Prima il processo, poi il modello AI
Come scegliere un caso d’uso AI concreto, verificabile e utile alle persone che lavorano ogni giorno sul processo.
Blog
Tecnologia spiegata per farla diventare una scelta migliore.
Appunti pratici per chi deve costruire, integrare, valutare l’AI o accompagnare un team nell’adozione di nuovi strumenti.
Guide disponibili
Automazione: le domande da fare prima di iniziare
Una checklist pratica per capire se un processo merita davvero di essere automatizzato e da dove iniziare.
Formazione AI che diventa pratica quotidiana
Come progettare un percorso formativo che parte dai casi reali e lascia competenze che il team può riusare.
Integrare API senza creare un punto fragile
Quattro aspetti da chiarire quando due sistemi devono scambiarsi dati in modo affidabile.
Formazione tecnica per ruoli diversi: una sola lingua, esempi diversi
Come costruire un percorso condiviso senza ignorare le esigenze specifiche di ogni ruolo.
Un prompt utile è anche verificabile
Come dare contesto a un sistema AI senza confondere istruzioni, dati e criteri di qualità.
Integrazioni a eventi o batch: decidere con il costo dell’errore
Un criterio per scegliere tra aggiornamenti immediati e sincronizzazioni periodiche.
Checklist per lanciare uno strumento interno
I passaggi da verificare prima di chiedere a un team di cambiare abitudini di lavoro.
Integrare un sistema legacy senza bloccare il lavoro
Strategie progressive per collegare software esistenti mantenendo operatività e controllo.
Qualità dei dati: il primo requisito di un progetto AI
Perché dati accessibili, aggiornati e contestualizzati vengono prima della scelta del modello.
Automatizzare un report ricorrente senza perdere il controllo
Come trasformare una preparazione manuale in un flusso leggibile e verificabile.
Un contratto API chiaro evita sorprese nelle integrazioni
Cosa definire tra due sistemi prima di affidarsi a endpoint e payload.
Documentare le decisioni tecniche senza rallentare il team
Una pratica leggera per rendere comprensibili le scelte importanti nel tempo.
Mappare un processo prima di digitalizzarlo
Un metodo essenziale per capire cosa migliorare prima di introdurre un nuovo software.