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.
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.
https://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2026/10/autotraporti_radio24_intervista_ai_bonanomi-scaled.webp9001600Gianluigi Bonanomihttps://www.gianluigibonanomi.com/wp-content/uploads/2018/10/bonanomi_logo_156.pngGianluigi Bonanomi2026-10-06 19:56:352026-10-06 19:56:35L’AI per gli autotrasportatori. La mia intervista per Radio24
L’intelligenza artificiale può già alleggerire il lavoro quotidiano degli autotrasportatori: leggere documenti, controllare scadenze, confrontare contratti, analizzare dati di viaggio e trasformare una riunione in un verbale operativo. Oggi, 19 settembre 2026, ne ho parlato a Roma all’Assemblea nazionale di Confartigianato Trasporti.
Il criterio che ho proposto è molto concreto: partire da un’attività frequente, ripetitiva e verificabile. L’AI non guida il camion e non sostituisce chi conosce il mestiere. Può però togliere dal tavolo parecchio lavoro amministrativo e aiutare a vedere prima errori, scadenze e anomalie.
Assemblea nazionale 2026 di Confartigianato Trasporti
L’evento si è svolto all’Auditorium Confartigianato di Roma con il titolo “Guidare il cambiamento. L’autotrasporto del futuro”. Il programma ha affrontato la transizione energetica, le tecnologie per il trasporto e le prospettive del settore. Alle 11.30 sono intervenuto nella sessione “L’AI a servizio dell’autotrasporto: strumenti e strategie di sviluppo” insieme a Dario Rusconi, partner di BECAP ed esperto di controllo di gestione.
Nel corso della mattinata sono intervenuti rappresentanti di Confartigianato Trasporti, istituzioni e imprese della filiera. Il tema comune era chiaro: innovare significa tradurre tecnologia e normativa in scelte pratiche per le aziende.
Nel resoconto ufficiale dell’Assemblea nazionale, Confartigianato sottolinea che gli interventi curati da me e Dario Rusconi hanno approfondito l’impatto dell’innovazione tecnologica, della digitalizzazione e dell’intelligenza artificiale nella gestione delle aziende di autotrasporto. È un passaggio importante: l’AI è entrata nel confronto nazionale di categoria come strumento operativo, non come semplice tema da convegno.
All’Assemblea nazionale 2026 di Confartigianato Trasporti, Roma, 19 settembre 2026.
Dove serve davvero l’AI per gli autotrasportatori
Documenti e normativa, contratti e preventivi, dati, riunioni e procedure: sono questi gli ambiti nei quali l’AI generativa può produrre un risultato utile già oggi. Ho mostrato due strumenti complementari: ChatGPT per creare, rielaborare, calcolare e cercare; Gemini Notebook per interrogare fonti caricate e ottenere risposte con citazioni.
La regola pratica è semplice: ChatGPT quando bisogna produrre o trasformare un contenuto; Gemini Notebook quando bisogna capire e incrociare documenti controllati. In entrambi i casi l’output va verificato.
AI per autotrasportatori: 10 esempi pratici
1. Trasformare ricevute e fatture in una nota spese
Si parte dalle fotografie di scontrini, pedaggi, taxi, alberghi e carburante. L’AI estrae data, fornitore, descrizione, metodo di pagamento e importo, segnala i dati illeggibili e prepara una tabella da esportare in Excel. Il controllo finale resta indispensabile, soprattutto quando una ricevuta copre parzialmente un’altra o manca un importo.
Prompt di esempio: “Leggi queste ricevute. Crea una tabella con data, esercente, categoria, importo, metodo di pagamento e nota. Non inventare i dati non leggibili: contrassegnali come da verificare.”
2. Studiare una circolare
Una circolare può diventare una checklist operativa o una FAQ. L’AI deve indicare che cosa cambia, da quando, per chi, quali scadenze introduce e quali azioni richiede. Per ridurre il rischio di interpretazioni creative bisogna pretendere pagina e passaggio della fonte.
Prompt di esempio: “Riassumi in 10 punti. Indica cambiamenti, destinatari, scadenze e rischi. Cita pagina e passaggio.”
3. Interrogare CCNL e accordi
Caricando più fonti controllate si possono confrontare orari, riposi, trasferte, regole ed eccezioni. La risposta utile non è un riassunto generico, ma una tabella che colleghi ogni affermazione alla fonte e alla pagina.
Prompt di esempio: “Usa solo le fonti caricate. Crea una tabella con regola, eccezioni, fonte, pagina e azione richiesta.”
4. Controllare le scadenze
CQC, ADR, patenti, visite e formazione possono confluire in uno scadenzario ordinato per urgenza. Prima di creare un promemoria, l’AI deve segnalare date mancanti o incongruenti. In questo modo l’azienda evita di trasformare un dato incompleto in una falsa certezza.
Prompt di esempio: “Crea uno scadenzario con conducente, documento, scadenza, anticipo consigliato e livello di urgenza. Evidenzia i dati mancanti.”
5. Leggere un contratto prima di firmarlo
L’AI può accendere una spia su responsabilità, penali, pagamenti, recesso, assicurazioni e foro competente. Non sostituisce l’avvocato. Prepara però un elenco di domande mirate e rende più veloce il controllo professionale.
Prompt di esempio: “Evidenzia clausola, significato semplice, rischio da 1 a 5, conseguenza pratica e domanda da fare all’avvocato.”
6. Confrontare due versioni di un documento
Un regolamento, un contratto o un capitolato può cambiare in poche righe dentro cento pagine. L’AI può ignorare le variazioni grafiche e isolare le differenze sostanziali, distinguendo l’impatto operativo da quello economico.
Prompt di esempio: “Confronta A e B. Mostra testo precedente, testo nuovo, impatto operativo, impatto economico e azione consigliata.”
Prompt di esempio: “Segnala anomalia, valore, soglia, scostamento e priorità. Non applicare regole assenti dalle fonti.”
8. Ridurre consumi e chilometri a vuoto
Lo storico dei viaggi può far emergere tempi di attesa, tratte vuote, consumi e margini anomali. L’AI aiuta a ordinare i casi per impatto economico. Non deve però confondere una correlazione con una causa: se mancano carico, percorso, meteo o stile di guida, la spiegazione resta un’ipotesi.
Prompt di esempio: “Ordina le anomalie per impatto economico. Distingui fatti e ipotesi e chiedi i dati mancanti.”
9. Preparare un preventivo più trasparente
Carburante, pedaggi, ore, attese e ritorno a vuoto possono essere esplicitati in un modello con tre scenari: prudente, realistico e favorevole. Ogni formula deve rimanere visibile, così l’imprenditore può correggere le ipotesi e difendere il margine.
Prompt di esempio: “Mostra ogni formula. Crea scenario prudente, realistico e favorevole. Non inventare i valori mancanti.”
10. Trasformare un audio in un verbale operativo
Una registrazione autorizzata di riunione può diventare un verbale con decisioni, attività, responsabili, scadenze e questioni aperte. Il vantaggio non è la trascrizione parola per parola, ma una lista di azioni che qualcuno possa davvero seguire.
Prompt di esempio: “Elimina le ripetizioni senza cambiare il significato. Chiudi con una tabella delle azioni e una sintesi in cinque righe.”
Quali controlli servono prima di usare l’AI in azienda
Una risposta ben scritta può essere sbagliata. Nei processi dell’autotrasporto conviene adottare almeno questi controlli:
usare documenti aggiornati e riconoscibili;
chiedere citazioni puntuali quando si lavora su norme, contratti e procedure;
separare fatti, calcoli, ipotesi e suggerimenti;
anonimizzare i dati personali e commerciali quando possibile;
far verificare il risultato al professionista competente;
conservare il file originale e la traccia del controllo svolto.
Il quadro europeo dell’AI Act richiama responsabilità, trasparenza e competenze nell’uso dei sistemi di intelligenza artificiale. Per un’impresa significa anche formare chi usa questi strumenti e stabilire quali dati non devono essere caricati.
Da dove partire domani mattina
Scegliere un solo processo, con documenti non critici e un risultato facile da controllare. Per esempio: trasformare dieci ricevute in una tabella oppure confrontare due versioni della stessa procedura. Si misura il tempo impiegato, si contano gli errori e si decide se il metodo merita di diventare una procedura.
La tecnologia diventa utile quando entra in un flusso di lavoro e lascia tracce verificabili. Nel trasporto, dove scadenze, margini e conformità hanno conseguenze molto concrete, questa prudenza non rallenta l’innovazione: la rende utilizzabile.
Domande frequenti sull’AI per autotrasportatori
L’AI può controllare automaticamente il rispetto dei tempi di guida?
Può analizzare dati e segnalare scostamenti rispetto alle soglie fornite, ma non dovrebbe decidere da sola. Occorre verificare qualità dei dati, normativa applicabile ed eventuali eccezioni.
Meglio ChatGPT o Gemini Notebook?
Dipende dal compito. ChatGPT è adatto a creare e rielaborare contenuti. Gemini Notebook è utile quando la risposta deve restare ancorata a un insieme di fonti caricate e citate.
Si possono caricare contratti e dati degli autisti?
Solo dopo aver verificato policy aziendale, base giuridica, condizioni del servizio e misure di protezione. Quando possibile conviene anonimizzare o pseudonimizzare i dati e usare account aziendali approvati.
Qual è il primo progetto AI per una piccola azienda di trasporto?
Un processo frequente, ripetitivo e a basso rischio: note spese, scadenzari o confronto tra versioni di documenti. Il test deve avere un responsabile, una metrica di tempo e una verifica degli errori.
