Dall’interno: come Yapla vive la propria trasformazione digitale

Immaginiamo spesso che le aziende tecnologiche siano le più attrezzate per cavalcare le ondate dell’innovazione. Conoscono gli strumenti, seguono le tendenze, e sembrano “sempre un passo avanti” nella maturità digitale. Eppure l’arrivo dell’intelligenza artificiale ci ricorda una cosa semplice: nessuna organizzazione ha un pass automatico.

Yapla è un’azienda SaaS in crescita che supporta oltre 90.000 organizzazioni nel mondo. Da più di dieci anni portiamo avanti una promessa chiara: aiutare gli enti non profit a semplificare la gestione, centralizzare le attività e liberare tempo per concentrarsi sulla propria missione.

Con l’arrivo rapido dell’intelligenza artificiale (IA), ci siamo dovuti porre domande molto concrete, tipo:

• come capirne davvero le possibilità?
• come accelerare l’innovazione senza appesantire il lavoro quotidiano?
• come coinvolgere i team senza creare ansia?
• come integrare l’IA dove porta un valore reale?

In questo articolo apro le quinte di un’azienda software che, come tutte oggi, sta vivendo un cambiamento profondo: l’arrivo dell’IA.

Attraverso esempi pratici, riflessioni sul campo e un po’ di introspezione senza filtri, ti propongo un parallelo tra le sfide di Yapla e quelle che vivono le organizzazioni non profit, qualunque sia la loro dimensione o il livello di digitalizzazione.

Come un’azienda tech come Yapla integra l’IA, in modo concreto

Capire l’IA in modo semplice, senza gergo tecnico

Nella pratica, l’intelligenza artificiale è l’accesso a modelli capaci di capire le nostre richieste e produrre risposte utili: testi, strutture di dati, analisi, talvolta codice.

In altre parole: descriviamo un bisogno nel modo più chiaro possibile, e il modello ci restituisce un risultato utilizzabile. Può essere una bozza di email, un piano d’azione, una sintesi, una tabella strutturata o persino una porzione di programma.

Questi modelli evolvono velocemente. Automatizzano una parte del lavoro che prima richiedeva tempo, soprattutto ciò che è ripetitivo o facilmente strutturabile. In un’azienda SaaS come la nostra cambia la velocità di esecuzione, ma anche il modo in cui pensiamo al “come fare” prima di metterci all’opera.

L’IA si inserisce nella continuità della trasformazione digitale: prima il personal computer, poi il web, il mobile, l’era dei dati… L’IA non cambia la nostra missione. Cambia i mezzi per raggiungerla e ci obbliga a imparare più in fretta del solito.

Tre azioni semplici per partire con i team

Abbiamo deciso di non trattare l’IA come un progetto isolato. Abbiamo preferito renderla un riflesso quotidiano.

Ecco le tre azioni iniziali che abbiamo applicato in Yapla:

1. Semplificare l’uso, senza complessi: consideriamo l’IA uno strumento normale di lavoro. Se migliora un testo, un’analisi o una decisione, sta facendo esattamente il suo mestiere.
2. Usare i modelli di linguaggio tutti i giorni: ChatGPT, Claude, Gemini e altri sono accessibili a tutta l’azienda. Obiettivo semplice: far lavorare ognuno più velocemente, senza aspettare “il grande momento IA”.
3. Esplorare l’IA già presente nei nostri software: testiamo le funzionalità esistenti, teniamo ciò che serve davvero e impariamo cosa ci è utile. Spesso da qui arrivano i migliori “quick win”.

Questi tre gesti sono una base solida per iniziare in autonomia. E se vuoi un supporto per chiarire la direzione o strutturare un progetto più ambizioso, i nostri servizi professionali possono aiutarti a definire il percorso e avanzare più rapidamente.

Le condizioni interne che sostengono il movimento

Questi gesti hanno senso solo se la cultura aziendale li accompagna. Abbiamo quindi rinforzato alcune basi semplici:

• l’innovazione deve restare utile e collegata alla missione,
• perimentare deve essere possibile senza micromanagement,
• sbagliare è normale,
• la curiosità viene incoraggiata,
• la comunicazione è costante.

Gli effetti umani sono visibili e progressivi. Notiamo:

• meno senso di colpa nell’usare l’IA,
• crescita delle competenze collettive,
• una cultura della prova più naturale,
• più fiducia nei nostri metodi,
• comprensione chiara dei benefici.

AI First, AI Native e agenti IA: il nostro metodo di integrazione

Automatizzare il ripetitivo per concentrarsi sul valore

Come tutte le organizzazioni, facciamo attività ripetitive. Richiedono tempo ma non sempre creano valore diretto: copiare e incollare dati, produrre report manuali, classificare informazioni, rispondere alle stesse domande.

Se l’IA si occupa di queste fasi, liberiamo tempo per ciò che conta davvero: analizzare, decidere, accompagnare le persone, migliorare il prodotto. La nostra regola è semplice: automatizzare il ripetitivo per concentrarsi sul valore.

Molte organizzazioni non profit iniziano qui con guadagni rapidi interni. Ma quando il bisogno riguarda un progetto strutturante (migrazioni, rifacimento del sito con pagamenti online, ottimizzazione dei percorsi di soci, donazioni o eventi), l’accompagnamento dei servizi professionali fa risparmiare tempo e riduce i rischi.

Installare il riflesso AI First

AI First vuol dire: prima di cominciare un compito, ci chiediamo come l’IA potrebbe aiutarci.

Si parte spesso in piccolo. Per esempio:

• trasformare un’idea vaga in un piano chiaro,
• riscrivere un messaggio per renderlo più leggibile,
• riassumere un documento lungo,
• strutturare dati prima di analizzarli.

Poi, una volta che l’abitudine è consolidata, passiamo ad automazioni più avanzate. Il punto chiave è il riflesso, non la complessità.

Creare agenti IA interni

Individuate le attività ripetitive, creiamo agenti. Un agente IA è un’intelligenza specializzata progettata per una funzione precisa: capisce il contesto, decide un’azione, poi la esegue.

Li sviluppiamo solo quando portano benefici misurabili. Monitoriamo:

• frequenza d’uso,
• tempo risparmiato,
• qualità dei risultati,
• aspetti da migliorare.

Questo follow-up ci permette di avanzare velocemente senza disperderci.

Diventare un’organizzazione AI Native

AI Native è lo step successivo. Non “aggiungiamo” l’IA alla fine di un processo: la integriamo dall’inizio.

Vuol dire progettare processi e prodotti pensando a cosa l’IA può gestire, cosa può accelerare e cosa deve restare umano. Questa logica ci permette di evolvere senza ricostruire tutto ogni volta che esce una novità.

L’IA come amplificatore del lavoro umano

La nostra posizione è chiara: l’IA non sostituisce il lavoro umano, lo amplifica. Ci aiuta a consegnare più velocemente e con più coerenza, e libera tempo per temi umani, complessi e strategici.

I tre pilastri della strategia IA di Yapla

Per dare struttura alla nostra iniziativa lavoriamo su tre pilastri complementari.

1) Intelligenza operativa

Tutto ciò che migliora le operazioni di tutti i giorni: supporto, finanza, gestione interna, produzione di contenuti, analisi ricorrenti.

2) Intelligenza informatica

L’IA sta cambiando il modo di sviluppare: analisi, test, correzione, iterazione. La sfida è usarla per accelerare senza perdere rigore.

3) Intelligenza di prodotto

Integriamo l’IA direttamente in Yapla per creare valore concreto per gli enti non profit. Poiché i clienti centralizzano i dati su un’unica piattaforma, vogliamo aiutarli a sfruttarli in modo utile e sicuro.

Questa struttura a pilastri ci tiene con i piedi per terra. È la stessa logica per il non profit: si parte dall’operativo, si rinforzano gli strumenti, poi si evolve il “prodotto” in senso ampio, cioè percorsi e servizi. E se vuoi supporto per definire le priorità o implementare qualche progetto, i nostri servizi professionali possono intervenire su un tema specifico, mentre tu mantieni la direzione.

Costruire e orchestrare agenti IA

Cos’è un agente IA

Un agente è un’intelligenza specializzata con una missione precisa, in un perimetro definito e con un obiettivo chiaro.

Esempi di agenti in Yapla

Abbiamo già diversi casi concreti:

• priorità dei ticket di supporto,
• generazione di report di monitoraggio,
• sintesi di discussioni interne,
• analisi automatica dei bug per accelerarne la risoluzione.

L’idea è sempre la stessa: togliere il superfluo per lasciare all’umano più tempo per decidere e accompagnare.

Orchestrazione di agenti: come funziona

Orchestrare significa far collaborare più agenti in catena. Ognuno ha un ruolo:

• uno recupera l’informazione,
• uno la pulisce,
• uno la analizza,
• uno produce una sintesi o un’azione finale.

Costruiamo questo ecosistema passo dopo passo, partendo dalle attività più ripetitive.

Esempio: Yapla IA

Yapla IA è un agente già operativo: risponde alle domande degli utenti basandosi sulla nostra guida online.

La traiettoria è semplice: migliorare la comprensione del contesto e dargli accesso ad alcuni elementi utili (fatturazione, storico, informazioni account).

Obiettivo doppio:

• rispondere più velocemente ai clienti,
• liberare i team per i casi complessi e le interazioni umane.

Nella stessa logica, la ricerca semantica è un uso “utile subito” dell’IA: valorizza i dati esistenti e rende più semplice l’accesso alle risorse.

E per le organizzazioni non profit, cosa consigliamo?

Gli enti non profit vivono sfide molto simili alle nostre: bisogno di avanzare per step, tensione tra quotidiano già pieno e innovazione, necessità di restare allineati alla missione.
Il nostro approccio è trasferibile proprio perché è progressivo e concreto.

Un percorso in 6 tappe per crescere in maturità digitale

1. Fare una diagnosi: sapere da dove si parte.
2. Dare una direzione chiara legata alla missione.
3. Formare e coinvolgere il team: prima le competenze, poi gli strumenti.
4. Semplificare e automatizzare ciò che è ripetitivo.
5. Centralizzare e sfruttare i dati.
6. Sperimentare nel tempo, un passo alla volta.

Un piccolo consiglio da tenere sempre in mente prima di automatizzare qualsiasi cosa: fermarsi un attimo, osservare, testare e verificare che abbia davvero senso.

Come Yapla può aiutarti ad avanzare, con i tuoi tempi

In Yapla l’obiettivo è semplice: permettere a ogni organizzazione non profit di crescere in maturità digitale al proprio ritmo.
Se preferisci procedere in autonomia, hai già molte risorse gratuite:

• Yapla IA,
• la guida online,
• Yapla Academy,
• i nostri webinar,
• supporto via email o videoconferenza.

Se invece vuoi essere accompagnato nella tua trasformazione digitale, i nostri servizi professionali servono proprio a inquadrare e accelerare i progetti più strutturanti. In concreto possiamo aiutarti a chiarire la direzione e passare all’azione su temi come:

• migrazione di strumenti,
• rifacimento di un sito con funzionalità transazionali,
• ottimizzazione dei percorsi di soci, donazioni o eventi.

L’idea è farti risparmiare tempo costruendo qualcosa di solido e adatto alla tua realtà.

Infine, per le organizzazioni che vogliono fare ancora un salto in avanti, il nostro partner Riposte accompagna la riflessione strategica globale: strategia digitale in senso ampio, ma anche posizionamento, branding e allineamento tra missione, organizzazione e strumenti.

Conclusione

La maturità digitale è un movimento, non uno stato. L’IA fa parte di questa continuità: accelera l’apprendimento e amplifica ciò che già funziona.

In Yapla la integriamo come un riflesso: azioni semplici, cultura della sperimentazione, approccio AI First, agenti e logica AI Native.

Per le organizzazioni non profit il principio è lo stesso: avanzare un passo alla volta, restare legati alla missione e tenere le persone al centro.

In sintesi:

• l’IA è una nuova tappa della trasformazione digitale;
• la integriamo come riflesso quotidiano, non come progetto a parte;
• tre azioni di partenza: semplificare l’uso, adottare i modelli di linguaggio, esplorare l’IA già presente negli strumenti;
• AI First, agenti e AI Native strutturano un’adozione duratura;
• per il non profit, un percorso in 6 tappe aiuta ad avanzare senza perdersi.

Pascal Jarry, CEO di Yapla