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Portiamo l’AI nei processi dove conviene.

Analizziamo processi e dati e scegliamo i casi d’uso con KPI e priorità, prima di modelli e strumenti.

Inizia oraCome funziona

In breve

Una strategia AI individua i processi in cui l’automazione produce un risparmio misurabile, li mette in ordine di priorità e definisce come misurarli. Partiamo dai processi, dai dati disponibili e dagli obiettivi, e arriviamo a casi d’uso con KPI e baseline.

  1. 01

    Processi e dati

    Dove si perde tempo, con quali volumi e quali dati.

  2. 02

    Casi d’uso e priorità

    Ritorno, impegno, rischi e compliance di ogni caso.

  3. 03

    KPI e baseline

    Misuriamo la situazione di partenza, per confrontarla con i risultati.

  4. 04

    Roadmap

    Dal primo pilota alla messa in produzione.

Come funziona.

  1. 1ProcessiPassaggi, volumi, dati.
  2. 2Casi d’usoCosa può fare l’AI, passo per passo.
  3. 3PrioritàRitorno, impegno, rischi.
  4. 4PilotaUn caso misurato prima di investire.

Approfondisci

Quando conviene, e quando no.

Conviene

  • Un progetto pilota che non è arrivato in produzione.
  • Molte idee sull’AI e nessuna priorità.
  • Un investimento da giustificare con i numeri.

Non conviene

  • Un caso d’uso già definito e misurato: si passa all’implementazione.

Domande frequenti.

Da dove si parte?

Da un processo reale, anche se oggi è manuale e disordinato, e da una persona che lo conosce. Si mappano passaggi, volumi e dati, poi si sceglie il primo caso d’uso.

Come si misura il ritorno?

Con KPI e baseline definiti prima: tempi, errori, passaggi. Il pilota si valuta su quei numeri, e si va in produzione solo dove c’è impatto.

Costruiamo valore, insieme.

Un processo da digitalizzare, uno strumento da far funzionare o un’idea da sviluppare: tutto inizia da una conversazione.

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