Valutazione dei casi d'uso
Quali processi si prestano davvero, con una stima di impatto, di rischio e di sforzo. E quali conviene lasciare stare.
Ti aiutiamo a decidere cosa ha senso fare con l'IA, cosa no, e in che ordine. Poi, se serve, lo costruiamo: siamo gli stessi che scrivono il codice, quindi i consigli devono reggere alla prova dei fatti.
Non tutte le situazioni richiedono un consulente. Queste sì, perché il costo di una scelta sbagliata è alto.
Non facciamo consulenza su IA per marketing e generazione di contenuti: il nostro terreno sono i sistemi che entrano nei processi operativi.
Ogni percorso di consulenza si chiude con documenti concreti, scritti per essere letti dalla direzione e usati dai tecnici.
Quali processi si prestano davvero, con una stima di impatto, di rischio e di sforzo. E quali conviene lasciare stare.
Quale approccio e quali modelli hanno senso per il tuo caso, con le alternative scartate e il motivo per cui lo sono state.
Cosa conviene comprare e cosa costruire, considerando costi ricorrenti, vincoli sui dati e dipendenza dal fornitore.
Se un sistema IA è già in casa: cosa funziona, cosa no, cosa costa più del dovuto e quali interventi hanno il rapporto costo-beneficio migliore.
Una sequenza di passi con dipendenze e criteri di verifica, dimensionata sulle persone che hai davvero a disposizione.
Preferiamo pochi passaggi con esiti chiari a un progetto di analisi lungo mesi.
Capiamo obiettivi, vincoli e cosa è già stato provato. Spesso in questa fase emerge che il problema vero è diverso da quello dichiarato.
Guardiamo dati, sistemi e integrazioni esistenti. Verifichiamo la fattibilità reale, non quella teorica.
Presentiamo le opzioni con costi, rischi e tempi, e una raccomandazione esplicita. Non lasciamo la scelta interamente sul tuo tavolo.
Se la strada è chiara si costruisce; se resta un dubbio importante, lo si scioglie con un proof of concept mirato.
Consigliamo solo su ciò che abbiamo costruito e mantenuto in produzione.
Quando conviene un modello commerciale, quando uno aperto, quando il fine-tuning e quando basta un prompt ben progettato.
Come rendere interrogabile la conoscenza aziendale in modo affidabile, con citazione delle fonti e controllo degli errori.
Dove l'autonomia dei sistemi conviene davvero e dove invece introduce rischi che non vale la pena correre.
Molti problemi si risolvono meglio con un modello predittivo tradizionale che con un LLM: sapere quando è metà del lavoro.
Qualità, accessibilità e struttura dei dati: la variabile che determina più di ogni altra l'esito di un progetto.
GDPR e AI Act tradotti in scelte concrete di architettura, non in un documento da archiviare.
Formule diverse a seconda che tu debba decidere, verificare o costruire.
Un'analisi con oggetto e domanda definiti in partenza, che si chiude con raccomandazioni scritte e una roadmap.
Quando serve una decisione fondata, in tempi brevi.
Una presenza regolare a fianco del team: revisione delle scelte, confronto sui fornitori, supporto quando emergono blocchi tecnici.
Quando il team interno c'è ma manca l'esperienza specifica.
La consulenza prosegue nella realizzazione, con le stesse persone: chi ha proposto la soluzione risponde anche di come funziona.
Quando la strada è chiara e serve chi la percorra.
Il costo dipende dal perimetro: profondità dell'analisi, numero di sistemi coinvolti, durata dell'affiancamento. Per questo non pubblichiamo tariffari: definiamo il perimetro nella prima call e la proposta arriva con numeri espliciti.
Le agenzie lavorano in prevalenza su marketing e contenuti generati con strumenti di terze parti. Noi progettiamo e scriviamo software che entra nei processi operativi e si integra con i sistemi gestionali. Sono due mestieri diversi: se il tuo bisogno è il primo, ti conviene un'agenzia.
No, e non abbiamo accordi di rivendita. La scelta tra modelli commerciali e aperti, tra cloud e on-premise, la facciamo sul caso specifico. Quando una soluzione già pronta è la risposta giusta, lo diciamo, anche se significa meno sviluppo per noi.
Sì, è una richiesta frequente. Analizziamo architettura, qualità dei risultati, costi ricorrenti e conformità, e restituiamo un elenco di interventi ordinato per rapporto costo-beneficio. Capita di concludere che il sistema va bene e serve solo tararlo meglio.
Sì. In quel caso la consulenza include anche come governare il sistema nel tempo: cosa deve essere presidiato, con che frequenza, e quali competenze conviene costruire internamente invece di dipendere da noi.
Un assessment con perimetro definito si chiude tipicamente in poche settimane. L'advisory continuativo è invece una collaborazione periodica, dimensionata sul ritmo delle decisioni che il team deve prendere.
Se cerchi qualcosa di più specifico, questi percorsi partono da un'esigenza diversa.
Non serve rivoluzionare l'azienda per usare l'IA. Si parte da un processo che oggi costa ore di lavoro, si verifica in poche settimane su dati veri, e si estende solo quando i numeri lo giustificano.
A volte non serve affidare un progetto: serve qualcuno con cui ragionare prima di decidere. Un ingegnere senior che conosce il tuo contesto, disponibile con continuità, senza assumere una figura a tempo pieno.
La maggior parte dei progetti IA si ferma alla demo. La distanza tra un prototipo che funziona in riunione e un sistema che regge l'uso quotidiano è fatta di integrazioni, gestione degli errori e monitoraggio: è la parte che sappiamo fare.
Mezz'ora per inquadrare il problema e capire se serve un'analisi, una validazione o niente del tutto.