Il 13 maggio, i.DO ha riunito a Montréal clienti, potenziali clienti ed esperti del settore per una giornata dedicata al lavoro aumentato, co-creata con Unito e proseguita con un afterwork insieme alla community locale. In programma: keynote di apertura, panel, testimonianze clienti, workshop pratici sull’IA nei workflow e dimostrazioni concrete degli Asana AI Teammates.
Per chi non c’era dal vivo, ecco gli elementi essenziali da ricordare. Al di là dei format e degli scambi, questa giornata ha soprattutto confermato una cosa: oggi la vera domanda non è più se le organizzazioni integreranno più AI nel loro modo di lavorare, ma come farlo in modo utile, realistico e sostenibile.
1. Il mercato non è più nella fase di osservazione
Fin dai primi scambi, un punto è emerso con chiarezza: il lavoro aumentato non è più una prospettiva lontana. È un movimento già in corso nei team operations, service, marketing e di direzione.
Ciò che ha dato spessore a questa discussione è stato il tono adottato durante il panel. Poche certezze semplicistiche, poche promesse eccessive. Al loro posto, una lettura lucida di ciò che sta davvero cambiando: l’AI si integra progressivamente negli strumenti di tutti i giorni, gli agenti diventano concreti e le aziende cercano già modelli sostenibili per passare dalla sperimentazione all’adozione.
In altre parole, il tema ha lasciato il terreno della curiosità. È già entrato in quello dell’esecuzione.
2. Sono i casi d’uso reali a creare adesione
Nel corso della giornata, a colpire di più non sono stati i grandi discorsi, ma gli esempi che possono essere adattati a contesti diversi.
Il caso di Accor ha illustrato particolarmente bene questo punto. Certo, l’ordine di grandezza impressiona. Ma la vera domanda in sala era un’altra: cosa può riprendere un’organizzazione da questa logica nel proprio contesto? La possibilità di analizzare e ottimizzare una struttura esistente, senza ricostruire tutto da zero, ha reso il tema immediatamente concreto.
Lo stesso vale per il Canadian Olympic Committee. In un contesto fatto di numerose dipendenze, coordinamento di lungo periodo, logistica e molteplici stakeholders, avere visibilità su tempistiche, responsabilità e avanzamento diventa un vantaggio operativo molto concreto.
Questi esempi mostrano che i workflow ben progettati non servono solo a organizzare meglio il lavoro. Permettono di eseguire con più chiarezza, meno frizione e una migliore capacità di coordinamento.
3. La vera aspettativa intorno all’AI è molto operativa
Il workshop di i.DO dedicato all’AI nei flussi di lavoro ha confermato un punto chiave: i team non cercano una visione astratta dell’AI. Vogliono capire come si inserisce nel lavoro esistente e cosa permette di migliorare subito.
Ciò che ha avuto più risonanza durante la giornata sono state le dimostrazioni capaci di produrre un risultato utilizzabile: lettura di documenti, analisi di PDF, scoring, analisi di brief con raccomandazioni, workflow marketing, ticketing o trasformazione di un input in un’azione concreta.
Se vuoi approfondire questo punto, abbiamo già spiegato questa logica nel nostro articolo sul AI Studio di Asana, con esempi concreti di workflow intelligenti integrati direttamente in Asana.
E per vedere fin dove può arrivare questo approccio in un caso molto preciso, puoi anche consultare questa guida completa a un workflow di assegnazione automatica con Asana AI Studio e Script Actions. Condividiamo anche un kit con gli script e i prompt usati per riprodurre questo tipo di automazione.
4. Gli AI Teammates stanno già cambiando il modo di immaginare la collaborazione
Tra i momenti più significativi della giornata, la scoperta degli AI Teammates ha chiaramente segnato un punto di svolta.
Ciò che ha colpito i partecipanti non è stata solo la performance di un’AI capace di rispondere. È il cambiamento di modello mentale che introduce. Non fai più semplicemente una domanda a uno strumento. Assegni un lavoro, fornisci contesto, passi ad altro e poi torni a rileggere un deliverable.
Questo modo di collaborare in parallelo rende subito il tema più concreto. Quando un sistema può produrre slide, strutturare un documento o eseguire una parte di un workflow al tuo posto, la discussione non riguarda più un potenziale teorico. Riguarda un nuovo modo di organizzare il lavoro tra persone e sistemi.
Abbiamo sviluppato questa differenza più nel dettaglio nel nostro articolo di introduzione agli AI Teammates.
5. La questione del ROI e del modello economico è già sul tavolo
Un altro segnale forte è emerso molto rapidamente durante gli scambi: la questione del pricing, dei crediti e della redditività.
È un buon segnale. Significa che il mercato ha già superato la fase della semplice fascinazione. Le organizzazioni non vogliono solo sapere se questi approcci funzionano. Vogliono capire se possono implementarli in modo sostenibile, coerente con i propri vincoli e difendibile dal punto di vista del business.
Questa esigenza è sana. Costringe a uscire dalle dimostrazioni impressionanti per tornare a ciò che conta davvero: quali workflow vale la pena ripensare, quali benefici sono misurabili e in quali condizioni l’AI semplifica davvero il lavoro invece di aggiungere un ulteriore livello di complessità.
Cosa ricordare se non eri in sala
La giornata di Montréal ha confermato una tensione che molte organizzazioni vivono già: troppi strumenti, troppa frammentazione e poca visibilità sul modo migliore per strutturare il lavoro e collegare i sistemi.
È proprio qui che il lavoro aumentato diventa interessante. Non come promessa di marketing, ma come risposta concreta a problemi molto attuali: mancanza di visibilità, sovraccarico di coordinamento, workflow manuali troppo pesanti, difficoltà a scalare.
Ciò che abbiamo visto a Montréal è che le discussioni più utili raramente partono dalla sola tecnologia. Partono da una domanda più semplice: dove si trovano oggi le frizioni più costose nella tua organizzazione e come distribuire meglio il lavoro tra team, strumenti ed AI?
Per approfondire
Se vuoi approfondire i temi trattati durante l’evento, ecco tre risorse utili:
- AI Studio di Asana
- AI Teammates
- Workflow di assegnazione automatica con Asana AI Studio e Script Actions
Parliamone nel tuo contesto
Se vuoi vedere come questo tipo di workflow potrebbe funzionare nella tua organizzazione, puoi prenotare un appuntamento.
Potremo capire insieme quali casi d’uso sono più pertinenti, cosa può essere automatizzato fin da subito e dove questo approccio ha davvero senso.
