Consulenza AI e ottimizzazione dei processi

Fare analisi significa sedersi accanto alle persone che svolgono il lavoro. Il processo documentato e quello reale divergono in quasi ogni organizzazione, ed è in quello scarto che di solito si nasconde l'opportunità: il foglio di calcolo che riconcilia due sistemi, la casella di posta che una persona smista a mano, il report ricostruito da zero ogni lunedì.

Quantifichiamo ciò che troviamo: quante volte al mese, quanto dura ogni operazione, quanto costa un errore quando si verifica. Così il dibattito sulla strategia AI diventa aritmetica, e l'aritmetica è ciò che regge all'esame di un CFO.

Ogni caso d'uso candidato viene valutato su tre assi: il valore se funziona, la fattibilità con la tecnologia così com'è oggi e la reale disponibilità di dati sufficientemente puliti. La lista che ne risulta di solito non è quella che l'organizzazione si aspettava: l'idea appariscente rivolta ai clienti finisce spesso dietro un processo interno poco glamour che gira diecimila volte al mese.

Siamo altrettanto diretti sui casi che sconsigliamo. Se un motore di regole risolve il problema in modo deterministico, se il volume è troppo basso per ripagare lo sviluppo o se i dati non esistono ancora, lo scriviamo nel report con le relative motivazioni. Una consulenza che dice sempre di sì non vale la spesa.

Tre aree tendono a ripagarsi più in fretta delle altre. Tutte combinano volumi elevati e una costosa lettura manuale.

Revisione di contratti e compliance. Contratti lunghi e quadri normativi – GDPR, HIPAA, DORA – assorbono ore di legali senior. Un sistema di retrieval trova le clausole rilevanti e cita pagina e paragrafo, così un legale verifica in pochi minuti invece di leggere per ore.

Supporto interno. Le domande sulle policy aziendali arrivano di continuo, e la risposta è di solito divisa tra un documento di policy e dati aggiornati in un altro sistema. Il retrieval gestisce la parte di policy, una consultazione del sistema HR o dell'ERP gestisce il resto, e il dipendente ottiene una risposta invece di un ticket.

Elaborazione di fatture e documenti. Fatture ed estratti conto arrivano non strutturati e vengono ridigitati a mano. Estrarre i campi secondo uno schema fisso, verificarli rispetto all'anagrafica fornitori e registrarli nell'ERP elimina la coda invece di limitarsi ad alleggerirla. È anche la più facile da misurare delle tre, perché sai già quanto costa quella coda.

La maggior parte dei programmi di AI che si arenano si blocca sui dati, non sui modelli: record sparsi tra sistemi che non concordano, documenti scansionati anziché strutturati, storico sovrascritto invece che conservato. Confrontiamo ciò che hai con ciò di cui ogni caso d'uso ha bisogno e, dove serve un intervento correttivo, lo definiamo come attività a sé con un proprio costo, invece di lasciarlo come ipotesi nascosta nella stima di qualcuno.

Per le attività in Europa inquadriamo inoltre ogni caso d'uso rispetto all'AI Act europeo: in quale livello di rischio rientra, quali obblighi di documentazione e supervisione umana ne derivano e cosa significa per la progettazione. Rispondere a queste domande prima dello sviluppo costa molto meno che adeguarsi a posteriori, quando le pone un audit interno.

La roadmap è scritta da ingegneri senior che portano sistemi in produzione, ed è questo che mantiene oneste le stime: saremmo noi a doverle rispettare. Il nostro CEO conduce personalmente l'analisi e, per un cliente con cui abbiamo lavorato su più progetti, i moduli AI nati da questo processo hanno ridotto l'effort di sviluppo del 40%.

Non hai alcun obbligo di affidarci lo sviluppo. Il deliverable è tuo ed è abbastanza concreto da poter essere realizzato dal tuo team o da un altro partner. Ma quando i clienti proseguono con noi non serve alcun passaggio di consegne: chi ha mappato il processo è chi scrive il codice.