Assessment
Mappiamo processi, dati e casi d'uso. Ne esce la lista di cosa costruire, in ordine di ritorno, con segnati i casi da lasciar perdere.
Un documento operativo, non teorico: in poche settimane sapete dove muovervi e con quale priorità.
La maggior parte dei progetti di AI in azienda si ferma alla dimostrazione. Funziona in una demo, non in produzione. Cominciamo dall'assessment: dove l'AI regge il carico reale, con quali dati, con che ritorno.
Il servizio
Il modello si sceglie alla fine. Prima si decide cosa deve fare, e su quali dati.
Un progetto di AI generativa in azienda vive o muore su tre condizioni, e nessuna riguarda lo strumento. Il dato: esiste, è pulito, è usabile senza problemi di privacy o proprietà. Il processo: regge l'automazione così com'è, oppure va ridisegnato prima. L'errore: quando il modello sbaglia, una revisione umana lo intercetta a un costo sostenibile, oppure no. Chi salta questa verifica arriva alla demo che stupisce e alla produzione che non parte.
Il nostro assessment mette nero su bianco i casi che superano le tre condizioni e quelli che non le superano. Per ognuno: valore atteso, dato necessario, rischio, e la sequenza con cui affrontarli, in ordine di ritorno. Non è un documento da archiviare, è la lista delle cose da costruire.
Costruiamo e mettiamo in produzione, non vendiamo ore di formazione. Uno spinoff dedicato alla virtual production, workflow generativi dentro i gestionali e i CRM su cui lavoriamo, strumenti che usiamo ogni giorno. Se un caso non regge il passaggio dalla demo al lavoro reale, resta una demo, e ve lo diciamo prima.
Quali problemi l'AI risolve, e quali no
Non tutti i processi guadagnano dall'AI, e qualcuno ci perde. L'AI generativa lavora bene dove il compito è ripetitivo ma richiede linguaggio o immagini, dove un margine di errore è tollerato e recuperabile, e dove il dato per guidare il modello esiste già. Un assistente che pesca dai vostri documenti e risponde alle domande interne. La produzione e l'adattamento di contenuti su più mercati. L'estrazione e la classificazione di informazioni da mail, contratti, ticket.
Lavora male, o non lavora, dove serve una risposta esatta e verificabile ogni volta, dove l'errore ha conseguenze legali o di sicurezza, o dove il dato non c'è o non è vostro. In quei casi la risposta utile è non usarla, e ve la diamo prima di provare a vendervela.
Perché tanti progetti si fermano alla demo
La demo funziona perché gira su casi scelti, dati puliti a mano, nessun volume. La produzione rompe su tutto quello che la demo evita: il dato reale è sporco, gli utenti chiedono cose fuori copione, il costo per ogni chiamata al modello si moltiplica per migliaia di richieste al giorno.
Un progetto che arriva davvero in produzione nasce già disegnato per quei tre problemi: pulizia e governo del dato, comportamento previsto quando l'utente esce dal seminato, un tetto di costo che non esplode con l'uso. È la differenza tra un esperimento che entusiasma la riunione e uno strumento che a sei mesi è ancora acceso.
Cosa mettiamo nero su bianco
l'assessment
- Mappa dei processi Dove l'AI produce valore misurabile, e dove aggiunge solo costo e rischio.
- Casi d'uso in ordine di ritorno Per ognuno: valore atteso, dato necessario, rischio, e la sequenza con cui affrontarli.
- Verifica del dato Cosa avete, cosa manca, cosa non potete usare per privacy o proprietà.
- Costo e ritorno Una stima per caso, con il tetto di spesa che il modello non deve superare a regime.
- Piano di produzione Dal pilota al presidio: come un caso passa dalla demo al lavoro reale, senza restare demo.
Domande frequenti
01Serve avere già i dati pronti?
No. Parte del lavoro è dirvi quali dati avete, quali mancano e quali non potete usare. Se i dati non ci sono ancora, il primo passo è sistemare quelli, non addestrare un modello sul vuoto.
02In quanto tempo si vedono i primi risultati?
L’assessment è questione di settimane. Il primo caso in produzione dipende dalla complessità: un assistente interno è più rapido di un’automazione che tocca il gestionale. Diamo tempi per caso, non una promessa unica.
03I nostri dati restano riservati?
Sì. Prima di partire definiamo cosa entra nei modelli e cosa no, dove girano i dati e chi vi accede. La riservatezza è una condizione del progetto, non un’aggiunta.
04E se l'AI non serve al nostro caso?
Ve lo diciamo. Non abbiamo una quota di progetti AI da piazzare. Se il ritorno non c’è, l’assessment che ve lo dimostra vi ha già risparmiato il progetto sbagliato.
Il nostro processo
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Pilota
Prendiamo il caso a più alto ritorno e lo portiamo su dati reali, non su una demo.
Misuriamo qualità, costo per chiamata e comportamento sotto carico, prima di impegnare il resto.
Produzione e presidio
Se il pilota regge, va in produzione con governo del dato, controllo dei costi e revisione umana dove serve.
Poi lo teniamo acceso e lo miglioriamo: un modello che non si presidia invecchia in fretta.
Prima del tool, l'assessment.
Un'analisi concreta di dove l'AI conviene alla vostra azienda, con priorità e numeri veri. Poi decidete voi.
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