Negli ultimi anni la risposta a questa domanda è stata cercata soprattutto confrontando modelli, funzionalità e capacità generative.
Quale AI scrive meglio, quale riesce ad analizzare più documenti, quale produce immagini più realistiche.
Quale modello ragiona meglio o permette di automatizzare più attività.
Esiste però un’altra parte del lavoro professionale in cui l’intelligenza artificiale sta diventando particolarmente utile e che riceve molta meno attenzione: le conversazioni.
Una parte significativa delle informazioni prodotte ogni giorno da consulenti, manager, commerciali, imprenditori e freelance nasce durante call, riunioni, telefonate e incontri con clienti.
Un cliente spiega perché ha preso una determinata decisione. Durante una call emerge un’obiezione commerciale. In una riunione vengono definite responsabilità e scadenze. Un collaboratore condivide un’informazione che potrebbe diventare rilevante settimane dopo.
Terminata la conversazione, però, la possibilità di recuperare quelle informazioni dipende spesso dagli appunti presi, dai dati trasferiti nei software aziendali e dalla memoria delle persone presenti.
È proprio su questo passaggio che sta emergendo una categoria interessante di strumenti AI per professionisti: sistemi capaci di registrare, trascrivere, organizzare e rendere interrogabili le conversazioni di lavoro.
L’AI per professionisti sta entrando in una nuova fase
Nel 2026 l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel lavoro ha già superato la fase della semplice sperimentazione individuale.
Il Work Trend Index 2026 di Microsoft, basato su 20.000 lavoratori che utilizzano l’AI in dieci Paesi, Italia compresa, rileva che il 66% degli utenti riesce grazie all’intelligenza artificiale a dedicare più tempo ad attività ad alto valore. Il 58% dichiara inoltre di riuscire a produrre lavori che un anno prima non sarebbe stato in grado di realizzare. (Source)
In Italia quest’ultimo dato raggiunge il 55%. (Source)
Anche il 2026 AI Jobs Barometer di PwC, costruito analizzando oltre un miliardo di annunci di lavoro in sei continenti, rileva una crescita della produttività superiore del 40% nelle aziende maggiormente esposte all’AI rispetto a quelle meno esposte. (Source)
La questione quindi si sta spostando.
L’accesso agli strumenti è sempre più semplice. ChatGPT, Claude, Gemini e numerose piattaforme verticali permettono già di velocizzare attività che fino a pochi anni fa richiedevano molto più tempo.
La sfida per professionisti e aziende riguarda sempre di più la capacità di individuare dove l’AI possa produrre un vantaggio concreto nel flusso quotidiano del lavoro.
Le conversazioni rappresentano uno di questi punti.
Il patrimonio informativo nascosto nelle conversazioni di lavoro
Una normale settimana professionale può contenere decine di ore di conversazioni.
Call con clienti, riunioni interne, telefonate commerciali, brief, colloqui, confronti con collaboratori e incontri di progetto producono continuamente informazioni.
All’interno di queste conversazioni si trovano decisioni, feedback, esigenze dei clienti, obiezioni commerciali, idee, task e scadenze.
Il problema emerge quando queste informazioni devono essere recuperate.
Gli appunti rappresentano necessariamente una selezione. Chi ascolta annota ciò che in quel momento considera importante, sintetizza alcuni passaggi e ne tralascia altri.
Con l’aumentare del numero di clienti, progetti e riunioni, questo meccanismo diventa progressivamente più fragile.
Può essere necessario ricostruire quale decisione fosse stata presa durante una riunione di tre mesi prima. Recuperare le esigenze indicate da un cliente durante la prima call. Verificare una deadline. Ritrovare un’obiezione emersa durante una trattativa.
Si tratta, in sostanza, di un problema di gestione della conoscenza.
Ed è qui che strumenti di AI per riunioni, sistemi di trascrizione AI e assistenti capaci di analizzare le conversazioni possono assumere un ruolo diverso dal semplice prendere appunti automaticamente.
Dalla trascrizione AI alla memoria interrogabile
La registrazione di una riunione permette di conservare tutto ciò che è stato detto, ma non risolve automaticamente il problema dell’accesso all’informazione.
Una registrazione di sessanta minuti richiede comunque tempo per essere riascoltata.
La trascrizione automatica con AI ha rappresentato un primo salto importante, perché permette di trasformare l’audio in testo, individuare parole specifiche e consultare più velocemente il contenuto.
Con decine di riunioni ogni mese, tuttavia, anche le trascrizioni diventano grandi archivi da navigare.
Il passaggio successivo consiste nel poter interrogare direttamente quella conoscenza.
Domande come “Quale deadline era stata concordata?”, “Quali obiezioni ha espresso il cliente?” oppure “Quali attività sono state assegnate durante la riunione?” possono essere rivolte direttamente al contenuto registrato.
La differenza è sostanziale.
L’informazione non deve più essere recuperata ricordando esattamente dove si trova. Può essere cercata attraverso il suo significato.
Una conversazione avvenuta mesi prima diventa quindi una fonte consultabile nel momento in cui quella conoscenza torna utile.
PLAUD: un esempio di AI applicata alle conversazioni
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Un esempio di questa categoria è PLAUD, che in Cuadro utilizziamo tutti i giorni.
PLAUD permette di registrare conversazioni e utilizzare l’intelligenza artificiale per trasformarle in informazioni strutturate e recuperabili.
La piattaforma supporta la trascrizione AI in oltre 112 lingue e consente di distinguere i diversi interlocutori. Al termine della conversazione è inoltre possibile ottenere riepiloghi strutturati dei contenuti emersi. La documentazione ufficiale aggiornata nel 2026 conferma il supporto a oltre 112 lingue. (Source)
Una delle funzionalità più interessanti in questa prospettiva è Ask Plaud.
Attraverso il linguaggio naturale è possibile interrogare le registrazioni e recuperare informazioni specifiche senza dover leggere l’intera trascrizione.
Si può quindi chiedere quali attività siano state concordate, quale deadline sia stata definita, quali obiezioni abbia espresso un cliente o quali argomenti siano stati affrontati durante una determinata conversazione.
Il valore aumenta progressivamente con il numero di conversazioni archiviate.
L’utilità non riguarda più soltanto il riepilogo della singola riunione. Nel tempo si costruisce una memoria delle conversazioni professionali che può essere consultata quando necessario.
Quando mesi di conversazioni diventano una fonte di conoscenza
La possibilità di interrogare le conversazioni apre applicazioni differenti a seconda della professione.
Un consulente può recuperare problemi e richieste emersi ripetutamente nelle conversazioni con i clienti.
Un commerciale può analizzare le obiezioni incontrate durante diverse trattative.
Un manager può ricostruire decisioni prese dal team settimane o mesi prima.
Chi lavora nel marketing può osservare il linguaggio utilizzato spontaneamente dai clienti per descrivere esigenze e problemi.
Un professionista che produce contenuti può recuperare domande reali emerse durante call e consulenze e utilizzarle come punto di partenza per nuovi approfondimenti.
È qui che gli assistenti AI per professionisti iniziano a svolgere una funzione più ampia.
Le conversazioni, normalmente distribuite nel tempo e difficili da consultare in modo sistematico, possono diventare una base di conoscenza.
Questo passaggio assume particolare importanza anche nelle aziende, dove una parte consistente del know-how rimane spesso legata alle singole persone.
Quando un’informazione esiste soltanto nella memoria di chi ha partecipato a una conversazione, è difficile condividerla, analizzarla e riutilizzarla.
Renderla accessibile significa aumentare il patrimonio informativo disponibile all’organizzazione.
Dalla memoria all’automazione dei workflow
La possibilità di recuperare le informazioni è solo una parte del processo.
Una volta trasformato ciò che viene detto in dati strutturati, quelle informazioni possono alimentare le attività successive.
Una deadline emersa durante una call può diventare un task. Le informazioni raccolte durante una conversazione commerciale possono aggiornare un CRM. Un riepilogo può essere condiviso automaticamente con il team. Gli action item possono entrare nel software utilizzato per gestire il progetto.
PLAUD sta sviluppando questa direzione anche attraverso AutoFlow, una funzione pensata per automatizzare follow-up, action item ed esportazioni.
Questo passaggio porta il tema oltre la semplice AI per riunioni.
La conversazione può diventare l’inizio di un workflow.
Molti attriti operativi nascono infatti nello spazio che separa un’informazione dalla sua trasformazione in azione.
Un dato deve essere copiato. Una persona deve aggiornare il CRM. Una decisione deve essere comunicata. Un’attività deve essere inserita manualmente. Un follow-up deve essere ricordato.
Singolarmente sono operazioni minime.
Moltiplicate per centinaia di conversazioni diventano ore di lavoro e numerose possibilità di errore.
È proprio in questi passaggi che l’automazione con AI può produrre un impatto concreto.
Dalla produttività individuale ai processi
I dati più recenti mostrano con particolare chiarezza la distanza tra l’utilizzo individuale dell’AI e la sua integrazione più profonda nel lavoro.
Secondo la Global Survey citata da McKinsey nel settembre 2026, l’80% degli intervistati dichiara che l’AI ha migliorato la propria produttività individuale, mentre soltanto il 37% attribuisce all’utilizzo dell’AI un impatto positivo sull’EBIT dell’organizzazione. (Source)
Il divario è significativo.
Professionisti e dipendenti hanno già trovato numerosi modi per utilizzare l’intelligenza artificiale: scrivere più velocemente, analizzare informazioni, sintetizzare documenti, preparare presentazioni o svolgere ricerche.
Trasformare questi vantaggi individuali in processi più efficienti richiede però un livello ulteriore di integrazione.
Anche la Banca d’Italia, in uno studio pubblicato nel giugno 2026, rileva che l’adozione dell’AI nelle imprese italiane rimane sotto la media europea ed è spesso confinata a utilizzi sperimentali. Tra le condizioni indicate per favorirne una diffusione più profonda emerge la necessità di strutture specializzate nell’integrazione dell’AI nei processi aziendali. (Source)
Un secondo studio della Banca d’Italia, pubblicato nel marzo 2026 e dedicato alle imprese italiane con almeno 50 addetti, associa inoltre l’adozione dell’intelligenza artificiale a incrementi della produttività del lavoro e della redditività. (Source)
Il tema centrale diventa quindi la qualità dell’integrazione.
Uno strumento produce un impatto maggiore quando riesce a inserirsi in un punto preciso del lavoro, ridurre un attrito ricorrente e collegarsi alle attività che vengono prima e dopo.
Un’unica memoria tra riunioni fisiche e call online
La frammentazione delle conversazioni rappresenta un ulteriore problema.
Una parte delle riunioni avviene fisicamente, altre su Google Meet, Zoom, Microsoft Teams o piattaforme simili.
Per un professionista che lavora quotidianamente in modalità ibrida, mantenere una memoria separata per ogni canale riduce inevitabilmente la possibilità di recuperare le informazioni.
Con PLAUD Desktop è possibile applicare lo stesso processo anche alle riunioni da remoto. La versione aggiornata nel 2026 registra l’audio direttamente dal computer senza aggiungere un bot alla call e trasferisce successivamente la registrazione all’account PLAUD per la trascrizione e il riepilogo. (Source)
La documentazione ufficiale indica inoltre il supporto per piattaforme come Google Meet, Zoom, Microsoft Teams, Slack Huddles e Cisco Webex, con alcune differenze legate al sistema operativo e alla modalità di utilizzo. (Source)
In questo modo riunioni fisiche e conversazioni online possono confluire nello stesso ambiente informativo.
Come scegliere l’AI più utile per il proprio lavoro
Non esiste un unico strumento AI più utile per ogni professionista.
Il valore dipende dal tipo di lavoro svolto e soprattutto dagli attriti che si ripetono con maggiore frequenza.
Per chi sviluppa software, un coding agent può produrre un impatto molto maggiore rispetto a un sistema di trascrizione.
Chi lavora nella ricerca può ottenere più valore da strumenti capaci di analizzare grandi quantità di fonti.
Per professionisti che trascorrono molte ore tra clienti, call e riunioni, la possibilità di conservare e interrogare le conversazioni può invece incidere direttamente sulla qualità del lavoro.
Il criterio utile diventa quindi individuare dove vengono persi tempo e informazioni durante una normale giornata professionale.
Questa prospettiva è coerente anche con quanto emerge dal Work Trend Index 2026 di Microsoft: cultura organizzativa, supporto manageriale e pratiche di lavoro risultano associate a oltre il doppio dell’impatto dell’AI rispetto al solo comportamento individuale. (Source)
La capacità di utilizzare un modello rimane importante.
La capacità di inserirlo correttamente nel lavoro determina quanto quel modello riuscirà effettivamente a incidere sui risultati.
È anche l’approccio adottato da Cuadro Group: analizzare i flussi reali, individuare i punti in cui informazioni e tempo vengono dispersi e valutare dove l’intelligenza artificiale possa migliorare concretamente il processo.
La memoria delle conversazioni come infrastruttura di lavoro
Tra le numerose applicazioni dell’intelligenza artificiale, la gestione delle conversazioni può apparire meno spettacolare rispetto alla generazione di immagini, software o contenuti.
Per chi desidera provare questo approccio, ogni dispositivo include il piano Starter con 300 minuti di trascrizione al mese senza un abbonamento aggiuntivo.
Per l’acquisto del dispositivo, il codice ACLAS200 permette di ottenere il 20% di sconto (VALIDO ENTRO IL 7 OTTOBRE).
Ecco il link:
Assicurati di avere il consenso di tutti prima di registrare.
In un mercato in cui i modelli AI diventano rapidamente più potenti e accessibili, la domanda più utile per professionisti e aziende potrebbe quindi essere molto concreta:
quali informazioni prodotte ogni giorno potrebbero generare più valore se fosse finalmente possibile recuperarle nel momento in cui servono?
Vuoi capire dove l’AI può essere davvero utile nella tua azienda?
In Cuadro partiamo dai processi reali per individuare dove informazioni, tempo e competenze vengono dispersi e quali applicazioni dell’intelligenza artificiale possono produrre un impatto concreto.
L’obiettivo è capire quali strumenti abbiano davvero senso, dove integrarli e come collegarli ai workflow già esistenti, evitando di aggiungere tecnologia senza una direzione precisa.
Se vuoi valutare quali opportunità di integrazione AI esistono nella tua azienda, puoi richiedere una consulenza con il team di Cuadro.
