Prima di comprare l'AI, decidi dove serve.

Fornitori, software house e consulenti propongono tutti qualcosa. Per scegliere serve qualcuno che conosca la tecnologia e lavori dalla parte dell'azienda, qualche giorno al mese, senza doverlo assumere.

Per chi
PMI senza un CTO o un team AI
Con chi
titolare, direzione, IT
Impegno
qualche giorno al mese

Il problema

L'AI è entrata in tutte le proposte commerciali: il gestionale ha il suo assistente, il CRM il suo, un consulente propone un progetto da sei mesi, e un dipendente usa già ChatGPT con i dati dei clienti. In azienda nessuno ha il tempo o le competenze per mettere ordine.

Il rischio non è solo sprecare budget. È comprare tre strumenti che fanno la stessa cosa, trascurare il processo che avrebbe reso di più e avere dati aziendali in servizi che nessuno ha valutato.

Il flusso dei dati

  1. Da dove arriva: Processi (dove si perde tempo); Strumenti in uso (abbonamenti e licenze); Proposte dei fornitori (da valutare).
  2. Cosa succede, Fractional AI/CTO: Mappa dei casi d'uso (per valore e fattibilità); Comprare o costruire (caso per caso); Regole sui dati (strumenti, dati, contratti).
  3. Chi controlla: Direzione (decide le priorità).
  4. Dove finisce: Roadmap (in ordine di valore); Progetti avviati (prototipo sui dati veri); Progetti fermati (prima che costino).
I passaggi segnati AI sono quelli del modello. Gli altri sono automazione classica o persone.

Come lo risolviamo

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Una mappa dei casi d'uso

Si parte dai processi, non dagli strumenti, guardando dove si perde tempo, con quali dati e con quale rischio. Ne esce una lista ordinata per valore e fattibilità.

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Comprare o costruire

Per ogni caso si decide se basta un prodotto che esiste già o se serve qualcosa su misura. Spesso la risposta giusta è la più economica.

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Regole chiare sui dati

Quali strumenti si possono usare, con quali dati, con quali contratti. Una pagina che le persone leggono, non un regolamento che nessuno apre.

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Le proposte dei fornitori, lette insieme

Con le domande tecniche giuste, anche quando la risposta è che non serve.

Cosa misuriamo

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Sono i numeri che fissiamo in discovery, prima di scrivere codice. Il valore di partenza si misura sui tuoi dati, e il prototipo si giudica su quello.

Casi d'uso avviati e fermati

Quanti passano dalla lista al prototipo, e quanti vengono fermati prima di costare. Fermare un progetto sbagliato è un risultato.

Spesa AI in un posto solo

Abbonamenti, licenze e consumi, con un responsabile. Di solito nel primo mese salta fuori qualche doppione.

Strumenti approvati contro strumenti personali

Quante persone usano quelli scelti dall'azienda e quante i propri, con dati aziendali. È il numero che dice se le regole funzionano.

Quando non conviene

Se c'è già un CTO o un responsabile IT con tempo e competenze sull'AI, questo lavoro può farlo lui, e a noi restano solo i progetti. E se il caso d'uso è uno solo ed è chiaro, si parte direttamente da quello.

Servizi coinvolti

Altri casi d'uso

11 scenari
01 · Automazione processi

Richieste d'ordine

Ordini che arrivano per email, in PDF, su WhatsApp. Un agente li legge, verifica listino e disponibilità nel gestionale e prepara l'ordine da confermare.

02 · Integrazione LLM

Preventivi e stime

Capitolati, disegni, richieste di tre righe: per chi lavora su commessa ogni preventivo è un lavoro a sé. L'AI ritrova le commesse simili e propone voci, tempi e costi da validare.

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Aziende che hanno già lavorato con noi

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  • ISU
  • MovePay
  • AB Group
  • Archiva Group
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