Servizio Professionale
Attivazione
Progetti AI
Dalla strategia ai casi d’uso “in produzione”: valore misurabile, governance e execution.
GenAI
MLOps
Use Case
PoC → MVP
AI Governance
Portiamo l’AI fuori dai pilot “da laboratorio” e dentro i processi: use case prioritizzati, dati pronti, modelli governati, risultati misurabili.
Molte aziende vogliono “fare AI”, ma si bloccano su tre ostacoli ricorrenti: (1) casi d’uso non prioritizzati o non misurabili, (2) dati non pronti o non affidabili, (3) assenza di governance e capacità di messa in esercizio (MLOps/LLMOps). Noi supportiamo il Management nell’attivazione di progetti AI con un approccio end‑to‑end: dalla selezione dei casi d’uso e business case, alla preparazione dati, allo sviluppo di PoC/MVP, fino alla messa in produzione con controllo di rischio, sicurezza e adozione. Il risultato è una pipeline di iniziative AI coerente con il business e capace di generare valore concreto.
Molte aziende vogliono “fare AI”, ma si bloccano su tre ostacoli ricorrenti: (1) casi d’uso non prioritizzati o non misurabili, (2) dati non pronti o non affidabili, (3) assenza di governance e capacità di messa in esercizio (MLOps/LLMOps). Noi supportiamo il Management nell’attivazione di progetti AI con un approccio end‑to‑end: dalla selezione dei casi d’uso e business case, alla preparazione dati, allo sviluppo di PoC/MVP, fino alla messa in produzione con controllo di rischio, sicurezza e adozione. Il risultato è una pipeline di iniziative AI coerente con il business e capace di generare valore concreto.
01
01
Use Case Discovery & Prioritizzazione (value-driven)
02
Business Case, ROI & Funding Model
03
Data Readiness & Data Product per AI
04
Scelta approccio: ML tradizionale vs GenAI
05
Solution Architecture & Integrazione nei processi
06
MLOps / LLMOps (messa in esercizio e controllo)
07
AI Governance, Risk, Security & Compliance (pragmatica)
08
Change Management & Adoption (AI che si usa davvero)
Metodologia di erogazione
Un percorso in tre fasi,
dal valore al go-live
FASE 01
Diagnosi & Mappa (Opportunity & Readiness)
Obiettivo
Selezionare i casi d’uso giusti e capire cosa serve per attivarli in tempi rapidi.
Output
AI Use Case Map + AI Readiness Snapshot + backlog prioritizzato.
FASE 02
Progettazione & Attivazione (PoC → MVP)
Obiettivo
Dimostrare valore con un MVP funzionante e industrializzabile, evitando PoC “usa e getta”.
Output
MVP pronto per pre‑produzione + business case aggiornato + piano di scaling.
FASE 03
Consolidamento & Autonomia (Go‑Live & Scale)
Obiettivo
Mettere in produzione, stabilizzare e rendere ripetibile l’attivazione AI su più casi d’uso.
Output
Go‑Live Pack + dashboard KPI/adozione + modello operativo AI (run & governance).
02
AI Use Case Portfolio & Prioritization Deck
AI Business Case & KPI Framework
Data Readiness Report & Data Remediation Backlog
MVP/PoC Deliverable (demo + metriche)
Solution Architecture & Integration Blueprint
MLOps/LLMOps Setup Pack
AI Governance Pack (policy, ruoli, controlli)
Go‑Live & Adoption Kit
Roadmap di scaling (3–12 mesi)
Moduli “pronti all’uso” (se vuoi accelerare)
AI Copilot interno
Ricerca conoscenza, policy, procedure, Q&A su documenti e ticket: l’assistente AI che conosce davvero la tua azienda.
Automazione documentale
Estrazione dati, classificazione, validazioni e workflow: meno lavoro manuale, più accuratezza e velocità di processo.
Forecasting & ottimizzazione
Domanda, scorte, capacità produttiva, manutenzione: previsioni più precise per decisioni operative più veloci.
Quality & anomaly detection
Processi, frodi, deviazioni operative: rilevazione automatica di anomalie per ridurre rischi e costi nascosti.
Tempistiche tipiche (indicative)
AI Opportunity Sprint
2–4 SETTIMANE
Portfolio use case + business case + AI readiness + backlog prioritizzato.
MVP
6–10 SETTIMANE
Dataset + modello + integrazione minima + metriche + pre‑prod.
Go‑Live & Scale
8–16+ SETTIMANE
Industrializzazione, governance, rollout e estensione a nuovi use case.