Individuazione dei casi d'uso
Workshop e analisi dei processi per capire dove l'AI elimina fatica reale, con una classifica per valore, fattibilità e rischio.
Strategia di Implementazione dell'AI
Dove l'AI rende davvero. Non l'ennesimo proof of concept.
Una strategia di implementazione dell'AI individua i processi specifici in cui l'AI farà risparmiare tempo o genererà ricavi nella vostra azienda, li ordina per valore e fattibilità, e porta i migliori nell'uso quotidiano con i dati, le regole, le persone e i partner giusti. Uso l'AI ogni giorno per gestire il mio lavoro, quindi i consigli nascono dalla pratica, non dalle slide.
- Modalità
- A progetto, Fractional, Advisory continuativa
- Guidato da
- Nicolò Mazzari, personalmente
- Clienti in
- Europa, Regno Unito, USA
Per chi è
- Team di direzione sotto pressione per "fare qualcosa con l'AI" che vogliono un piano, non una demo
- Aziende con diversi progetti pilota di AI e nulla in produzione
- Aziende con molta operatività (customer service, amministrazione, sales operations, gestione documentale) e lavoro intellettuale ripetitivo
Potrebbe servirvi se
- Avete avviato progetti pilota di AI, ma nessuno ha cambiato il modo in cui lavora l'azienda
- I dipendenti usano strumenti di AI per conto proprio, senza linee guida
- Non sapete quali dati potete affidare in sicurezza a un sistema di AI
- I fornitori vi vendono funzionalità di AI che non siete in grado di valutare
Cosa faccio 01 02 03 04 05
Ambito di lavoro
Business case
Costi, risparmi e ipotesi di adozione messi per iscritto, così investite dove il ritorno è chiaro.
Strumenti e partner
Acquistare, configurare o sviluppare: le piattaforme e i partner giusti per ogni caso d'uso, senza vincoli di cui pentirsi.
Dati, sicurezza e governance
Regole chiare su dati, accessi, controlli di qualità e revisione umana, in linea con il GDPR e l'AI Act europeo, insieme ai vostri consulenti legali e IT.
Rollout e adozione
Dal progetto pilota all'uso quotidiano: integrazione realizzata dai vostri team o partner, formazione e metriche che mostrano se funziona.
Come si sviluppa
I primi passi
- Settimane 1 e 2
Scoperta
Interviste e analisi dei processi insieme ai team. Inventario di dati, strumenti e utilizzo attuale dell'AI.
- Settimane 3 e 4
Priorità
Mappa delle opportunità, business case e una base di governance. Una rosa ristretta di casi d'uso che vale la pena realizzare.
- Settimane da 5 a 12
Rilascio
Il primo caso d'uso operativo con utenti reali, realizzato con i vostri team o partner e misurato rispetto al business case. Poi il successivo.
Cosa ottenete
Deliverable
- Mappa delle opportunità di AI ordinate per valore e fattibilità
- Business case per i casi d'uso principali
- Policy di utilizzo dell'AI e modello di governance
- Raccomandazione su strumenti e partner
- Piano di rollout con KPI di adozione
Cosa cambia
Risultati
- AI al lavoro nei processi quotidiani, non in un ambiente di prova
- Tempo risparmiato misurabile sul lavoro intellettuale ripetitivo
- Regole chiare e sicure su come le vostre persone usano l'AI
- Una pipeline di prossimi casi d'uso dal valore noto
Modalità
Come possiamo collaborare
Advisory continuativa
Un interlocutore senior per il CEO, la proprietà o il CdA, con revisioni regolari e consulenza su chiamata.
Cadenza: Alcune ore al mese, più disponibilità su chiamata
Ideale per: CdA, proprietà, investitori e CEO che vogliono una visione indipendente
Fractional
Mi faccio carico dell'agenda di trasformazione e AI come vostro fractional executive: nelle riunioni di direzione, responsabile dei risultati.
Cadenza: Da alcuni giorni al mese a due o tre giorni a settimana
Ideale per: Aziende che hanno bisogno di una responsabilità senior, ma non cinque giorni a settimana
A progetto
Un perimetro definito con un contratto di servizio (SOW): assessment, roadmap, selezione dei fornitori, due diligence.
Cadenza: Perimetro fisso, tempi fissi
Ideale per: Una decisione o un deliverable specifico
Lavoro come executive indipendente con un contratto di servizio: mandato chiaro, perimetro chiaro, preavviso chiaro. Come lavoro
FAQ
Domande frequenti
Da dove dovrebbe partire con l'AI un'azienda di medie dimensioni?
Dal lavoro intellettuale ripetitivo che ha già input e output chiari, come rispondere alle domande ricorrenti dei clienti, elaborare documenti, preparare report o qualificare i lead. Sono attività che generano valore in fretta e insegnano all'organizzazione a lavorare con l'AI.
Serve un team di data science per usare l'AI?
Di solito non all'inizio. Oggi la maggior parte dei casi d'uso di valore funziona su modelli e piattaforme esistenti, configurati e integrati bene. Ciò che serve davvero è un accesso ordinato ai vostri dati e qualcuno che risponda del risultato.
Come gestisce la privacy dei dati e l'AI Act europeo?
Ogni caso d'uso viene classificato per livello di rischio, i flussi di dati vengono documentati e la revisione umana viene prevista dove conta, insieme ai vostri consulenti legali e IT. La governance fa parte del piano fin dal primo giorno.
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