In un ufficio italiano la giornata può iniziare con una casella email piena di fatture, ordini, DDT, contratti, preventivi e moduli. A questi si aggiungono PDF, scansioni, documenti ricevuti tramite PEC e, in molti casi, ancora fascicoli cartacei da leggere e archiviare.
Il problema non è soltanto produrre documenti. È trovarli quando servono, interpretarli, classificarli, archiviarli nel posto corretto ed estrarre le informazioni da trasferire nei sistemi aziendali senza ripetere continuamente le stesse operazioni manuali.
Da qui nasce una domanda concreta: cosa può automatizzare davvero l’AI nella gestione dei documenti aziendali? La risposta non è “tutto” e non è nemmeno “niente”. L’intelligenza artificiale può intervenire in varie fasi, con livelli diversi di autonomia e affidabilità.
L’automazione efficace nasce dall’integrazione tra digitalizzazione, OCR, gestione documentale, workflow, software aziendali, dispositivi di acquisizione e controllo umano. L’AI può accelerare il lavoro, ma non elimina la necessità di regole, responsabilità e verifiche.
| Idea guida L’AI è più utile quando svolge attività ripetitive e segnala informazioni rilevanti. Le decisioni con conseguenze economiche, contrattuali, legali o personali devono restare sotto il controllo di persone competenti. |
Che cosa significa davvero usare l’AI nella gestione documentale
Nel linguaggio quotidiano, digitalizzazione, scansione, OCR, gestione documentale e automazione vengono spesso usati come sinonimi. In realtà descrivono passaggi differenti di un processo che dovrebbe essere progettato nel suo insieme.
| Concetto | Che cosa significa | Limite da ricordare |
| Digitalizzazione | Conversione di informazioni o processi analogici in formato digitale. | Non basta creare un file se il processo resta disordinato. |
| Scansione | Creazione di un’immagine o di un PDF a partire da un documento cartaceo. | Il file può essere un’immagine non ricercabile. |
| OCR | Riconoscimento del testo presente in un’immagine o in una scansione. | La qualità dipende da leggibilità, formato e completezza. |
| Gestione documentale | Archiviazione, metadati, versioni, permessi, ricerca e tracciabilità. | Richiede regole condivise e responsabilità definite. |
| Workflow | Regole che stabiliscono destinatari, approvazioni, notifiche e azioni successive. | Il sistema esegue regole; non sostituisce ogni decisione. |
| AI applicata ai documenti | Riconoscimento di modelli, classificazione, estrazione, sintesi e supporto alla ricerca. | Le proposte devono essere valutate in base al rischio. |
Trasformare un documento cartaceo in PDF, quindi, non significa automaticamente aver digitalizzato il processo. Un PDF salvato in una cartella generica, con un nome poco chiaro e senza metadati, può semplicemente spostare il disordine dalla scrivania al server.
La gestione documentale digitale funziona quando ogni documento ha una destinazione, un contesto, un livello di accesso e una regola per ciò che deve accadere dopo. Solo su questa base l’AI può contribuire all’automazione documentale senza creare nuova confusione.
Quali attività documentali può automatizzare davvero l’AI?
L’AI può automatizzare alcune operazioni, assistere le persone in altre e lasciare completamente umane le decisioni più delicate. La distinzione è importante per progettare un sistema affidabile.
1. Acquisizione e lettura dei documenti
Un documento può arrivare da email, scanner, PEC, portale fornitori, gestionale o cartella condivisa. OCR e AI possono riconoscere il contenuto di fatture, DDT, ordini, contratti, moduli e preventivi, rendendo una scansione più facilmente utilizzabile.
Livello: automazione operativa per acquisizione e lettura preliminare; assistenza quando il documento è poco leggibile; verifica umana nei casi dubbi.
2. Classificazione automatica
Il sistema può riconoscere se un file è una fattura, un ordine, un contratto, un curriculum, un DDT o un preventivo. In base alle regole aziendali può associarlo a un cliente, un fornitore, una pratica o un reparto.
Per esempio, una fattura può essere indirizzata all’amministrazione, un DDT alla logistica e un contratto all’ufficio commerciale o legale. Una coda di eccezioni deve raccogliere i documenti che non raggiungono un livello di affidabilità sufficiente.
Livello: automazione dell’indirizzamento; assistenza per i casi ambigui; decisione umana per categorie sensibili o contestate.
3. Estrazione delle informazioni
L’AI può proporre campi come numero e data della fattura, ragione sociale, cliente, imponibile, IVA, totale, scadenza, numero ordine e codice prodotto. Il risultato può ridurre la trascrizione manuale nei processi ad alto volume.
Livello: automazione della proposta e del trasferimento dati; assistenza nel controllo; decisione umana quando i dati non coincidono o producono conseguenze contabili.
4. Indicizzazione e ricerca
Un archivio digitale aziendale è utile solo se i documenti si recuperano rapidamente. La ricerca può usare metadati, testo e significato, aiutando l’utente anche quando non ricorda il nome esatto del file.
Invece di cercare “fattura_2025_definitiva.pdf”, l’addetto può formulare una richiesta come “fattura del fornitore Rossi di marzo relativa alla commessa Alfa”. Il sistema assiste la ricerca, mentre l’utente verifica di avere aperto il documento corretto.
Livello: automazione dell’indicizzazione; assistenza nella ricerca; responsabilità umana nella selezione e nell’uso del documento trovato.
5. Smistamento automatico
Una fattura ricevuta via email può essere acquisita, riconosciuta, associata al fornitore e inviata al responsabile amministrativo. Lo stesso schema può riguardare richieste di assistenza, ordini clienti, candidature e pratiche interne.
Livello: automazione del percorso operativo; assistenza in presenza di anomalie; decisione umana per stabilire priorità, urgenze o destinatari non previsti dalle regole.
6. Confronto tra documenti
L’AI può confrontare versioni diverse di un contratto, di un preventivo o di un regolamento, evidenziando clausole aggiunte, importi variati, date aggiornate e parti rimosse. È un supporto utile quando un cliente restituisce un documento revisionato.
Livello: automazione del confronto testuale; assistenza nell’individuazione delle differenze; interpretazione e decisione sempre umane, soprattutto per le conseguenze contrattuali.
7. Sintesi dei documenti
Relazioni, capitolati, verbali e documenti lunghi possono essere riassunti per facilitare una prima lettura. L’AI può proporre punti principali, scadenze, impegni e richieste operative, ma una sintesi può omettere dettagli o non cogliere il contesto.
Livello: assistenza alla lettura e alla preparazione di un riepilogo; verifica umana obbligatoria quando sono coinvolti obblighi, costi, autorizzazioni o responsabilità.
8. Estrazione da documenti non strutturati
Il valore dell’AI cresce quando i contenuti non seguono un modello fisso: un preventivo può arrivare in PDF, Word, scansione o email; una richiesta cliente può essere scritta liberamente nel corpo di un messaggio.
L’AI può individuare informazioni ricorrenti anche in modelli diversi. Non deve però essere considerata infallibile: documenti incompleti, linguaggio ambiguo o allegati mancanti richiedono un controllo.
Livello: assistenza avanzata all’interpretazione; automazione solo per risultati affidabili e ripetitivi; decisione umana per eccezioni e contenuti ambigui.
9. Supporto alla compilazione
I dati riconosciuti in un ordine possono precompilare cliente, prodotti, quantità e riferimento della commessa in un gestionale, CRM, modulo interno o software di ticketing. L’operatore controlla e conferma senza reinserire tutto da zero.
Livello: automazione della precompilazione; assistenza alla persona; conferma umana prima della registrazione definitiva o dell’invio.
10. Workflow e notifiche
Un documento ricevuto può attivare una richiesta di approvazione, una notifica per una scadenza, una segnalazione di pratica incompleta o un promemoria per un contratto in scadenza. In questo caso l’AI riconosce il contenuto, mentre il workflow stabilisce l’azione successiva.
Livello: automazione di notifiche e passaggi già definiti; assistenza nel riconoscimento della condizione; decisione umana per autorizzazioni, eccezioni e priorità.
| Regola pratica Più un’attività incide su pagamenti, rapporti contrattuali, diritti delle persone o dati riservati, più il processo deve prevedere controllo umano, registrazione dell’esito e gestione delle eccezioni. |
AI e OCR: perché la scansione da sola non basta
La scansione crea un’immagine digitale del foglio, ma non rende necessariamente il contenuto ricercabile, classificabile o trasferibile in un software. Un PDF immagine può quindi sembrare digitale e restare difficile da utilizzare nei processi quotidiani.
Il percorso completo:
Documento cartaceo → scansione → OCR → riconoscimento dei dati → classificazione → indicizzazione → archiviazione → workflow → eventuale analisi tramite AI.
Le moderne stampanti multifunzione professionali possono essere il punto d’ingresso del documento digitale nell’azienda. Acquisiscono più pagine, inviano i file verso destinazioni configurate e, quando integrate con gli strumenti appropriati, riducono i passaggi tra carta e sistemi informativi.
Questo non trasforma automaticamente una multifunzione in un sistema di gestione documentale. Servono regole, destinazioni corrette, permessi, metadati e un processo per controllare gli errori. Qualità dell’immagine, leggibilità, orientamento e completezza della scansione influenzano l’OCR e ogni analisi successiva.
Un esempio pratico: cosa succede quando arriva una fattura?
Immaginiamo una PMI che riceve fatture tramite email, PEC e scansioni cartacee. Un processo possibile è il seguente:
- La fattura viene ricevuta nella casella o nel canale dedicato.
- Il sistema acquisisce il documento in formato digitale.
- OCR e AI riconoscono che il file è una fattura.
- Vengono proposti numero, data, fornitore, imponibile, IVA, totale e scadenza.
- I dati vengono confrontati con anagrafiche o ordini disponibili.
- La fattura viene classificata nella pratica corretta.
- Il documento viene collegato al fornitore e, quando possibile, alla commessa o all’ordine.
- Il responsabile riceve una notifica per la verifica.
- Dopo il controllo, la fattura viene approvata o rimessa in gestione per un’eccezione.
- Il documento viene archiviato secondo le procedure aziendali.
- I dati possono essere inviati al gestionale per l’eventuale registrazione.
- La conservazione viene gestita secondo le procedure applicabili all’organizzazione e al documento.
| Passaggi automatizzabili Acquisizione, lettura preliminare, estrazione dei dati, classificazione, collegamento, instradamento, notifiche e ricerca. | Controllo umano Correttezza dei dati, coerenza con ordine e fornitura, autorizzazione, anomalie, decisioni contabili e gestione delle eccezioni. |
L’AI può proporre dati e segnalare anomalie, ma non dovrebbe autorizzare autonomamente pagamenti né assumere responsabilità contabili. La regola deve essere visibile nel workflow e coerente con il livello di rischio del processo.
Cosa NON dovrebbe essere affidato completamente all’AI
Automatizzare un’attività non significa necessariamente delegare la decisione. Un sistema può ordinare informazioni, compilare campi, confrontare versioni e inviare notifiche senza diventare il soggetto responsabile del risultato finale.
Il controllo umano è particolarmente importante per decisioni amministrative rilevanti, autorizzazioni di spesa e pagamento, interpretazione di clausole contrattuali, verifiche contabili, gestione dei documenti del personale e trattamento di informazioni personali o riservate.
È opportuno prevedere una coda di eccezioni per documenti illeggibili, dati mancanti, valori incoerenti, categorie non riconosciute e risultati con bassa affidabilità. La coda non è un fallimento dell’automazione: è una parte necessaria del processo.
Anche quando il risultato appare corretto, l’azienda deve stabilire chi verifica, con quali criteri, entro quale momento e come viene registrato l’esito. Questo rende l’automazione più controllabile e facilita l’analisi degli errori nel tempo.
AI e gestione documentale: quali sono i vantaggi per un ufficio?
Quando viene applicata a processi chiari, l’AI nella gestione documentale può produrre vantaggi concreti:
- Ricerca più rapida dei file grazie a testo, metadati e classificazione coerente.
- Meno inserimenti manuali nei gestionali, nei CRM e nei moduli interni.
- Minore rischio di trascrizione errata, grazie alla proposta automatica dei dati.
- Smistamento più veloce verso reparti, pratiche e responsabili.
- Tracciabilità di accessi, passaggi, approvazioni e versioni.
- Riduzione della carta nei flussi in cui la copia digitale è sufficiente.
- Condivisione più semplice tra sedi, reparti e team che lavorano da remoto.
- Controllo dei flussi e delle scadenze documentali.
- Analisi più rapida di grandi quantità di documenti non strutturati.
Il beneficio non deriva dalla tecnologia isolata. Dipende dalla qualità dei dati, dalle regole di classificazione, dalle integrazioni con gli strumenti esistenti e dalla formazione delle persone che devono usare e controllare il processo.
Il vero limite dell’AI? La qualità dei dati
Il principio “garbage in, garbage out” descrive bene ciò che accade quando l’AI riceve documenti disordinati, duplicati, incompleti o classificati male. Un sistema può riconoscere modelli e proporre dati, ma non può correggere da solo ogni problema creato a monte.
Prima di automatizzare, conviene capire dove risiedono i documenti, quali archivi contengono duplicati, quali informazioni sono davvero necessarie e quali categorie vengono utilizzate dai diversi reparti. Bisogna inoltre verificare come vengono gestite versioni, allegati, documenti mancanti e richieste di approvazione.
La qualità dipende anche dall’acquisizione: scansioni storte, pagine tagliate, immagini poco leggibili e file privi di contesto riducono l’affidabilità dell’OCR intelligente e dell’estrazione dati da PDF.
Questo tema si collega direttamente alla Data Governance, cioè all’insieme di regole e responsabilità che rendono dati e documenti più affidabili, accessibili e utilizzabili. Per approfondire il rapporto tra dati e AI, consulta Dati aziendali e Intelligenza Artificiale: come trasformare le informazioni in decisioni migliori.
Dalla gestione documentale alla Data Governance
L’introduzione di strumenti di intelligenza artificiale nella gestione documentale obbliga l’azienda a porsi domande organizzative concrete:
- Dove sono conservati i documenti e quali archivi devono essere considerati attendibili?
- Chi può accedere, modificare, cancellare o approvare un documento?
- Quali dati vengono utilizzati e quali possono essere inviati a sistemi esterni?
- Quali tempi e procedure di conservazione si applicano?
- Come vengono eseguiti backup, recupero e verifica dei ripristini?
- Quali strumenti sono autorizzati a elaborare documenti aziendali?
- Come vengono registrate le attività svolte e gestite le eccezioni?
La Data Governance non è burocrazia aggiuntiva fine a se stessa. È ciò che permette di sapere quali informazioni esistono, chi ne è responsabile, come vengono utilizzate e con quali controlli. Senza questa base, l’automazione rischia di accelerare anche gli errori.
Sicurezza e privacy: attenzione ai documenti aziendali
Fatture, contratti, preventivi, documenti del personale, informazioni sui clienti e documentazione tecnica possono contenere dati personali o informazioni riservate. La loro elaborazione tramite AI deve quindi essere valutata in relazione al contenuto, agli accessi e al percorso seguito dai dati.
Prima di usare uno strumento AI è opportuno verificare quali documenti verranno trattati, dove saranno conservati, chi potrà accedervi, se i dati saranno trasferiti a fornitori esterni e quali misure di sicurezza sono disponibili. Vanno considerati anche autenticazione, autorizzazioni, log, backup, cancellazione e tempi di conservazione.
Per un inquadramento istituzionale sul rapporto tra AI e protezione dei dati personali, consulta la pagina del Garante per la protezione dei dati personali.
Non tutti i documenti devono essere trattati allo stesso modo. Un archivio con materiali pubblici può richiedere controlli diversi da quello che contiene buste paga, dati bancari, informazioni sanitarie o contratti riservati. Le regole devono riflettere il livello di rischio e il ruolo degli utenti.
Questo articolo non costituisce consulenza legale. Quando il processo coinvolge dati personali, dati particolari o documenti ad alta riservatezza, l’azienda dovrebbe confrontarsi con DPO, consulente privacy o professionista competente.
Gestione documentale digitale e normativa italiana
La gestione documentale riguarda l’intero ciclo di vita del documento, non soltanto il salvataggio di un file: formazione, acquisizione, classificazione, metadati, gestione, accesso, trasmissione, archiviazione e conservazione.
In Italia, AgID presenta la gestione documentale e le Linee Guida sulla formazione, gestione e conservazione dei documenti informatici come riferimenti per organizzare correttamente questi ambiti.
La rilevanza concreta delle regole dipende dal tipo di organizzazione, dal documento, dal procedimento e dagli obblighi applicabili. Le aziende private e le Pubbliche Amministrazioni possono avere esigenze differenti: occorre valutare il caso concreto e non confondere una buona prassi tecnologica con una valutazione normativa completa.
AI Act e aziende: cosa bisogna sapere
Il Regolamento europeo sull’Intelligenza Artificiale introduce un approccio basato sul rischio. In termini pratici, non tutti gli usi dell’AI vengono valutati allo stesso modo: contano la finalità del sistema, il contesto, le persone coinvolte e le possibili conseguenze.
Per un’azienda che usa AI su documenti, questo significa considerare almeno finalità, rischio, trasparenza, responsabilità, controllo umano e gestione dei dati. La domanda non è soltanto quale strumento scegliere, ma anche perché usarlo, quali decisioni supportare e quali limiti impostare.
Il testo ufficiale è disponibile su Regolamento (UE) 2024/1689, AI Act, EUR-Lex. Come riferimento istituzionale di orientamento è disponibile anche la pagina AI Act della Commissione europea.
Il regolamento è entrato in vigore il 1° agosto 2024 e prevede l’applicazione progressiva di alcune disposizioni prima della piena applicazione generale il 2 agosto 2026, con specificità e deroghe da verificare nel testo ufficiale.
Le aziende dovrebbero verificare sempre gli aggiornamenti, le disposizioni applicabili al proprio caso e le eventuali indicazioni delle autorità competenti. Questa sezione offre un inquadramento generale e non costituisce consulenza legale.
| Prima di introdurre un nuovo strumento Documenta la finalità, identifica i dati trattati, definisci chi controlla i risultati e stabilisci come gestire errori, accessi, conservazione e cancellazione. |
Quali strumenti servono per costruire un ufficio realmente automatizzato?
Non esiste necessariamente un unico software capace di risolvere ogni esigenza. Un’architettura efficace nasce dall’integrazione di componenti diversi, scelti in base ai processi e non soltanto alle funzioni dichiarate:
- Multifunzione professionale e scanner per acquisire documenti cartacei con continuità e qualità adeguata.
- OCR per rendere il contenuto delle scansioni ricercabile e utilizzabile.
- Software di gestione documentale per metadati, versioni, permessi, ricerca e archiviazione.
- Cloud e cartelle condivise per collaborare tra persone, reparti e sedi secondo regole definite.
- Workflow e gestionale o ERP per collegare documenti, approvazioni, pratiche e registrazioni.
- Gestione della stampa e autenticazione per controllare accessi, code, documenti riservati e consumi.
- Backup e sicurezza informatica per proteggere disponibilità, integrità e recupero delle informazioni.
- Strumenti AI per classificazione, estrazione, ricerca, confronto, sintesi e supporto agli utenti.
La compatibilità tra componenti è fondamentale. Prima di scegliere, è utile verificare formati supportati, integrazioni disponibili, gestione degli accessi, assistenza, aggiornamenti e possibilità di esportare i dati. Anche la consulenza tecnologica conta: un sistema ben configurato è più utile di una somma di strumenti non coordinati.
Anche la stampa può diventare parte del processo digitale
Una multifunzione moderna non è soltanto una macchina per stampare e copiare. Può rappresentare il punto di passaggio tra carta e flussi digitali, se collegata a regole di acquisizione, archiviazione e sicurezza.
Percorso operativo: carta → scansione → OCR → documento digitale → classificazione → workflow → archivio.
La gestione della stampa aggiunge un altro livello di controllo: autenticazione, tracciabilità dei lavori, riduzione delle stampe lasciate incustodite e analisi dei flussi. PaperCut può essere citato come esempio di soluzione per la gestione e il controllo dei flussi di stampa, senza considerarlo una risposta automatica a ogni esigenza documentale.
Il tema del controllo della stampa può essere approfondito anche negli articoli di frretro.it dedicati alla gestione degli accessi, al monitoraggio e alla sicurezza, verificando manualmente il collegamento corretto prima della pubblicazione.
AI in ufficio: da dove cominciare?
- Mappa i documenti. Elenca dove arrivano fatture, contratti, ordini, email, scansioni e moduli e indica chi li utilizza.
- Individua le attività ripetitive. Misura il tempo impiegato per cercare, copiare, rinominare, classificare e inoltrare i documenti.
- Scegli un processo pilota. Parti da un flusso frequente e comprensibile, come le fatture ricevute, evitando di coinvolgere subito tutti gli archivi.
- Digitalizza correttamente. Definisci qualità della scansione, OCR, metadati, nomenclature, destinazioni e criteri per i duplicati.
- Definisci le regole di sicurezza. Stabilisci accessi, ruoli, autenticazione, backup, conservazione, cancellazione e gestione degli strumenti esterni.
- Scegli strumenti e integrazioni. Verifica compatibilità tra multifunzione, scanner, software di gestione documentale, workflow, gestionale e AI.
- Verifica i risultati. Controlla errori, eccezioni, tempi, documenti non riconosciuti e qualità delle proposte prima di aumentare l’autonomia.
- Estendi progressivamente l’automazione. Applica ciò che funziona ad altri flussi, mantenendo formazione, monitoraggio e responsabilità chiare.
5 domande da porsi prima di introdurre l’AI nella gestione documentale
- Quale attività vogliamo automatizzare? Descrivila in modo preciso, indicando ingresso, risultato atteso, eccezioni e persona responsabile.
- Quanto tempo viene oggi perso? Raccogli un punto di partenza realistico osservando ricerca, inserimento dati, attese e correzioni.
- Quali dati contiene il processo? Classifica documenti personali, riservati, contabili o tecnici e verifica chi può trattarli.
- Chi deve controllare il risultato? Assegna il controllo a un ruolo concreto, soprattutto per eccezioni e decisioni con conseguenze.
- Come misureremo il beneficio? Confronta tempi, errori, documenti gestiti, interventi manuali e qualità del servizio prima e dopo il progetto.
Conclusioni
L’AI non sostituisce una buona organizzazione documentale. Ha bisogno di documenti accessibili, dati corretti, processi definiti e responsabilità chiare. Se l’archivio è incompleto o le regole cambiano da un reparto all’altro, introdurre un nuovo strumento può aumentare la complessità invece di ridurla.
La vera trasformazione non consiste nel “mettere l’AI in ufficio”, ma nel costruire processi nei quali persone, documenti, software e dispositivi collaborano in modo più efficiente. L’automazione deve occuparsi delle attività ripetitive; l’assistenza deve aiutare gli utenti a lavorare meglio; le decisioni importanti devono restare verificabili e attribuibili.
Il primo passo può essere una revisione concreta del proprio processo: quali documenti entrano, dove si fermano, quali dati vengono copiati, quali approvazioni si bloccano e quali informazioni risultano difficili da recuperare. Da questa analisi è possibile individuare un progetto sostenibile, senza trasformare ogni problema in una gara alla tecnologia.
Se vuoi valutare il processo documentale della tua organizzazione, puoi richiedere a PTS Srl un confronto professionale per capire quali attività possano essere digitalizzate o automatizzate, con un approccio proporzionato alle esigenze reali e senza promesse commerciali assolute.
FAQ
Che cosa può fare l’AI nella gestione documentale?
Può assistere o automatizzare attività come lettura, classificazione, estrazione dati, indicizzazione, ricerca, confronto, sintesi, precompilazione, smistamento e notifiche. Il livello di autonomia dipende dal processo e deve essere definito insieme ai controlli umani.
L’AI può leggere automaticamente le fatture?
Sì, OCR e AI possono riconoscere una fattura e proporre numero, data, fornitore, imponibile, IVA, totale e scadenza. I dati devono essere verificati prima di registrazioni, approvazioni o pagamenti.
Qual è la differenza tra OCR e AI?
L’OCR riconosce il testo presente in un’immagine o in una scansione. L’AI può usare quel testo per classificare documenti, estrarre informazioni, confrontare contenuti, supportare la ricerca o proporre una sintesi.
L’AI può sostituire completamente il controllo umano sui documenti?
No. Può ridurre le attività ripetitive e segnalare anomalie, ma il controllo umano resta necessario per dati incerti, eccezioni e decisioni con conseguenze economiche, contrattuali, legali o personali.
Come proteggere i documenti aziendali quando si utilizza l’AI?
Occorre valutare accessi, autorizzazioni, fornitori esterni, trasferimenti dei dati, conservazione, log, backup, cancellazione e strumenti autorizzati. Per documenti personali o riservati è opportuno confrontarsi con le competenze privacy e legali necessarie.
“Nota: questo articolo è stato realizzato con il supporto dell’Intelligenza Artificiale (IA) e successivamente verificato e revisionato.”