Negli ultimi anni molte aziende hanno avviato sperimentazioni nel campo dell’Intelligenza Artificiale, spesso sotto forma di progetti pilota o Proof of Concept (PoC). Questi progetti hanno l’obiettivo di testare le potenzialità dell’AI in un contesto controllato, ma troppo spesso rimangono confinati a questa fase. Il risultato? Un prototipo interessante, ma senza reale impatto sul business.
Questa situazione, a differenza di quello che si possa pensare, è molto diffusa: il modello funziona in laboratorio, ma non arriva a integrarsi nei processi aziendali, non scala e non produce benefici concreti.
Perché i PoC si fermano?
Dalla nostra esperienza, le motivazioni più comuni sono:
- – Progetti scollegati dal business: nascono dalla curiosità tecnologica e non da un’esigenza reale.
- – Mancanza di ownership: non c’è un responsabile chiaro che ne guidi l’evoluzione verso la produzione.
- – Assenza di integrazione: il prototipo resta isolato e non dialoga con sistemi aziendali come ERP, CRM o piattaforme di produzione.
- – Obiettivi poco misurabili: “dimostrare che l’AI funziona” non basta, servono KPI concreti per giustificare ulteriori investimenti.
L’approccio BNova: dall’idea alla produzione
Per superare lo stallo del PoC, in BNova abbiamo sviluppato una metodologia concreta: l’AI Toolkit. Non partiamo dalla tecnologia, ma dai bisogni dell’azienda, con un percorso strutturato in tre fasi.
1. Assessment iniziale
- – Interviste con gli stakeholder e creazione di un team multidisciplinare.
- – Analisi dei processi e mappatura dei dati disponibili.
- – Identificazione delle aree in cui l’AI può generare valore reale.
Questa prima fase ha l’obiettivo di superare uno dei principali motivi che bloccano la messa in produzione di questo tipo di progetti: partire dalle esigenze di business e non dalla tecnologia
2. PoC operativo
- – Scelta di una micro-attività ad alto impatto e con KPI misurabili.
- – Preparazione dei dati e sviluppo di un primo modello AI.
- – Approccio iterativo con misurazione dei risultati e coinvolgimento dei decisori.
L’obiettivo è dimostrare valore tangibile e condivisibile anche su scala ridotta.
3. Scalabilità e industrializzazione
- – Pianificazione della crescita del progetto verso altre aree aziendali.
- – Attenzione a governance, compliance, etica e AI policy.
- – Roadmap di estensione con nuove funzionalità e cultura aziendale dell’AI.
L’obiettivo è trasformare un prototipo in un sistema stabile, scalabile e sostenibile.
Dal laboratorio al valore
Un progetto AI genera valore solo se viene integrato nei processi quotidiani, supportato da dati di qualità e guidato da obiettivi misurabili.
Con il nostro AI Toolkit, accompagniamo le aziende lungo tutto il percorso: dall’analisi iniziale alla sperimentazione concreta, fino all’industrializzazione. Così il PoC non rimane un esercizio teorico, ma diventa un investimento che porta risultati reali e duraturi.
Categoria: INTELLIGENZA ARTIFICIALE
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