Consegna 01
Mappa dei processi e dei tempi
Dove va il tempo delle persone, quali attività sono ripetitive, quali dipendono da giudizio umano e quali oggi generano errori costosi.
AI audit · Roadmap
AI audit aziendale. Prima la mappa, poi la tecnologia.
Tre-sei settimane per capire dove l'intelligenza artificiale conviene nella tua azienda, quali dati lo permettono e in quale ordine muoversi. Consegna: casi d'uso prioritizzati, roadmap a 90 giorni, budget e regole d'uso.
- 3-6
- settimane
- 6
- consegne
- 90gg
- roadmap
- 3.500€
- da
Risposte rapide
AI audit: le risposte veloci.
Cos'è, quanto dura, quanto costa, cosa serve avere in casa.
- Cos'è un AI audit?
- Un'analisi strutturata di processi, dati e sistemi aziendali che identifica dove l'intelligenza artificiale porta un ritorno misurabile e in quale ordine conviene intervenire. Il risultato è una roadmap operativa, non un documento teorico.
- Quanto dura?
- Tipicamente 3-6 settimane, in base al numero di aree coinvolte: interviste ai referenti, analisi dei dati, prioritizzazione, presentazione alla direzione.
- Quanto costa un AI audit?
- Tra 3.500 e 8.000 € secondo dimensione aziendale e numero di processi analizzati. Se il percorso continua con l'implementazione, l'audit viene scomputato in parte dal progetto.
- Cosa serve da parte dell'azienda?
- Accesso ai referenti dei processi, visibilità sui sistemi in uso e un campione di dati reali. Non serve nessuna competenza AI interna.
Cosa ricevi
Sei consegne concrete, zero teoria.
Ogni consegna è pensata per essere usata: dalla direzione per decidere, dal team per eseguire, dal fornitore per quotare.
Consegna 02
Inventario dati e sistemi
Quali dati esistono, dove vivono (ERP, CRM, PIM, eCommerce, fogli), quanto sono puliti e cosa serve per renderli utilizzabili da un modello.
Consegna 03
Casi d'uso prioritizzati
Ogni caso d'uso valutato su impatto economico, fattibilità, qualità del dato e rischio. Con stima di effort e di costo per operazione.
Consegna 04
Roadmap 90 giorni
Cosa parte subito, cosa dopo, chi è responsabile, quali metriche di successo e quale budget serve fase per fase.
Consegna 05
Scelta di modelli e fornitori
Modelli commerciali o open, cloud o infrastruttura controllata, criteri di selezione dei fornitori e clausole da negoziare.
Consegna 06
Policy e governance
Regole d'uso per il team, gestione dei dati sensibili, supervisione umana, monitoraggio di qualità e costi nel tempo.
Come lavoro
Il percorso, in quattro tempi.
L'audit copre le prime due fasi e prepara le successive con metriche di successo definite prima dello sviluppo.
01
Discovery
Interviste ai referenti, mappa dei processi, inventario dei dati e dei sistemi. Cosa consuma tempo, dove si perde margine, quali dati esistono davvero.
02
Prioritizzazione
Ogni caso d'uso valutato su impatto economico, fattibilità tecnica, rischio e qualità del dato. Ne restano 3-5, in ordine.
03
Pilota
Un caso d'uso in produzione in 4-8 settimane, con metrica di successo definita prima e supervisione umana sugli output.
04
Scala e governance
Estensione ai processi adiacenti, formazione del team, policy d'uso, monitoraggio dei costi per operazione e della qualità nel tempo.
FAQ
Domande frequenti.
Le risposte alle domande che ricevo più spesso da imprenditori e management italiani.
Perché fare un audit prima di implementare l'AI?
Perché il rischio maggiore non è scegliere il modello sbagliato, è automatizzare il processo sbagliato. L'audit evita di spendere mesi su un caso d'uso a basso impatto o su dati troppo sporchi per funzionare.
Chi partecipa all'audit dentro l'azienda?
La proprietà o la direzione generale, i responsabili dei processi coinvolti (operations, marketing, vendite, customer service, IT) e chi ha accesso ai dati. Servono poche ore per persona.
Cosa ricevo alla fine?
Un documento di sintesi per la direzione, la matrice dei casi d'uso prioritizzati con stime, la roadmap a 90 giorni, i criteri di scelta di modelli e fornitori e una prima bozza di policy d'uso interna.
E se l'audit conclude che l'AI non serve?
Succede, e viene scritto. In diversi casi il problema è organizzativo o di qualità del dato: intervenire lì prima dell'AI porta più valore e costa meno.
L'audit include già un prototipo?
Non nel perimetro standard. Su richiesta si aggiunge un proof of concept su un singolo caso d'uso, per verificare la fattibilità tecnica prima di impegnare budget di sviluppo.
Vale anche per aziende non eCommerce?
Sì. Il metodo è aziendale: manifattura, servizi, distribuzione, sanità privata. L'esperienza eCommerce aiuta soprattutto su catalogo, marketing e previsione della domanda.
Collegamenti utili
Approfondimenti collegati.
Consulenza sul territorio
- Se la tua azienda ha sede in zona, la pagina del consulente eCommerce a Milano.
- Se la tua azienda ha sede in zona, la pagina del consulente eCommerce a Roma.
- Se la tua azienda ha sede in zona, la pagina del consulente eCommerce a Torino.
- Se la tua azienda ha sede in zona, la pagina del consulente eCommerce a Bologna.
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Parliamone
Partiamo dalla mappa?
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