CRITICITÀ
Il problema dell’AI in azienda: oltre la frammentazione di progetti, costi e risorse.
La tecnologia AI ha raggiunto una maturità tale da rendere possibili risultati concreti: non è più questo l’ostacolo. Il vero limite all’adozione corretta è la mancanza di governance e di un approccio strutturato.
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Dispersione di costi e risorse
Strumenti e licenze AI acquistati dai singoli dipartimenti, senza una visione centrale del TCO (Total Cost of Ownership).
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Rischio di vendor lock-in
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Accesso al dato non governato
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Assenza di ROI misurabile
SOLUZIONE
Scopri l’approccio BNova per l’AI aziendale
L’adozione dell’AI non è un interruttore on/off, ma una scala che si sale un gradino alla volta. Il nostro approccio riduce i rischi di adozione e garantisce che ogni investimento risponda direttamente a un KPI di business.
01
FASE
Mappatura del valore: individuare dove l’AI genera efficienza effettiva.
Il punto di partenza di BNova non è la scelta dello strumento, ma la comprensione dei processi di business.
Identificazione dei processi critici
Valutiamo quali aree aziendali possono ottenere il maggior beneficio a fronte del minor investimento iniziale.
Obiettivi di automazione
La sfida non è ridurre l’organico, ma aumentare la produttività attraverso l’efficientamento dei processi. Eliminando le attività a basso valore aggiunto, le risorse liberate possono essere reinvestite su obiettivi oggi nemmeno prevedibili.
Matrice costi/benefici
Analizziamo dove le persone impiegano più tempo, dove il rischio di errore umano è più elevato e quali attività sono puramente ripetitive.
Roadmap dell’adozione
Ha senso abilitare subito tutte le aree o è preferibile procedere per sottoinsiemi operativi e misurabili? Rispondiamo con una pianificazione graduale.
02
FASE
Data & Need Discovery: analisi delle esigenze e preparazione del dato.
L’esperienza di BNova, maturata in oltre vent’anni di gestione del dato, ci permette di strutturare la modalità di fruizione e di accesso alle informazioni che l’AI richiede.
Preparazione del dato per l’AI
Mappiamo le fonti e strutturiamo le modalità di accesso al dato aziendale, per abilitare contesti informativi precisi, sicuri e privi di allucinazioni.
Profilazione dei bisogni
Mappiamo i flussi informativi specifici di ciascuna Business Unit, per definire policy e modalità di accesso al dato e alle informazioni.
03
FASE
DEFINIZIONE DI UN’AI ARCHITECTURE
Un’architettura AI agnostica, scalabile e full-stack.
Il mercato dell’AI evolve rapidamente: nuovi modelli superano continuamente quelli precedenti, in una dinamica strutturale del settore. Il nostro approccio separa ciò che è vostro – regole, processi e competenze aziendali, codificati una sola volta – dal motore AI sostituibile senza rifare integrazioni o test. Ogni funzione aziendale si appoggia sullo stesso spazio AI connesso e governato, dove istruzioni, connettori e regole del team restano stabili nel tempo. Il controllo su accessi e dati resta sempre sotto il vostro governo.
Amministrazione
Controllo contabile amministrativo
Checklist di chiusura mensile
ERP e fatturazione
Analisi degli scostamenti
Procedure di controllo e flussi amministrativi
Agnosticità totale
Nessun vincolo verso un singolo provider. Se un nuovo LLM supera per prestazioni o costi quello in uso, lo switch avviene senza riprogettare i flussi.
Approccio full-stack
Integrazione nativa tra dati, modelli e infrastruttura IT: serve una visione d’insieme dell’intero ecosistema, non una competenza verticale.
Scalabilità incrementale
L’adozione deve procedere a step, aggiungendo agenti e capacità man mano che cambiano necessità, maturità aziendale o modelli disponibili.
04
FASE
Governance & ROI: controllo dei costi, tracciabilità e misurazione del valore.
Senza una visione sistematica su consumi, accessi ed efficienza, non è possibile strutturare un percorso di adozione dell’AI sostenibile nel tempo.
Monitoraggio automatizzato
Tracciamo chi utilizza i servizi AI, quali prompt o agenti vengono invocati, quanti token o risorse vengono consumati.
Calcolo del ROI effettivo
Correliamo il costo dell’infrastruttura e delle API al risparmio di tempo e all’incremento dell’output di business, con formule chiare di calcolo del valore generato.
Razionalizzazione della Shadow AI
Individuiamo le adozioni informali già presenti in azienda, le mettiamo a norma, ottimizziamo le logiche di chiamata e ne riduciamo i costi operativi con una disseminazione top-down dell’AI culture.
CONFRONTO
L’approccio BNova
L’Intelligenza Artificiale non è un progetto isolato: serve un approccio condiviso su cui l’azienda costruisce la propria competitività, un passo alla volta.
FAQ
Domande frequenti sull’Intelligenza Artificiale
Perché non basta scegliere il modello LLM più performante?
Perché il mercato dei modelli cambia leadership nel giro di pochi mesi. Senza un’architettura agnostica che disaccoppia l’applicazione dal singolo provider, ogni cambio di modello richiede una riprogettazione costosa. Il vantaggio competitivo sta nel metodo, non nel modello.
Cos'è la Shadow AI e perché rappresenta un rischio?
È l’insieme di strumenti e licenze AI adottati autonomamente dai singoli reparti, senza una governance centrale. Genera dispersione di costi, rischi sulla sicurezza del dato e assenza di visibilità sul TCO complessivo.
Da dove si parte per costruire un'architettura AI aziendale?
Non si parte dalla scelta di un modello, ma da un framework strutturato: BNova mappa i processi ad alto impatto, prepara l’accesso ai dati e progetta l’architettura prima di introdurre qualunque tecnologia. Il framework viene poi calato sui processi specifici di ogni azienda.
