Il data entry è ancora per molte aziende un processo che rallenta la produttività, invisibile ma costoso. L’inserimento manuale di dati, infatti, non è solo una ripetizione della stessa azione, che fa sprecare tempo: è una fonte continua di imprecisioni, rallentamenti e inefficienze che si traducono in perdite economiche significative. Basti pensare al tempo che dipendenti qualificati dedicano a trascrizioni, verifiche e correzioni, sottraendolo ad attività a maggiore valore aggiunto. Un altro esempio sono gli errori di battitura o di interpretazione, che possono innescare effetti a catena nei processi aziendali, dal customer care alla contabilità.
Ridurre questi costi non è soltanto una questione di produttività, ma una scelta strategica. Ed è qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale. Grazie a soluzioni AI sempre più accessibili e personalizzabili, le aziende possono automatizzare l’inserimento dati.
In questa guida verranno esaminati i principali limiti del data entry manuale e i vantaggi della sua automazione. Verrà approfondito in particolare il metodo per diminuire errori e costi operativi grazie all’uso dell’AI. Per farlo, useremo come esempio pratico il tool sviluppato da Codebaker.
Rischi e limiti del data entry manuale
La gestione dei dati aziendali manuale, pur essendo ancora diffusa in molte realtà, presenta una serie di criticità strutturali che non è bene ignorare. Ecco quali sono i limiti e i rischi di questa pratica ormai obsoleta.
Errori di trascrizione e perdita di dati
L’inserimento manuale dei dati è soggetto a un’elevata probabilità di errore umano: una cifra sbagliata, un nome duplicato, un campo lasciato vuoto possono generare anomalie nei database, con conseguenze a cascata su analisi, report e decisioni aziendali. Anche una piccola imprecisione può compromettere la qualità del servizio. Inoltre, il rischio di perdita di dati aumenta quando le informazioni vengono gestite su file locali o moduli cartacei, rendendo difficile un backup strutturato e sicuro.
Costi nascosti e inefficienza operativa
Ore di lavoro spese per attività ripetitive riducono la produttività e impediscono ai team di concentrarsi su compiti più strategici. A ciò si aggiungono i costi nascosti legati alla correzione degli errori e alle interruzioni nei processi di lavoro. L’efficienza operativa ne risente, rallentando l’intero ciclo aziendale.
Problemi di tracciabilità e conformità (es. GDPR)
Con questa impostazione di lavoro è anche complesso riuscire a garantire la tracciabilità completa delle informazioni e l’applicazione coerente delle policy aziendali. Questo è particolarmente critico in ambiti regolamentati, come quello della privacy (GDPR), dove è necessario sapere esattamente dove risiedono i dati, chi li ha inseriti e quando sono stati modificati. La mancanza di un controllo centralizzato espone l’azienda a rischi legali e reputazionali.
Difficoltà di scalare e integrare i dati tra sistemi
Altro limite rilevante è la scarsa scalabilità. Quando i volumi di dati crescono – ad esempio in fase di espansione o onboarding massivo – il modello manuale diventa insostenibile. Inoltre, i dati inseriti a mano spesso rimangono isolati in silos informativi, ovvero isolati all’interno di un reparto, di un sistema o di un’applicazione,difficili da integrare con CRM, ERP o altri sistemi aziendali. Questo ostacola la semplificazione dei processi e compromette la qualità dell’analisi decisionale.
Come l’Intelligenza Artificiale Trasforma il Data Entry
L’AI non si limita ad “automatizzare” una mansione ripetitiva, ma grazie ad essa è possibile ripensare l’intero flusso di gestione dei dati in modo più intelligente, efficiente e scalabile. Tutto parte dall’estrazione automatica delle informazionoi, resa possibile da tecnologie come l’OCR (Optical Character Recognition) e dall’IDP (Intelligent Document Processing). Questi strumenti consentono all’AI di leggere documenti strutturati e non strutturati – come moduli cartacei, PDF, fatture, email, identificando le informazioni rilevanti anche quando sono scritte a mano, sparse in più pagine o contenute in formati non uniformi. A differenza degli strumenti tradizionali, l’AI non si limita a copiare i dati: li comprende, li contestualizza e li organizza secondo logiche predefinite.
Una volta estratte, le informazioni vengono inserite automaticamente nei sistemi aziendali con un alto livello di precisione. Il margine d’errore si riduce drasticamente grazie a regole intelligenti e modelli di machine learning capaci di adattarsi al contesto. In questo modo si evitano dati duplicati, errori di formattazione e informazioni mancanti.
Ma il vero valore dell’AI emerge nel momento della validazione: gli algoritmi avanzati non solo inseriscono i dati, ma li confrontano con fonti esistenti, segnalano anomalie e richiedono – quando necessario – un intervento umano mirato. Questo processo di controllo integrato favorisce l’individuazione di incongruenze prima che diventino problemi, contribuendo alla compliance e alla tracciabilità dei dati.
Infine, l’AI apprende. Grazie a tecnologie come il Natural Language Processing (NLP) e all’apprendimento automatico, il sistema migliora nel tempo analizzando i pattern di utilizzo, gli errori corretti manualmente e le eccezioni gestite dagli utenti. Questo apprendimento continuo consente all’IA di adattarsi alle specificità del contesto aziendale, diventando sempre più efficace con l’uso.
Come Ottimizzare il Data Entry con Codebaker e Data Alchemy
Dopo aver esplorato i limiti del data entry manuale e i vantaggi di un’ottimizzazione intelligente, è il momento di vedere come queste soluzioni si traducono in strumenti concreti. Codebaker, con il suo modulo Data Alchemy, offre una piattaforma con cui le aziende possono organizzare i dati in modo efficiente e scalabile. Nei paragrafi seguenti, saranno approfondite le funzionalità principali di Data Alchemy nell’automazione dell’acquisizione e trasformazione dei dati con alcuni esempi pratici.
Cosa fa Codebaker: orchestrazione di dati tra app, API e file
Codebaker è un’azienda italiana con sede a Bologna specializzata nello sviluppo di tecnologie innovative, che ha creato un software in grado di gestire in modo fluido e intelligente il flusso di dati tra le diverse applicazioni che un’impresa utilizza ogni giorno. Funziona come un “direttore d’orchestra” capace di mettere in comunicazione file Excel, database, gestionali, CRM, API esterne e molto altro, eliminando i passaggi manuali.
Cos’è Data Alchemy: automatizzare l’acquisizione e trasformazione dei dati
Data Alchemy è lo strumento di Codebaker che rende possibile l’automazione avanzata del data entry. Utilizzando tecnologie come OCR, NLP e IDP, Data Alchemy acquisisce dati da fonti diverse e li trasforma in informazioni strutturate e pronte all’uso. Non si tratta solo di “leggere” un dato, ma di comprenderlo e integrarlo nel processo operativo dell’azienda.
Esempi pratici: caricare fatture, leggere documenti, aggiornare CRM, inviare dati a fogli Excel o database
Con Codebaker e Data Alchemy, il data entry si traduce in una procedura intelligente. Un’azienda può, ad esempio, caricare in blocco fatture in PDF in una cartella condivisa: il sistema le legge, estrae i campi rilevanti (fornitore, importo, data, numero), li valida e li inserisce direttamente in un gestionale o in un foglio Excel già formattato. Oppure può leggere automaticamente documenti ricevuti via email, interpretarli con il supporto dell’AI e salvare i dati nei sistemi interni senza intervento umano. Un altro caso tipico è l’aggiornamento di un CRM: quando arriva una nuova anagrafica o un lead da un modulo web, Codebaker può verificarne la correttezza, completare i dati mancanti da fonti esterne (es. codici fiscali, indirizzi) e aggiornare il record nel database aziendale. Allo stesso modo, si possono programmare esportazioni periodiche verso fogli Excel o database SQL per avere report sempre aggiornati senza doverli compilare a mano.
Dal file al dato strutturato in pochi clic: esempio pratico
Uno degli aspetti più concreti e tangibili è la capacità di trasformare documenti grezzi – come PDF, immagini o file di testo – in dati strutturati, pronti per essere utilizzati nei flussi aziendali. Grazie a strumenti come Data Alchemy, anche file complessi o disomogenei possono essere interpretati, analizzati e integrati nei sistemi esistenti senza scrivere una riga di codice. Di seguito, ecco passo dopo passo come avviene questa trasformazione.
Caricamento di un PDF (es. bolla di trasporto o contratto)
Il processo inizia con l’upload di un documento, ad esempio una bolla di trasporto in PDF ricevuta via email o salvata in una cartella condivisa. Lo stesso vale per un contratto di fornitura, una distinta di spedizione o qualsiasi altro documento operativo. Basta selezionare il file o configurare una fonte di acquisizione automatica (una cartella, un inbox, un sistema esterno), e il flusso si attiva senza necessità di intervento manuale.
Parsing automatico con AI (estrazione di campi rilevanti)
Una volta acquisito, il file viene analizzato tramite algoritmi di OCR e NLP. L’intelligenza artificiale riconosce il contenuto testuale, individua le aree del documento che contengono informazioni chiave (es. numero documento, data, destinatario, codici prodotto, quantità, condizioni contrattuali) e le estrae con precisione.
Validazione e invio su tool esterni (Notion, Google Sheets, CRM, ecc.)
I dati estratti vengono poi validati secondo regole definite dall’utente: ad esempio, controllo dei formati, campi obbligatori, valori logici o coerenza con dati già esistenti. Una volta superata la validazione, le info possono essere inviati direttamente alle applicazioni desiderate, come un CRM per aggiornare un lead, un foglio Google Sheets per la reportistica, una tabella in Notion per la gestione documentale o un database aziendale per l’archiviazione strutturata.
Benefici tangibili dell’automazione AI-powered
Implementare un sistema basato sull’intelligenza artificiale non è solo una scelta tecnologica, ma una leva strategica che incide direttamente su efficienza, costi e qualità del lavoro. Le aziende che adottano soluzioni AI come Data Alchemy registrano vantaggi concreti e misurabili in tempi brevi. Ecco i principali benefici:
- Riduzione fino al 90% del tempo di inserimento: consente di processare in pochi secondi volumi di informazioni che, manualmente, richiederebbero ore di lavoro. Questo accorcia i tempi operativi;
- Abbattimento degli errori manuali: l’AI elimina i tipici errori di battitura, omissione o duplicazione, garantendo una maggiore precisione nell’inserimento e una qualità del dato più elevata, fondamentale per processi decisionali, analisi e compliance;
- Riduzione dei costi operativi: meno tempo speso in queste operazioni ripetute significa minori costi del personale dedicato, oltre a un abbattimento delle spese legate alla correzione degli errori e al rallentamento dei flussi;
- Maggiore sicurezza, controllo e verifica dei processi: ogni dato processato tramite AI viene tracciato, validato e conservato secondo criteri standardizzati, semplificando le operazioni di controllo interno, audit e conformità normativa;
- Tempo liberato per attività a maggior valore: i team possono concentrarsi su analisi, progettazione, innovazione e relazioni con i clienti, ovvero attività che generano valore reale per il business.
Quando scegliere una soluzione come Codebaker
Non tutte le aziende hanno bisogno dello stesso tipo di automazione, ma ci sono situazioni in cui adottare una piattaforma come Codebaker diventa non solo utile, ma essenziale. Quando si gestiscono molti dati provenienti da fonti diverse, si lavora con strumenti non integrati tra loro o si vuole ridurre la dipendenza dal team IT, Data Alchemy può essere lo strumento giusto. Ecco i contesti ideali in cui questa soluzione esprime tutto il suo potenziale.
Gestione di tanti file, PDF, Excel e fonti diverse
Se il lavoro quotidiano coinvolge decine o centinaia di documenti in formati diversi – dalle bolle di trasporto in PDF ai report in Excel, dai documenti scansionati alle email con allegati – automatizzare il flusso di acquisizione, lettura e inserimento dati diventa fondamentale. Gli strumenti elaborati da Codebaker consentono di centralizzare tutto questo in un unico ambiente.
Ottimizzazione dati tra vari strumenti (ERP, CRM, tool cloud)
Molte aziende utilizzano un mix di software diversi – ERP, CRM, strumenti di gestione progetti, database e app cloud – che spesso non si parlano tra loro. Con Codebaker è possibile trasferire dati da uno strumento all’altro senza passaggi manuali, migliorando la coerenza delle informazioni, evitando duplicazioni e accelerando i processi interni.
Conclusione
Ottimizzare il data entry con l’intelligenza artificiale non è una soluzione riservata a grandi aziende con infrastrutture complesse. È una possibilità concreta, già oggi accessibile anche a realtà medio-piccole che vogliono lavorare meglio e più velocemente. Come si è visto, automatizzare questi processi consente di ridurre drasticamente il tempo dedicato all’inserimento dei dati, abbattere gli errori manuali e tagliare i costi operativi. Ma il vantaggio più grande è forse quello invisibile: liberare tempo e risorse da attività ripetitive, per dedicarle a task ad alto valore, come analisi, progettazione e crescita del business.
Strumenti come Data Alchemy di Codebaker dimostrano che sfruttare l’AI non è complicato: è già pronta, integrabile, e pensata per chi ha bisogno di soluzioni agili, flessibili e autonome. Chi vuole capire come applicarla nel proprio contesto, può partire in modo semplice: testando un flusso demo oppure contattando il team di Codebaker per costruire insieme un caso d’uso personalizzato, modellato sui dati e sugli strumenti già in uso.
