L’AI per gli autotrasportatori. La mia intervista per Radio24

Il 5 ottobre 2026 sono stato ospite di Andrea Ferro nella trasmissione Autotrasporti di Radio24. Abbiamo parlato di intelligenza artificiale e imprese del trasporto: non soltanto della suggestione dei camion senza conducente, ma soprattutto degli usi che possono alleggerire il lavoro quotidiano di aziende e uffici.

Qui trovi la mia intervista a Radio24 in video.

L’AI nei trasporti comincia dalla scrivania

Quando si parla di intelligenza artificiale applicata all’autotrasporto, il pensiero corre subito alla guida autonoma. È un tema importante, ma per molte imprese i primi risultati possono arrivare da attività meno spettacolari e molto più vicine alla giornata di lavoro: leggere documenti, cercare informazioni, preparare testi e gestire pratiche ricorrenti.

Nel video racconto alcuni esempi concreti: usare l’AI per analizzare multe e verbali, per impostare preventivi e circolari, e per costruire assistenti o agenti che aiutino a snellire la burocrazia. Non significa lasciare che un chatbot decida se una contestazione sia fondata o invii autonomamente un documento al cliente. Significa fargli preparare una prima analisi o una bozza, indicando chiaramente quali documenti deve consultare e lasciando a una persona il controllo prima di agire.

Multe, verbali, preventivi: partire da un compito preciso

Prendiamo un verbale. Un modello generativo può aiutare a estrarne i dati principali, riassumere la contestazione, segnalare scadenze presenti nel documento e preparare una lista di verifiche. L’esito va controllato sul verbale originale e, quando servono valutazioni giuridiche, da chi ha le competenze per farle. L’AI può accelerare la lettura; non trasforma un’ipotesi in un parere legale.

Lo stesso criterio vale per preventivi e circolari. Un assistente può partire da un modello approvato, recuperare le informazioni da fonti aziendali e preparare una bozza coerente. Prima dell’invio restano da controllare prezzi, condizioni, destinatari e dati personali. Il beneficio non sta nel produrre più testo, ma nel ridurre i passaggi ripetitivi e rendere più facile trovare le informazioni corrette.

RAG: far lavorare l’AI sui documenti giusti

Durante l’intervista ho citato la RAG, sigla di Retrieval-Augmented Generation. In breve, prima di formulare una risposta il sistema recupera informazioni da un insieme di documenti scelti, per esempio procedure, modelli e circolari aziendali, e le usa come contesto. Il paper che ha formalizzato l’approccio RAG descrive proprio l’unione tra generazione linguistica e recupero di informazioni esterne.

Questo può rendere le risposte più aderenti alle fonti disponibili, ma non è un certificato di correttezza: se i documenti sono vecchi, incompleti o recuperati male, anche la risposta può esserlo. Le guide tecniche di Microsoft e Google Cloud mostrano come funziona il collegamento tra ricerca documentale e generazione. Per la gestione dei rischi, il profilo NIST dedicato all’AI generativa offre un riferimento per valutare e governare i sistemi nel loro ciclo di vita.

Un agente utile deve avere confini chiari

Un agente può concatenare più passaggi: ricevere una richiesta, cercare in un archivio, compilare una bozza e segnalare ciò che manca. Per un’azienda di trasporto questo può voler dire togliere tempo alla ricerca manuale tra email, allegati e procedure. Ma gli accessi devono essere limitati ai dati necessari, le fonti riconoscibili e le azioni esterne sottoposte a una regola di approvazione.

La domanda utile, quindi, non è “dove mettiamo l’AI?”, ma “quale attività ripetitiva crea attesa o errori, e come possiamo provarla senza perdere il controllo?”. Si può iniziare da un solo processo, misurare quanto tempo richiede oggi, fare un test su casi reali e verificare qualità, errori e tempo risparmiato. Se il risultato regge, si estende. Se non regge, si correggono fonti e passaggi prima di automatizzare.

È una logica che vale anche fuori dal trasporto: ne ho parlato, per esempio, nell’articolo su quali usi dell’AI servono davvero a un amministratore di condominio. Cambiano i documenti e i processi, ma il metodo resta: partire da un problema concreto, usare fonti affidabili e mantenere la responsabilità umana sulle decisioni.