Consulenza AI per i processi
Integrare l'AI nei processi aziendali, con il modello giusto per ogni passaggio
L'AI rende quando lavora dentro i processi, non in una chat a parte. Partiamo dai vostri flussi, scegliamo dove ha senso inserirla e, per ogni passaggio, quale modello usare: di frontiera tramite API quando servono capacità avanzate, in locale quando i dati sono molto riservati.
Parliamo dei tuoi processiQuello che ci si chiede davvero
- In quali processi l'AI fa risparmiare tempo davvero, e in quali no?
- Conviene usare i modelli di OpenAI, Anthropic o Google, oppure uno in locale?
- Quali dati possiamo mandare a un fornitore esterno e quali devono restare in casa?
- Quanto costa portare l'AI in un processo, e come si misura se rende?
Modello di frontiera, modello in locale o entrambi
La scelta non si fa una volta per tutta l'azienda, ma per ogni processo e per ogni tipo di dato.
| Modello di frontiera via API | Modello in locale | Combinazione dei due | |
|---|---|---|---|
| Capacità | Modello di frontiera via API:I modelli più avanzati, aggiornati dal fornitore | Modello in locale:Modelli open-weight, adatti a molti compiti da verificare | Combinazione dei due:Ogni passaggio con il modello che rende meglio |
| Dati | Modello di frontiera via API:Elaborati dal fornitore, secondo contratto | Modello in locale:Restano sui server che controlli | Combinazione dei due:I più riservati in casa, il resto al fornitore |
| Costo | Modello di frontiera via API:A consumo, cresce con l'uso | Modello in locale:Investimento iniziale, poi quasi fisso | Combinazione dei due:Misto |
| Tempi per partire | Modello di frontiera via API:Giorni o settimane | Modello in locale:Più lunghi: hardware, installazione, prove | Combinazione dei due:Si parte con le API e si aggiunge il locale |
| Adatto a | Modello di frontiera via API:Compiti complessi, volumi variabili, dati non riservati | Modello in locale:Dati sensibili, volumi alti e costanti, reti isolate | Combinazione dei due:Aziende con processi e dati di tipo diverso |
Cosa valutiamo per ogni processo
Gli stessi criteri per tutti i flussi, così le scelte si possono confrontare.
Volume e ripetitività
Quante volte succede, quanto tempo richiede oggi, quante eccezioni ci sono.
Tipo di dati
Cosa può andare a un fornitore esterno e cosa deve restare in azienda.
Programmi coinvolti
Posta, gestionale, CRM, archivi: quali si possono collegare e come.
Controllo umano
Quali passaggi l'AI può completare da sola e quali richiedono un'approvazione.
Costo per esecuzione
Quanto costa ogni passaggio con i diversi modelli, confrontato con il lavoro di oggi.
Regole d'uso
Chi può usare cosa, quali registri tenere, quale formazione serve alle persone.
Dalla mappa dei processi ai primi risultati
Si parte da uno o due processi e si allarga solo quando i numeri lo giustificano.
Passo 1
Mappa dei processi
Con i reparti individuiamo i flussi ripetitivi e i dati che contengono.
Passo 2
Scelta delle priorità
Due o tre processi con il miglior rapporto tra tempo risparmiato e rischio.
Passo 3
Prova su casi reali
Modelli diversi sugli stessi esempi, valutati da chi fa quel lavoro ogni giorno.
Passo 4
Integrazione e misura
Collegamento ai programmi con i partner tecnici, poi tempo risparmiato, errori e costi a confronto.
Cosa valutiamo insieme
- 1Mappa dei processi e dei dati che contengono
- 2Priorità: dove l'AI rende di più con meno rischi
- 3Modello per ogni passaggio: di frontiera, in locale o entrambi
- 4Integrazione con i programmi esistenti e partner tecnici
- 5Regole d'uso, registri e formazione delle persone
Cosa è giusto sapere prima
- Non tutti i processi migliorano con l'AI: a volte basta un'automazione semplice, e te lo diciamo.
- I risultati dipendono dalla qualità dei dati e dei documenti: se sono disordinati si parte da lì.
- Prezzi e condizioni dei modelli di frontiera cambiano spesso: le stime vanno riviste nel tempo.
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Domande frequenti
Da quale processo conviene partire?
Da uno frequente, con regole abbastanza chiare e un errore poco costoso: per esempio smistare le richieste in arrivo o estrarre dati da documenti ricorrenti. Si impara lì e si estende dopo.
Possiamo usare ChatGPT, Claude o Gemini con i dati aziendali?
Sì, con i piani aziendali o le API e con contratti che escludono l'addestramento sui vostri dati. Resta il fatto che i testi vengono elaborati dal fornitore: per i dati più riservati si valuta un modello in locale.
Serve un team tecnico interno?
Non per forza. La parte tecnica si affida a partner che coordino io; a voi restano le decisioni su processi, dati e regole, e una persona di riferimento per ogni flusso.
Quanto tempo serve per vedere i primi risultati?
Dipende dal processo e dai programmi da collegare. Una prova su casi reali si imposta in poche settimane e dice già se vale la pena proseguire.
Vendete software o licenze?
No. La consulenza è indipendente: scegliamo insieme modelli e fornitori in base ai vostri processi, senza un prodotto da vendere.
Valutazione
Parliamo dei tuoi processi
Poche domande per capire il tuo punto di partenza. Servono a preparare la prima conversazione, non a riempire una lista di vendita.