Due settimane per sapere quale sistema di IA ti rende. Dodici per usarlo.

La diagnosi finisce con il caso giusto scelto, quotato e pronto a entrare in sviluppo — non con un rapporto da archiviare.

Prima di costruire qualsiasi cosa, bisogna sapere cosa vale la pena costruire. La diagnosi separa i processi dove l’IA restituisce tempo e denaro da quelli dove aggiunge solo uno strato di incertezza a qualcosa che già funzionava.

Il problema di partire dalla tecnologia

La maggior parte dei progetti di IA che falliscono non fallisce sulla modellazione. Fallisce perché prima è stato scelto il modello e solo dopo si è cercato un problema da risolvere. Il risultato è un pilota che impressiona in demo e non conta nulla in esercizio.

Invertiamo l’ordine. Guardiamo i processi che già esistono, misuriamo dove si perde tempo e dove gli errori costano denaro, e solo allora chiediamo se c’è qualcosa che un modello fa meglio di una regola semplice.

Come lavoriamo

• Rilevazione. Sessioni con chi esegue il processo, non solo con chi lo descrive. Capiamo il volume, il tempo per attività, i punti di decisione e cosa oggi va storto.
• Inventario dei dati. Quali dati esistono, dove sono, in che stato e chi può vederli. È qui che muore la maggior parte dei casi d’uso — ed è meglio che muoiano in questa fase che sei mesi dopo.
• Prioritizzazione. Ogni caso riceve sforzo stimato, ritorno atteso, rischio associato e dipendenze. Ordiniamo per ritorno sullo sforzo, non per vistosità.
• Raccomandazione. Diciamo cosa fare prima, cosa rimandare e cosa non fare affatto.

Cosa ricevi

• Un rapporto con i casi d’uso identificati e prioritizzati, con stima di sforzo e di ritorno per ciascuno.
• La mappa dei dati necessari e cosa manca per averli in ordine.
• I rischi di ogni caso — qualità, riservatezza, dipendenza dal fornitore — e come circoscriverli.
• Una proposta di primo caso da portare in produzione, con criterio di successo definito prima di iniziare.

Dalla diagnosi al sistema costruito

La diagnosi non finisce in un rapporto: finisce con il primo caso scelto, quotato e pronto a entrare in sviluppo. Siamo una squadra che costruisce — ciò che esce da qui diventa codice, non slide. Nella maggior parte dei progetti il primo sistema è in produzione sei-dodici settimane dopo.

Sviluppiamo su Claude, Google Gemini e OCI Generative AI, integrati nei sistemi che già usi. Quando la risposta giusta è un’automazione deterministica invece di un modello, costruiamo quella — meno costosa da esercire e dallo stesso team.

Domande frequenti

Quanto dura una diagnosi?

Tra due e quattro settimane, secondo il numero di processi in analisi e la disponibilità delle persone per le sessioni di rilevazione.

Bisogna avere i dati organizzati prima di iniziare?

No. Valutare lo stato dei dati fa parte del lavoro. Quello che spesso accade è che la diagnosi riveli che il primo investimento giusto non è in IA, ma nell’organizzare i dati.

La diagnosi obbliga a proseguire con voi?

No. Il rapporto è tuo ed è eseguibile da qualsiasi squadra. Se decidi di proseguire con un altro fornitore, hai tutto il necessario per istruirlo.

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