una tendenza.
L’adozione dell’AI non rappresenta automaticamente un investimento conveniente. Occorre verificare se il sistema risolva il problema individuato, quali dati richieda e quale risultato economico possa produrre. Secondo Istat, nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti utilizzava almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, contro l’8,2% del 2024. La diffusione è raddoppiata in un anno, ma rimane disomogenea.
Nelle grandi imprese raggiunge il 53,1%, mentre nelle PMI si ferma al 15,7%. Sono dati nazionali, non una misurazione specifica dell’adozione dell’AI in Veneto. Offrono però un riferimento per comprendere le difficoltà descritte da Tassotti.
Le aziende più piccole dispongono generalmente di risorse organizzative e finanziarie differenti rispetto ai grandi gruppi industriali. Ogni investimento deve essere valutato anche sulla base della sua sostenibilità.
La domanda iniziale, quindi, non dovrebbe essere quale intelligenza artificiale acquistare. Dovrebbe essere quale problema aziendale meriti di essere affrontato e se l’AI rappresenti la soluzione adeguata.
Il sapere dei lavoratori esperti incontra i dati delle macchine
Una delle riflessioni più interessanti dell’intervista riguarda il rapporto tra il patrimonio di conoscenze dei lavoratori e le informazioni raccolte dai sistemi industriali. Negli ultimi anni molte imprese hanno introdotto macchinari interconnessi, sensori e strumenti di monitoraggio dei processi produttivi. Le tecnologie riconducibili a Industria 4.0 permettono di raccogliere informazioni su tempi di lavorazione, temperature, consumi, parametri operativi e anomalie.
Il dato, tuttavia, non racconta necessariamente l’intera storia. Un sensore può registrare un aumento delle vibrazioni di un macchinario. Un operaio esperto potrebbe sapere che quello stesso segnale, in determinate condizioni di produzione, anticipa un guasto. La differenza risiede nell’interpretazione. Unire i dati raccolti dagli impianti alle conoscenze di chi lavora quotidianamente su quelle macchine può aiutare a costruire sistemi di monitoraggio e previsione più aderenti alla realtà produttiva.
Nicole Tassotti racconta esperienze nelle quali gli imprenditori hanno cercato di raccogliere il sapere dei collaboratori prossimi al pensionamento per associarlo ai dati aziendali. La difficoltà principale, osserva, non riguarda soltanto la tecnologia. Trasferire il proprio sapere a un collega più giovane non è sempre facile. Affidarlo a un sistema digitale può risultare ancora più complesso.
La conoscenza maturata nel lavoro quotidiano comprende infatti abitudini, intuizioni e valutazioni che una persona può utilizzare correttamente senza averle mai formalizzate. Gli studiosi dell’organizzazione chiamano questa dimensione conoscenza tacita. Il concetto è stato approfondito dal filosofo Michael Polanyi, che nel 1966 pubblicò The Tacit Dimension, un’opera dedicata alla parte del sapere umano che non riusciamo a esprimere completamente attraverso regole e istruzioni.
Il problema è tuttora attuale. Un lavoratore può sapere come regolare una macchina, ma incontrare difficoltà nel descrivere ogni passaggio della decisione. Registrare una spiegazione o raccogliere una serie di indicazioni può essere utile. Non garantisce però che tutta l’esperienza venga trasferita correttamente. Occorrono osservazione, dialogo e verifica delle conoscenze raccolte. L’intelligenza artificiale può aiutare a organizzare queste informazioni e collegarle ai dati disponibili, ma la qualità del risultato dipende anche dalla capacità delle persone di spiegare, confrontare e validare ciò che sanno.
Quando il passaggio generazionale diventa un problema industriale
La questione assume una dimensione particolare in Veneto, dove molte attività produttive hanno costruito la propria competitività attraverso competenze specialistiche sviluppate nel tempo. Il problema non riguarda soltanto il pensionamento dei lavoratori più esperti. Riguarda anche la difficoltà di trovare persone interessate e preparate a raccoglierne l’eredità professionale. Secondo il Sistema di monitoraggio Excelsior di Unioncamere, nell’ottobre 2026 le imprese venete prevedevano circa 47.000 assunzioni. Il 48% delle entrate programmate risultava di difficile reperimento. Il dato non indica che quasi metà dei posti di lavoro sia rimasta effettivamente vacante. Esprime la difficoltà prevista dalle aziende al momento della rilevazione.
Un altro elemento merita attenzione: le imprese con meno di cinquanta addetti rappresentavano il 61,8% delle assunzioni programmate. Il sistema delle piccole imprese, quindi, non è soltanto destinatario delle politiche per l’occupazione. Costituisce una parte importante della domanda di lavoro. Il dato aiuta a comprendere perché il trasferimento del sapere rappresenti una questione strategica. Un’impresa può trovare un giovane interessato a lavorare, ma non necessariamente una persona già in possesso delle conoscenze necessarie per sostituire un professionista con trent’anni di esperienza.
La soluzione richiede percorsi di affiancamento che permettano di acquisire progressivamente competenze tecniche e capacità decisionali. L’intelligenza artificiale può sostenere questo processo attraverso sistemi di documentazione, ricerca delle informazioni e assistenza operativa. Non elimina però la necessità di imparare direttamente dalle persone.
Giovani e lavoratori esperti, un’alleanza che le PMI devono costruire
Durante l’intervista Tassotti affronta anche un problema culturale. Le piccole imprese, osserva, non riescono sempre ad attrarre i giovani. Una parte della responsabilità potrebbe riguardare le modalità con cui le aziende si presentano e organizzano l’ingresso delle nuove generazioni.
È un passaggio significativo, perché sposta il discorso dalla presunta mancanza di interesse dei ragazzi alla capacità delle imprese di offrire percorsi professionali riconoscibili.
Un giovane può essere attratto da un ambiente nel quale imparare competenze specifiche, partecipare a progetti tecnologici e vedere riconosciuto il proprio ruolo. L’introduzione dell’intelligenza artificiale potrebbe creare occasioni di collaborazione tra generazioni.
Chi possiede una lunga esperienza conosce i processi, le caratteristiche dei prodotti e i problemi ricorrenti. Chi arriva da un percorso formativo recente potrebbe avere maggiore familiarità con alcuni strumenti digitali e nuove metodologie di analisi. Nessuna delle due competenze, da sola, garantisce il risultato. Il lavoratore esperto deve poter condividere il proprio patrimonio professionale senza percepire la tecnologia come una svalutazione del suo ruolo. Il giovane deve poter acquisire conoscenze tecniche senza essere considerato automaticamente competente su ogni applicazione digitale.
L’incontro tra le due esperienze può generare un beneficio reciproco. L’introduzione dell’AI può richiedere non soltanto ingegneri e consulenti informatici, ma anche competenze nella gestione delle persone e del cambiamento organizzativo. La tecnologia entra in aziende nelle quali esistono identità professionali, relazioni di fiducia e abitudini consolidate. Ignorare questa dimensione significa rischiare di sottovalutare una parte essenziale del processo di cambiamento.
AI nelle PMI venete, dai consumi energetici alla manutenzione predittiva
Un’impresa non può stabilire autonomamente il prezzo dell’energia elettrica, ma può intervenire sul modo in cui utilizza gli impianti e organizza le lavorazioni. Le macchine interconnesse possono raccogliere dati sui consumi, sulle condizioni operative e sui tempi di utilizzo. Queste informazioni possono essere analizzate per riconoscere anomalie, identificare sprechi e individuare possibili miglioramenti. Non tutte le applicazioni richiedono necessariamente l’intelligenza artificiale.
In alcuni casi, strumenti tradizionali di monitoraggio e analisi possono essere sufficienti. L’AI diventa interessante quando permette di affrontare problemi che richiedono l’elaborazione di numerose variabili o il riconoscimento di schemi difficilmente individuabili attraverso controlli convenzionali. Un esempio è la manutenzione predittiva. Attraverso dati storici e rilevazioni effettuate dai sensori, alcuni sistemi possono stimare la probabilità di anomalie e aiutare a programmare interventi prima che si verifichino guasti.
Il beneficio potenziale riguarda la riduzione dei fermi imprevisti, una migliore pianificazione delle manutenzioni e un utilizzo più efficiente delle risorse. Non esiste però un risultato garantito valido per tutte le imprese. L’affidabilità delle previsioni dipende dalla qualità dei dati, dalle caratteristiche degli impianti e dalla capacità di verificare il funzionamento del sistema. Il valore di un primo progetto sta anche nella possibilità di dimostrare che l’innovazione può risolvere un problema reale. Un risultato verificabile può aiutare l’imprenditore e i collaboratori a comprendere meglio la tecnologia e valutare eventuali applicazioni successive. La sperimentazione diventa così un percorso di apprendimento organizzativo, anziché una semplice installazione di software.
Il Veneto tra competitività internazionale e carenza di personale
Il contesto economico nel quale operano queste aziende rende il tema particolarmente concreto. Secondo i dati Istat riportati dalla Regione Veneto, nel primo semestre del 2026 le esportazioni regionali hanno raggiunto 41,7 miliardi di euro, con una crescita del 4,1% rispetto allo stesso periodo del 2025. Il Veneto continua quindi a mantenere una presenza significativa sui mercati internazionali. La capacità di esportare, tuttavia, richiede investimenti nella qualità, nell’efficienza produttiva e nella capacità di rispondere alle esigenze dei clienti.
Le difficoltà di reperimento del personale possono incidere su questa capacità, soprattutto nelle aziende che dipendono da lavorazioni specializzate. L’intelligenza artificiale può offrire soluzioni per automatizzare determinate operazioni o supportare i processi decisionali. Non rappresenta però una risposta universale alla carenza di lavoratori. Le aziende continuano ad avere bisogno di persone capaci di progettare, gestire e controllare gli impianti.
Il problema tocca anche un tema importante ovvero le condizioni che rendono una piccola impresa attrattiva. Organizzazione del lavoro, possibilità di formazione, prospettive professionali e qualità dell’ambiente aziendale possono influenzare la scelta dei giovani. Una tecnologia avanzata può costituire un elemento di interesse, ma non sostituisce un progetto professionale credibile perchè la competitività del Veneto dipenderà anche dalla capacità di mantenere nel territorio le competenze delle nuove generazioni. Un obiettivo che richiede un impegno condiviso tra imprese, sistema formativo e istituzioni.
Meno burocrazia e più attenzione alle piccole imprese
“Le piccole e medie imprese” sostiene Tassotti, “hanno bisogno di maggiore attenzione e di procedure amministrative più semplici.” L’obiettivo è ridurre il peso degli adempimenti che possono sottrarre risorse alla gestione dei processi, alla formazione e all’organizzazione aziendale. La richiesta riguarda una questione centrale per le aziende di dimensioni contenute.
Nelle organizzazioni più piccole, le stesse persone possono occuparsi di produzione, amministrazione, gestione del personale e rapporti con i clienti. Ogni nuovo progetto tecnologico richiede quindi tempo, competenze e responsabilità. La semplificazione amministrativa può rappresentare una condizione favorevole, ma deve accompagnarsi a percorsi concreti di innovazione e formazione. Una PMI capace di organizzare il trasferimento delle competenze, introdurre tecnologie utili e offrire responsabilità professionali può rafforzare il proprio ruolo nel territorio. Il passaggio generazionale non riguarda soltanto la sostituzione di una persona con un’altra. Riguarda la capacità di conservare un patrimonio produttivo e metterlo nelle condizioni di evolvere.
Il futuro delle PMI si costruisce tra memoria e innovazione
La riflessione di Nicole Tassotti introduce un modo meno spettacolare, ma forse più concreto, di raccontare l’intelligenza artificiale. Non parte da macchine che sostituiscono completamente il lavoro umano. Parte da un’impresa che vuole ridurre gli sprechi, da un macchinario che deve funzionare meglio e da un lavoratore esperto che possiede conoscenze preziose e importanti da tramandare.
In questo scenario, l’AI non rappresenta necessariamente il centro del progetto. È una tecnologia che può essere utilizzata per affrontare problemi individuati dalle persone. Il valore dei dati raccolti dagli impianti aumenta quando vengono interpretati alla luce dell’esperienza e la formazione dei giovani acquista maggiore efficacia quando incontra il sapere di chi conosce i processi produttivi.
Solo così l’innovazione diventa economicamente sostenibile, quando risolve un problema tangibile e produce risultati verificabili. La sfida non consiste soltanto nell’introdurre nuovi sistemi intelligenti. Consiste nel costruire aziende capaci di apprendere, condividere conoscenze e accogliere nuove generazioni.
Per molto tempo, una parte fondamentale del sapere industriale è passata da una persona all’altra, attraverso osservazione, pratica e fiducia. L’intelligenza artificiale offre la possibilità di affiancare a questo percorso strumenti di analisi e documentazione prima difficilmente accessibili.
Il rischio maggiore è pensare che basti raccogliere i dati per conservare automaticamente l’esperienza. Un archivio può custodire informazioni ma solo una comunità può arrivare a comprenderle, tramandarle e utilizzarle.
Se una macchina può conservare una parte del sapere di chi va in pensione, riusciremo a costruire imprese nelle quali i giovani abbiano anche l’opportunità di farlo crescere?
FAQ
Chi è Nicole Tassotti?
Nicole Tassotti è Presidente Comitato Regionale Piccola Industria di Confindustria Veneto per il quadriennio 2026–2030. È anche amministratrice delegata di Grafiche Tassotti, azienda di Bassano del Grappa attiva nella carta decorativa e nella stampa di pregio.
Come possono le PMI venete iniziare a utilizzare l’intelligenza artificiale?
Secondo Nicole Tassotti, il percorso dovrebbe partire dall’individuazione di un problema aziendale concreto. L’impresa può quindi valutare le soluzioni disponibili, cercare un partner competente e sperimentare l’applicazione prima di estenderla ad altri processi.
Quante imprese italiane utilizzano l’intelligenza artificiale?
Secondo Istat, nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti utilizzava almeno una tecnologia di AI. La quota raggiungeva il 53,1% nelle grandi imprese e il 15,7% nelle PMI.
Quali sono i principali ostacoli per le piccole imprese?
Le difficoltà comprendono carenza di competenze, disponibilità e qualità dei dati, costi, incertezza normativa e necessità di adattare i processi organizzativi. Secondo Tassotti, un ulteriore ostacolo riguarda la gestione del cambiamento all’interno dell’azienda.
Qual è la difficoltà di reperimento del personale in Veneto?
Secondo il monitoraggio Excelsior, a ottobre 2026 il 48% delle assunzioni programmate dalle imprese venete risultava di difficile reperimento. Si tratta di difficoltà previste, non della percentuale di posizioni effettivamente rimaste vacanti.
Perché l’intelligenza artificiale può aiutare nel passaggio generazionale?
Può supportare la raccolta, l’organizzazione e la consultazione delle conoscenze aziendali, comprese quelle maturate dai lavoratori esperti. La qualità del trasferimento richiede comunque dialogo, verifica delle informazioni e formazione.
Che cos’è la conoscenza tacita?
È l’insieme delle conoscenze sviluppate attraverso esperienza e pratica che una persona può utilizzare senza riuscire necessariamente a descriverle in modo completo attraverso istruzioni esplicite.
L’AI può sostituire i lavoratori esperti?
Può automatizzare determinate attività e supportare alcune decisioni, ma non conserva automaticamente tutte le competenze sviluppate da una persona nel corso della carriera. Per trasferire il sapere professionale servono processi organizzati e verifiche umane.
Che cos’è la manutenzione predittiva?
È un approccio alla manutenzione che utilizza dati sulle condizioni di funzionamento degli impianti per individuare segnali di possibili anomalie e pianificare gli interventi. Può utilizzare sistemi di intelligenza artificiale, ma non tutte le applicazioni richiedono necessariamente l’AI.
L’intelligenza artificiale può ridurre i consumi energetici delle imprese?
Può aiutare a individuare anomalie, analizzare profili di consumo e supportare l’ottimizzazione dei processi. I benefici effettivi dipendono dalle caratteristiche dell’impianto, dai dati disponibili e dalle misure adottate.
Perché è importante il rapporto tra giovani e lavoratori esperti?
Il confronto permette di collegare conoscenze tecniche maturate nel tempo e competenze acquisite attraverso percorsi formativi recenti. Può favorire la continuità dei processi aziendali e lo sviluppo di nuove applicazioni tecnologiche.
Che cosa chiede Nicole Tassotti alla politica?
La Presidente Comitato Regionale Piccola Industria di Confindustria Veneto chiede maggiore attenzione alle PMI, una semplificazione delle norme e condizioni che permettano alle imprese di dedicare maggiori risorse all’organizzazione, all’innovazione e all’attrattività verso i giovani.
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