Quali programmi aziendali l'AI può guidare da sola, e da cosa dipende

Sotto l'organizzazione HKUDS è comparso su GitHub un progetto che prende più di quaranta programmi per computer già esistenti, da LibreOffice a GIMP a QGIS, e costruisce per ognuno un modo di comandarli scrivendo istruzioni di testo invece di cliccare. Si chiama CLI-Anything, è distribuito con licenza Apache 2.0 e alla lettura del 17 agosto 2026 ha raccolto circa 47.700 stelle, che su GitHub sono il segnale con cui gli sviluppatori dicono che una cosa gli interessa. Automatizzare i programmi aziendali con l'AI significa mettere un'intelligenza artificiale nella condizione di eseguire da sola le operazioni che oggi una persona fa a mano dentro un programma. Il valore di questo progetto per un'azienda non sta nell'elenco dei programmi che copre. Sta nel fatto che dichiara con precisione quando il meccanismo non funziona.

La lista dei programmi coperti spiega da sola di cosa stiamo parlando: oltre a LibreOffice, GIMP e QGIS ci sono Blender, Inkscape, Audacity, Krita, MuseScore, Kdenlive, Shotcut, OBS Studio, Draw.io, Zotero, Calibre, Joplin, Godot Engine, n8n e Ollama. Sono i programmi con cui si fa lavoro vero, tutti i giorni, in migliaia di uffici. Non sono strumenti per programmatori.

Perché il confine passa dal codice del programma, non dall'intelligenza dell'AI

Nella pagina del progetto CLI-Anything c'è una frase che vale più di tutto l'elenco delle funzioni: Microsoft Office, Excel, Word, Photoshop e i prodotti Adobe non sono supportati, perché il progetto lavora esclusivamente su applicazioni open source e su alcune interfacce web. Questa non è una scelta ideologica, ed è la ragione per cui riguarda voi. Il progetto dichiara fra i propri limiti che la sua procedura analizza e genera partendo dal codice sorgente, e che quando il programma bersaglio esiste soltanto come file già compilato la qualità del risultato peggiora in modo sostanziale.

Tradotto nel mondo di un'azienda da dieci a duecento dipendenti: il fatto che l'AI riesca o non riesca a usare un vostro programma non dipende da quanto è avanzato il modello che avete comprato. Dipende da come è fatto il programma. Per anni la conversazione sull'intelligenza artificiale in azienda si è concentrata sul modello, che è la parte su cui nessun imprenditore ha voce in capitolo. La parte su cui invece la voce in capitolo ce l'ha è un'altra: quali programmi l'azienda ha scelto di usare, e quanto quei programmi si lasciano comandare dall'esterno.

Questa è anche la ragione per cui molte aziende hanno la sensazione di essere ferme pur avendo pagato le licenze degli strumenti AI. L'AI in azienda si blocca dove il lavoro vive dentro un programma che non ha nessuna porta d'ingresso oltre alle sue finestre. È lo stesso ragionamento che ho fatto scrivendo di come integrare l'AI nel gestionale aziendale invece di comprare l'ennesima applicazione separata, e qui arriva la conferma dal lato opposto: senza una via d'accesso al programma, l'automazione non parte.

Quando l'AI può automatizzare i programmi aziendali

L'AI può automatizzare un programma aziendale quando esistono tre cose, e sono tre cose verificabili prima di spendere un euro. La prima è una via per dare ordini al programma senza passare dal mouse, che tecnicamente si chiama riga di comando o interfaccia programmabile. La seconda è che il programma risponda in un formato che un altro programma può leggere: CLI-Anything prevede che ogni comando generato accetti l'opzione --json, cioè restituisca il risultato in una forma strutturata invece che come testo pensato per un occhio umano. La terza è la possibilità di annullare, e il progetto la mette dentro come funzione di undo e redo.

Sono tre criteri che potete usare come domande, indipendentemente da questo progetto e anche fra due anni. Un fornitore che risponde sì a tutte e tre vi sta dicendo che l'automazione di quel processo è un lavoro di configurazione. Un fornitore che risponde no vi sta dicendo che qualunque automazione dovrà imitare i clic di una persona dentro le finestre, che è la tecnica più fragile che esista e la prima a rompersi al primo aggiornamento dell'interfaccia.

C'è un dettaglio del progetto che merita attenzione perché anticipa dove sta andando il software aziendale. Per ogni programma trattato, CLI-Anything scrive un file chiamato SKILL.md nel percorso skills/cli-anything-<software>/SKILL.md, cioè un foglio di istruzioni in cui è spiegato all'intelligenza artificiale come si usa quel programma. Il software non viene solo reso comandabile, viene anche accompagnato dal suo manuale d'uso scritto per una macchina. Fra qualche anno la domanda da fare a chi vi vende un programma non sarà più solo quanto costa la licenza, sarà se il programma arriva con le istruzioni per l'AI che dovrà usarlo.

Le tre cose che il progetto dichiara di non saper fare

CLI-Anything elenca tre limiti nella propria documentazione, e sono la parte più onesta e più utile del progetto. Il primo: la generazione affidabile dell'interfaccia richiede modelli di fascia alta, e il progetto nomina Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6 e GPT-5.4, avvertendo che modelli più deboli producono interfacce incomplete o sbagliate che poi richiedono correzione manuale significativa. Il secondo: senza codice sorgente la qualità cala molto, come già detto. Il terzo: una singola esecuzione può non coprire tutte le funzioni del programma, e serve rilanciare un comando di rifinitura una o più volte per arrivare a qualità di produzione.

Il terzo limite è quello che un imprenditore deve tenere in mente quando qualcuno gli mostra una dimostrazione. Il progetto dichiara circa 2.464 test superati, quindi non stiamo parlando di un esperimento improvvisato, e nonostante questo scrive che una passata sola non basta. Chi vi presenta un'automazione costruita con l'AI in mezza giornata vi sta mostrando una cosa che funziona, non una cosa finita. La distanza fra le due è dove finiscono i soldi nella maggior parte dei progetti che si fermano prima di entrare in produzione.

Da dove si comincia, senza reparto informatico

Il primo passo si fa su un foglio e costa un'ora. Scrivete i lavori che in azienda una persona fa a mano dentro un programma, sempre nello stesso modo, molte volte al mese: esportare gli stessi documenti, rinominare file secondo una regola, convertire formati, riformattare tabelle, generare la stessa presentazione con dati nuovi. Non i lavori che richiedono giudizio, solo quelli che una persona sa fare a memoria e trova noiosi. Quella lista è l'unico punto di partenza sensato, e nessun consulente può scriverla al posto vostro perché nessuno conosce quei passaggi meglio di chi li esegue. Lo stesso conteggio applicato a un settore preciso, con le voci vere di una struttura ricettiva, sta in cosa automatizzare davvero in un hotel, e con quelle di uno studio o di un poliambulatorio in cosa fa e cosa non fa l'intelligenza artificiale per medici.

Il secondo passo è una domanda sola, da fare per iscritto al fornitore di ciascun programma della lista: il programma si può comandare dall'esterno senza passare dalle finestre, e con quali operazioni. Chiedete la risposta per iscritto perché serve a voi, non a loro: se un giorno decidete di automatizzare quel processo, quella riga decide se il lavoro dura due giorni o due mesi. Se il programma è open source la risposta la può verificare direttamente chi vi assiste sull'informatica, senza aspettare nessuno.

Il terzo passo riguarda i permessi, e non va rimandato alla fine. Un'intelligenza artificiale che comanda un programma con la vostra licenza fa tutto quello che quella licenza permette, cancellazioni comprese: la stessa dinamica di cui ho scritto in quali permessi dare all'AI in azienda partendo dal caso Kiro dentro AWS. Prima di lasciare che un'automazione tocchi documenti veri, decidete su quali cartelle può scrivere e quali operazioni richiedono una conferma umana. Se volete arrivare a queste tre cose con qualcuno che le ha già fatte, è parte del lavoro della consulenza AI per le PMI, insieme alla scelta di quale processo automatizzare per primo.

Su questo sito il meccanismo di cui parla CLI-Anything è già in funzione, in piccolo, e lo cito perché è verificabile e non perché sia un merito. I controlli SEO di marcomasut.com non sono un pannello con dei pulsanti, sono undici script nella cartella scripts/geo/ richiamabili come comandi, per esempio npm run seo:keyword, e le istruzioni con cui l'AI scrive gli articoli stanno in un file SKILL.md dentro .claude/skills/articolo/. Ho scritto quelle cose in quella forma per una ragione pratica: un lavoro che si può chiamare con un comando lo può eseguire una persona oppure un'intelligenza artificiale, e non serve rifare niente per passare dall'una all'altra. Un lavoro che esiste solo come sequenza di clic dentro una finestra resta lavoro di una persona, per sempre.

La domanda da portarsi via non è se l'AI sia abbastanza intelligente per usare i vostri programmi. È quanti dei programmi su cui gira la vostra azienda accettano un ordine scritto, perché quella è la misura reale di quanto lavoro potete togliere dalle mani delle persone. Chi non ha ancora un'idea di dove cominciare trova il percorso completo nella guida pratica all'AI per le PMI.