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Scegliere i casi d’uso
Parto da processi e persone, non dagli strumenti. Mappo le attività, stimo valore e rischio e scelgo uno o due casi da cui partire, con criteri di successo scritti prima di iniziare.
Intelligenza artificiale per aziendeDal prototipo all’adozione, con un metodo.
Molte aziende hanno provato l’AI generativa. Poche l’hanno portata nel lavoro di tutti i giorni. Da AI Product Manager lavoro su quel passaggio: scegliere il problema giusto, costruire un prototipo che si può provare, misurare se funziona e fare in modo che le persone lo usino.
Ho lavorato per e con
- Corriere della Sera
- La Gazzetta dello Sport
- Leroy Merlin
- Bricocenter
- Intesa Sanpaolo
- Università Bocconi
- BMW
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Dove porto l’AI in un’azienda
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Prototipare in giorni
Con Claude Design e Claude Code costruisco prototipi funzionanti da far provare agli utenti veri. Si decide su qualcosa che si può toccare, non su una slide.
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Rendere l’AI affidabile
Risposte con le fonti, soglie di confidenza, revisione umana, test automatici sugli output. I requisiti di EU AI Act, ISO 42001 e NIST AI RMF diventano controlli concreti.
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Far adottare
Formazione sul lavoro vero, colleghi champion, KPI di adozione raccolti senza sorvegliare le persone. È il punto in cui molti progetti AI si fermano.
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Il metodo: sei fasi PMI-CPMAI
Un progetto AI è un progetto di dati. Per questo seguo CPMAI, il metodo del Project Management Institute: iterativo, con un controllo alla fine di ogni fase.
- IComprensione del businessQuale problema, per chi, e come misureremo il successo. Se l’AI non è la risposta giusta, lo diciamo qui.
- IIComprensione dei datiQuali dati esistono, dove sono, di chi sono e quanto sono affidabili.
- IIIPreparazione dei datiPulizia, permessi e privacy prima di qualsiasi modello.
- IVSviluppo del modelloPrototipo con gli agenti AI, provato dagli utenti in giorni.
- VValutazioneTest automatici sugli output, casi limite, verifica dei criteri decisi all’inizio.
- VIMessa in usoRilascio, formazione, KPI di adozione e monitoraggio nel tempo.
- Settore assicurativoCompliance CopilotUn assistente che risponde solo dalle fonti, con citazioni obbligatorie, revisione umana e pannelli di readiness allineati a EU AI Act, ISO 42001/42005 e NIST AI RMF. POC funzionante su dati sintetici.
- Studio professionaleGrowing LabVisibilità nei motori AI: su 15 domande a ChatGPT, Claude e Gemini il brand compariva in 22 risposte su 45. Dashboard di monitoraggio e un coach conversazionale per i clienti dello studio.
- Prodottostaged.aiHome staging virtuale: un SaaS costruito da solo con Claude Code, a circa 0,21 € per analisi, validato con una community di beta tester.
FAQ
Domande frequenti
Cosa fa un consulente di intelligenza artificiale per un’azienda?
Aiuta a scegliere dove l’AI crea valore, a costruire e validare le soluzioni, a gestire rischi e conformità e a farle usare davvero. A differenza di un fornitore di software non vende uno strumento: parte dal problema e dai dati.
Da dove si comincia a introdurre l’intelligenza artificiale in azienda?
Da un inventario: quali strumenti AI le persone usano già, spesso con account personali, e quali attività ripetitive pesano di più. Poi uno o due casi d’uso piccoli, con un criterio di successo misurabile e un prototipo provato in poche settimane.
Perché tanti progetti di AI si fermano dopo la demo?
Perché la tecnologia è la parte facile. Spesso mancano criteri di successo decisi prima, dati affidabili, la fiducia degli utenti e qualcuno che segua l’adozione dopo il rilascio. Per questo misuro l’uso reale con KPI dedicati.
L’AI Act obbliga le aziende a formare i dipendenti?
Sì. Dal 2 febbraio 2025 l’articolo 4 dell’AI Act chiede a chi fornisce o usa sistemi di AI di garantire un livello sufficiente di alfabetizzazione del personale che li utilizza. Non prescrive un corso standard: la formazione va adattata ai ruoli e ai sistemi usati. Vedi i workshop.
Che cos’è la certificazione PMI-CPMAI?
È la certificazione del Project Management Institute per gestire progetti di intelligenza artificiale con un metodo iterativo in sei fasi, dalla comprensione del business alla messa in uso, con attenzione ai dati e all’AI affidabile.
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Contatti
Parliamo?
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vsemeraro@gmail.com