Jet HR usa l’AI contro gli sprechi: fino a 33 miliardi che le imprese italiane potrebbero recuperare
E se una parte del problema del costo del lavoro in Italia non fosse soltanto quanto pagano le imprese, ma anche quanto denaro lasciano inutilizzato perché il sistema è troppo complicato?
È da questa domanda che nasce la nuova iniziativa raccontata da Marco Ogliengo e Francesco Scalambrino, co-founder di Jet HR.
I due founder partono da un episodio molto concreto. Durante una trattativa commerciale, un potenziale cliente stava discutendo il prezzo del servizio payroll. Jet HR ha deciso di spostare completamente il terreno della conversazione: invece di concentrarsi sul costo del software, ha analizzato i dati dell’azienda attraverso agenti sviluppati ad hoc per individuare opportunità economiche non utilizzate.
Da quella prima analisi è nata una domanda molto più grande: se queste inefficienze esistono in una singola azienda, quante ce ne sono nell’intero sistema imprenditoriale italiano?
La risposta a cui Jet HR è arrivata porta a un numero impressionante: fino a 33 miliardi di euro potenzialmente recuperabili dalle imprese italiane.
Il problema non è che gli incentivi non esistono
Il punto sollevato da Ogliengo e Scalambrino è particolarmente interessante perché ribalta una convinzione piuttosto diffusa.
Spesso le aziende chiedono nuovi incentivi, agevolazioni e strumenti per ridurre il costo del lavoro. Ma una parte delle opportunità esiste già. Il problema è riuscire a individuarle e utilizzarle.
Nel video i founder fanno tre esempi molto semplici: agevolazioni in fase di assunzione che non vengono utilizzate, welfare aziendale non sfruttato e mancato recupero dell’IVA sui rimborsi spese.
La difficoltà nasce dalla complessità.
Normative, requisiti, scadenze e condizioni rendono spesso economicamente poco conveniente per un’azienda cercare manualmente tutte le opportunità disponibili. In altri casi, semplicemente, l’impresa non sa neppure di averne diritto.
È precisamente in questo spazio che Jet HR vuole inserire l’Intelligenza Artificiale.
Agenti AI che cercano denaro mentre l’azienda lavora
L’approccio sviluppato da Jet HR mette insieme tre elementi: il software proprietario che gestisce i dati dei dipendenti, agenti AI verticali che analizzano continuamente le possibili opportunità di risparmio e, attraverso partner specializzati, consulenza professionale nei casi in cui rimane necessario l’intervento umano.
L’idea è semplice: invece di chiedere all’imprenditore o all’ufficio HR di conoscere ogni possibile agevolazione, è il sistema a lavorare in background.
Ogliengo la sintetizza nel video quasi come una notifica: il software individua un’opportunità e dice all’azienda, in sostanza, “vuoi recuperare 100.000 euro? Clicca qui”.
E qui arrivano i primi numeri reali.
Jet HR dichiara oggi un risparmio medio validato di 1.521 euro per dipendente e oltre 1.500 aziende clienti. Sul proprio sito riporta inoltre diversi casi concreti di recupero, tra cui 101.000 euro per Serenis e 210.000 euro per Lexroom.
Nel video vengono citati anche altri casi, tra cui Octopus Energy, per la quale viene indicato un recupero di 193.000 euro al momento della registrazione.
Da dove arrivano i 33 miliardi
È importante capire cosa rappresenta realmente questa cifra.
Non sono 33 miliardi già recuperati da Jet HR.
Secondo i dati pubblicati dalla società, uno studio PwC Italia ha analizzato un campione con 457 miliardi di euro di costo totale del lavoro e un costo medio per addetto di 34.447 euro. L’analisi stima un’inefficienza teorica proiettata sull’Italia superiore a 46 miliardi l’anno; le leve di ottimizzazione individuate produrrebbero un potenziale risparmio di circa 31,2 miliardi, pari a circa il 7% del costo del lavoro considerato.
Jet HR afferma inoltre che, sui propri clienti, viene già recuperato il 72% dell’inefficienza rilevata. Incorporando i risultati osservati e proiettando il modello su scala nazionale, il potenziale indicato arriva fino a 33 miliardi di euro.
È quindi una stima di potenziale, non denaro già recuperato.
Ma proprio per questo il dato apre una riflessione interessante.
“Questa è l’AI che mi interessa raccontare: non quella inserita in un prodotto perché oggi bisogna poter dire che utilizziamo l’Intelligenza Artificiale, ma quella che produce un risultato misurabile. Jet HR parte da una delle nostre maggiori debolezze, la complessità burocratica, e prova a trasformarla in un problema risolvibile attraverso la tecnologia. Forse una parte dell’AI Made in Italy può nascere proprio così: prendendo problemi profondamente italiani e costruendo soluzioni abbastanza forti da trasformarli in opportunità.”
Max Brigida – Founder La Tech #MadeinItaly®
Un’AI costruita intorno alla complessità italiana
Siamo abituati a raccontare l’Intelligenza Artificiale soprattutto attraverso chatbot, generazione di contenuti e grandi modelli linguistici.
Qui l’approccio è diverso.
Jet HR sta utilizzando AI e agenti per affrontare un problema estremamente verticale: interpretare la complessità del sistema del lavoro italiano e trasformarla in azioni economicamente utili per le imprese.
Ed è forse questo l’aspetto più interessante in chiave Tech Made in Italy.
La burocrazia italiana viene normalmente considerata uno svantaggio competitivo. Ma proprio quella complessità può diventare un terreno sul quale costruire tecnologia altamente specializzata.
L’AI non elimina una normativa complessa. Può però diventare lo strumento che la legge continuamente, incrocia i dati dell’azienda, identifica opportunità e porta all’attenzione dell’imprenditore soltanto ciò che può essere realmente utilizzato.
La tecnologia, in questo caso, non crea un nuovo incentivo. Cerca di rendere utilizzabili quelli che già esistono.
Quando l’AI produce un risultato che finisce nel conto economico
Quello di Jet HR è anche un buon esempio di una fase nuova dell’Intelligenza Artificiale.
La domanda per le aziende sta lentamente passando da “come possiamo usare l’AI?” a “quanto valore economico riesce realmente a produrre l’AI?”
Un agente che scrive una mail fa risparmiare qualche minuto.
Un agente che individua automaticamente decine di migliaia di euro che un’impresa potrebbe recuperare produce invece un risultato immediatamente misurabile.
È probabilmente qui che vedremo una parte importante della prossima competizione nell’AI B2B: non nell’aggiungere semplicemente un assistente intelligente a un software esistente, ma nel costruire sistemi capaci di agire sui processi e generare un ritorno economico verificabile.
Ed è significativo che una Tech Made in Italy stia provando a farlo partendo da uno dei problemi più italiani che esistano: la burocrazia
