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Inquadrare il caso d’uso
Ricostruiamo il processo attuale, la decisione da supportare, gli utenti e i vincoli che il progetto deve rispettare.
Per aziende e team prodotto che devono decidere se, dove e come applicare l’intelligenza artificiale.
Consulenza AI per aziende: capire cosa conviene costruire
Analizziamo caso d’uso, dati, integrazioni e vincoli operativi. Il risultato è una decisione motivata, accompagnata quando serve da una prova tecnica misurabile.
Valutiamo il caso d’usoLe decisioni da prendere prima del codice
- Definire il processo, l’utente e la metrica che il sistema deve migliorare
- Verificare qualità, disponibilità, permessi e provenienza dei dati
- Confrontare sviluppo custom, servizi esistenti e soluzioni deterministiche
- Progettare integrazioni, revisione umana e gestione degli errori
Cosa produce la consulenza
- Valutazione documentata di opportunità, vincoli e rischi
- Opzioni architetturali con dipendenze e assunzioni esplicite
- Proof of concept con dati e criteri di test concordati
- Roadmap tecnica per implementazione, integrazione o handover
Dalla domanda aziendale a una decisione tecnica
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Verificare il punto incerto
Testiamo il rischio principale con dati rappresentativi, una baseline e metriche definite prima dell’esperimento.
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Decidere il seguito
Consegniamo risultati, limiti e opzioni: interrompere, integrare un prodotto esistente oppure procedere con sviluppo e deployment.
Consulenza che arriva fino al sistema
Screeba, Mirror e 2Sequel mostrano tre percorsi diversi: audio trasformato in documenti, open data resi interrogabili e accesso controllato ai database tramite linguaggio naturale.
Screeba
Un prodotto AI che trasforma registrazioni di lezioni in appunti Word strutturati e pronti da studiare.
Leggi il casoMirror
Una piattaforma Data Ops che rende l’open data ISTAT più accessibile tramite documentazione, API, ricerca e interfacce guidate.
Leggi il caso2Sequel
Un’interfaccia enterprise text-to-SQL progettata per rendere i dati interrogabili senza rinunciare a controllo e auditabilità.
Leggi il casoDomande sulla consulenza AI
Partite sempre da un modello AI?
No. Partiamo dalla decisione o dal processo da migliorare. Se regole deterministiche o un prodotto esistente risolvono meglio il problema, lo rendiamo esplicito.
Servono già dati pronti?
No, ma dobbiamo capire quali dati esistono, come vengono raccolti e se possono essere usati. La preparazione del dato può diventare il primo output del lavoro.
Che differenza c’è tra audit e proof of concept?
L’audit chiarisce opportunità, vincoli e opzioni. Il proof of concept verifica una domanda tecnica circoscritta con dati e criteri di valutazione.
Potete lavorare con il team interno?
Sì. Possiamo affiancare prodotto ed engineering e trasferire decisioni, codice e documentazione al termine della fase.
Hai un processo, dei dati o un’ipotesi da verificare?
Descrivi il caso d’uso, chi prende oggi la decisione e quali dati sono disponibili. Da lì possiamo capire se serve un audit, una prova tecnica o nessuno dei due.
Parliamo del caso d’uso