«L’AI sarà un moltiplicatore della nostra potenza interna»
Andrea Albano, worldwide general counsel di Fendi, racconta come il dipartimento legale stia sperimentando l’intelligenza artificiale. Con due criteri precisi: maggiore qualità ed efficienza economica
Un avatar vestito Fendi accompagna i dipendenti in un training sulla privacy di dodici minuti, muovendosi tra negozi e sedi della maison. Il video è stato realizzato internamente attraverso l’intelligenza artificiale. È il primo risultato visibile di un percorso che il dipartimento legale di Fendi ha avviato diversi mesi fa e che oggi coinvolge governance, formazione e sperimentazione di nuovi strumenti.
Il punto non è tanto che oggi un team legale possa realizzare con l’IA qualcosa che fino a qualche anno fa avrebbe acquistato da un fornitore esterno, quanto capire quando abbia senso farlo. L’approccio scelto dalla squadra guidata da Andrea Albano, worldwide general counsel di Fendi, è stato quello di partire da problemi concreti e valutare, caso per caso, quali attività internalizzare. I criteri sono due, e Albano li mette in quest’ordine: maggiore qualità ed efficienza economica.
Sono così stati individuati tre casi d’uso: la produzione dei contenuti per la formazione in materia di compliance; l’analisi e la sintesi di un archivio di contratti di licensing; l’aggiornamento normativo. Tre esperimenti che hanno portato anche a conclusioni differenti.
«Stiamo costruendo l’aereo mentre voliamo», sintetizza Albano. E proprio questo processo di apprendimento sta iniziando a cambiare il modo di lavorare della funzione legale. A MAG racconta come, e con quali primi risultati.
Partiamo da quello che avete già realizzato. Come avete scelto i primi ambiti su cui sperimentare l’IA?
Abbiamo deciso di iniziare da tre aree di lavoro concrete. La prima è stata la produzione di contenuti per la formazione in materia di compliance. Il training privacy è stato il nostro primo banco di prova: ci ha permesso di capire nella pratica che cosa significhi utilizzare l’IA per arrivare a un prodotto finito e realmente utilizzabile.
Ma perché dovrebbe essere proprio il dipartimento legale a occuparsi direttamente della realizzazione di un video di training?
Perché il dipartimento legale interno è il migliore conoscitore dei bisogni specifici dell’azienda e del linguaggio da utilizzare. È importante riuscire a concepire un training realmente tailor made, anziché partire da un prodotto standard che viene poi adattato alle nostre esigenze. Non è, insomma, un “abito adattato”, ma qualcosa pensato fin dall’inizio da e per Fendi. In questo caso se ne sono occupate in particolar modo la senior manager Cristiana Cappetta e la trainee Fabiana La Fortuna.
Internalizzare, però, significa anche utilizzare ore di lavoro del team per un’attività che prima veniva acquistata all’esterno. Come valutate se ne vale davvero la pena?
Innanzitutto, consideriamo il valore aggiunto in termini di qualità. I prodotti che fino a qualche anno fa acquistavamo da fornitori esterni erano contenuti standardizzati che poi adattavamo alle nostre esigenze. Se volevamo una personalizzazione significativa, invece, il costo aumentava molto. Oggi abbiamo una licenza di un software validato dal gruppo LVMH, quindi inserito in un ambiente sicuro, che costa circa 4mila euro all’anno e ci consente di creare direttamente i contenuti di cui abbiamo bisogno, oltre a gestire il training e ricavare le statistiche in modo automatico. Poi c’è naturalmente un tema economico.
Cioè?
Un training di questo tipo costa normalmente tra gli 8 e i 12mila euro, mentre il costo delle ore necessarie per realizzarlo internamente, soprattutto utilizzando risorse junior, è nettamente inferiore. Quindi le ragioni che ci spingono verso l’internalizzazione sono, nell’ordine, una maggiore qualità e una maggiore efficienza economica.
Passiamo al secondo esperimento, che riguarda i contratti di licensing. Che problema volevate risolvere?
Avevamo un archivio di una ventina di contratti di licenza di diversa natura e nel frattempo era cambiato il responsabile del business. Dovevamo trovare un modo per permettergli di capire rapidamente che cosa ci fosse in quell’archivio: quali fossero i termini e le condizioni rilevanti e, più in generale, quali informazioni fossero contenute nei diversi contratti. Ci serviva, insomma, una sintesi operativa. E abbiamo pensato che fosse una buona occasione per capire che cosa riuscissimo a fare con l’IA.
Detta così sembra quasi l’applicazione più semplice dell’IA generativa: si inserisce un contratto e si chiede al sistema di riassumerlo. È stato così?
No, ed è proprio questo uno degli insegnamenti interessanti. Dire “metto il contratto in Copilot e mi faccio fare un summary” è semplice. Ma se devi farlo venti volte e vuoi ottenere un risultato realmente utilizzabile, uniforme e leggibile, la questione cambia. Abbiamo lavorato circa un mese per arrivare al primo template soddisfacente. Dovevamo stabilire la lunghezza, il contenuto, la struttura e soprattutto ottenere uniformità nei risultati. Una volta definito il modello, abbiamo replicato gli stessi prompt sull’intero archivio. Alla fine, abbiamo ottenuto, per ciascun contratto, diversi livelli di sintesi: un one pager, un executive summary e una versione più approfondita, tutti costruiti secondo la stessa logica.
A chi servono questi documenti?
In primis al nuovo responsabile del business, ma in realtà diventano una fonte di informazione utilizzabile da chiunque abbia bisogno di conoscere rapidamente il contenuto di un contratto. Anche dal ceo, per esempio. Questo ci ha consentito di risparmiare soprattutto molte ore di lavoro. Prima la due diligence su questi contratti la facevamo internamente oppure, se non avevamo la capacità necessaria, la affidavamo a uno studio esterno. Adesso disponiamo di una base informativa immediatamente utilizzabile.
Il terzo caso d’uso riguarda invece l’aggiornamento normativo. Qual era l’obiettivo?
Sì. La produzione normativa oggi è impressionante e abbiamo bisogno di qualcosa che ci aiuti a filtrare le novità, capire quali sono rilevanti per Fendi, quando diventano efficaci e quali termini dobbiamo rispettare.
In questo caso avete valutato di utilizzare strumenti che avevate già a disposizione, come Copilot, ma siete arrivati alla conclusione che è meglio acquistare una soluzione specializzata. Perché?
Perché se chiedi genericamente a Copilot un aggiornamento normativo su un determinato tema, si pone un problema di affidabilità: devi sapere a quando è aggiornata l’informazione, su quali fonti si basa e quanto puoi fidarti del risultato. È una complessità diversa rispetto alla sintesi di contratti che già possiedi o alla produzione di contenuti. E proprio la complessità della soluzione e la potenziale inattendibilità del risultato possono rendere più conveniente rivolgersi a un prodotto specializzato.
Tre casi d’uso che vi hanno portato a soluzioni diverse. Quanto c’è di sperimentale nel percorso che state facendo?
Non esiste necessariamente un’unica soluzione buona per tutto. Stiamo capendo come utilizzare questi strumenti mentre otteniamo risultati concreti per l’azienda. In qualche modo stiamo costruendo l’aereo mentre voliamo.
Prima ancora di arrivare ai casi d’uso, però, avete dovuto costruire una governance dell’IA. Come vi siete organizzati?
Abbiamo iniziato diversi mesi fa lavorando parallelamente sulla dimensione normativa e su quella operativa. Sul primo fronte era importante definire il quadro regolatorio, impostare le policy e individuare chi dovesse presidiare il tema, perché l’IA è un ambito regolatorio nuovo che va gestito in modo organico. Abbiamo quindi individuato all’interno del team persone dedicate e costituito un AI committee che riunisce legal, privacy, Information Technology e cybersecurity.
Come avete preparato le persone all’utilizzo di questi strumenti?
Abbiamo lavorato sul programma di AI literacy, che considero uno degli aspetti fondamentali. Per utilizzare questi strumenti le persone devono innanzitutto capire come funzionano e di che cosa stiamo parlando. Devono avere un linguaggio comune, conoscere i meccanismi di base e le differenze, per esempio, tra un sistema che opera all’interno di un ambiente protetto e uno strumento aperto rispetto alla condivisione delle informazioni. Se non comprendi come funziona uno strumento, difficilmente riesci a capirne anche i rischi.
Quanto ha contato l’endorsement del ceo in questo percorso?
Tantissimo. Il nostro ceo ha una mentalità molto orientata all’innovazione e stimola l’intera azienda a valutare le potenzialità degli strumenti di IA. Il suo endorsement diventa un driver perché si traduce in obiettivi per il leadership team e, a cascata, per le diverse funzioni. Insieme al forte stimolo arrivato dall’IT, ha fatto sì che l’IA diventasse una delle priorità dell’azienda, spingendoci a sistematizzare il tema e a cercare un utilizzo concreto degli strumenti, invece di limitarci a parlarne in termini teorici.
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