Strategia AI & Innovazione

Trasforma l'interesse per l'intelligenza artificiale in un piano: casi d'uso prioritari, ritorno atteso, roadmap e persone pronte al cambiamento.

Perché serve una strategia AI aziendale

Adottare l'intelligenza artificiale senza un piano porta a investimenti dispersi: strumenti diversi in reparti diversi, progetti che non arrivano in produzione, dati usati senza regole. Una strategia AI aziendale mette ordine: stabilisce dove l'AI serve, con quale ritorno, con quali rischi e con quali responsabilità.

Il quadro normativo rende la pianificazione più importante. Il Reg. (UE) 2024/1689 (AI Act) e il GDPR incidono sulla scelta degli strumenti e sui modi d'uso. Impostare questi aspetti fin dall'inizio costa meno che rimediare dopo, e rende più semplice spiegare le scelte a clienti, auditor e cittadini.

La strategia non coincide con la tecnologia. Parte dagli obiettivi dell'organizzazione e arriva, passo dopo passo, a un progetto pilota concreto e a un piano per estendere ciò che funziona.

Cosa facciamo

  • Individuazione e valutazione dei casi d'uso, con criteri di priorità condivisi con la direzione.
  • Business case e ritorno atteso per ciascun caso d'uso.
  • Definizione della roadmap: sequenza degli interventi, prerequisiti e responsabilità.
  • Scelta delle soluzioni e dei fornitori in base a requisiti di sicurezza e conformità.
  • Progetto pilota per verificare risultati e adozione.
  • Governance e policy d'uso dell'AI, compresa quella generativa.
  • Gestione del cambiamento e formazione del personale.
  • Impostazione degli adempimenti GDPR e AI Act.

Come lavoriamo

01

Diagnosi

Analisi degli obiettivi, dei processi e dei dati, con la valutazione della maturità dell'organizzazione.

02

Progettazione

Definizione dei casi d'uso prioritari, dei business case, della roadmap e delle regole di governance.

03

Implementazione

Realizzazione del progetto pilota con indicatori misurati prima e dopo l'intervento, e formazione delle persone coinvolte.

04

Sorveglianza continua

Misura dei risultati, estensione delle soluzioni che funzionano e aggiornamento della strategia al mutare di tecnologie e norme.

Cosa ottieni

  • Elenco dei casi d'uso con priorità e business case.
  • Roadmap di adozione con ruoli e responsabilità.
  • Progetto pilota con indicatori di risultato.
  • Policy d'uso dell'AI e impostazione della conformità GDPR e AI Act.
  • Piano di formazione e di gestione del cambiamento.
  • Criteri per scegliere soluzioni e fornitori.

A chi è rivolto

PMIPubblica Amministrazione

Imprenditori, amministratori delegati e direttori generali di PMI che vogliono usare l'AI in modo organico. Dirigenti e responsabili di enti pubblici e società partecipate che devono scegliere dove e come introdurre soluzioni di intelligenza artificiale.

Domande frequenti

Serve una strategia AI anche a una piccola impresa?

Sì, in forma proporzionata. Anche una piccola impresa ha bisogno di sapere dove l'AI aiuta, con quali dati e a quali condizioni. La strategia può essere snella: pochi casi d'uso, un pilota e regole d'uso chiare. L'obiettivo è evitare acquisti scollegati e partire da ciò che porta un beneficio reale.

Fate anche la realizzazione delle soluzioni?

Sì. Dopo la strategia possiamo realizzare il progetto pilota e, se serve, sviluppare agenti e automazioni. Questo permette di collegare le scelte strategiche ai risultati sul campo. Puoi anche usare la roadmap con fornitori diversi: la strategia ti serve a valutare le loro proposte.

In che modo si tiene conto di GDPR e AI Act?

Fin dall'inizio, nella scelta dei casi d'uso e delle soluzioni. Valutiamo il tipo di dati trattati, il ruolo dell'organizzazione e il livello di rischio dei sistemi, e impostiamo le regole d'uso. Un adeguamento più strutturato all'AI Act può seguire come percorso dedicato.

Come si misura il ritorno di un progetto AI?

Scegliamo con te indicatori semplici legati al processo, come tempo di lavorazione, errori o costo per attività, e li misuriamo prima e dopo il pilota. Il business case iniziale resta una stima: il pilota serve a verificarla sui dati reali e a decidere se estendere la soluzione.

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