“Abbiamo risparmiato il 40%” è una stima finché non sai su quanti casi, misurato da chi e rispetto a quale baseline. Tre righe da tenere separate, le domande da fare a chi presenta un risultato e come raccontiamo i nostri casi.
Ogni progetto AI comincia con una lista di piattaforme da provare. Quasi sempre la risposta migliore è già in azienda: uno strumento approvato, accessi definiti, una policy scritta. Cinque passaggi, una tabella di criteri e il caso in cui cambiare ha senso.
Un pilot riuscito dimostra che si può fare. L’adozione dimostra che si fa ogni settimana, su casi non scelti, senza chi l’ha costruito accanto. Sei segnali da misurare, un esempio e i casi in cui conviene chiudere.
“C’è sempre un controllo umano” è la frase più frequente nei progetti AI e spesso la meno vera. Cosa serve perché il controllo esista: criteri scritti, tempo dentro il processo, il potere di fermare. Con una matrice per scegliere il livello di verifica.
Un corso funziona se il lunedì successivo un’attività precisa si fa in modo diverso. Sei condizioni per progettarlo, una tabella di cosa misurare prima e dopo, e un esempio su un team di assistenza clienti.
Cerca un’attività ricorrente, con un problema osservabile, fonti accessibili, un responsabile interno e un risultato misurabile. Una scorecard in cinque punti e un esempio per confrontare i candidati.
Raccogliamo domande e casi dalle aziende con cui lavoriamo. Se c’è un processo o una situazione che vorresti vedere raccontata, scrivici a info@meetdoable.com.
