Implementazione IA
IA che si guadagna il posto. Nel vostro business, non come demo.
IA pratica, distribuita dentro i sistemi che il vostro team già usa. Scoring dei lead sui dati del CRM. Previsione di domanda sul vostro magazzino. Estrazione documentale dalle fatture fornitore. Triage del customer service. Stesura di copy contro le linee guida del brand. Costruita sui vostri dati, distribuita dove si lavora (Odoo, browser, email), ROI misurabile entro 90 giorni.
Fa per voi se
- Avete un problema di business specifico, non "dovremmo usare l'IA da qualche parte".
- Avete dati su cui l'IA può essere allenata o ancorata.
- La volete distribuita dentro gli strumenti esistenti, non come l'ennesimo SaaS in cui il team deve loggarsi a parte.
Non fa per voi se
- Volete un chatbot pubblico per il sito di marketing. Scope diverso, chiedete a parte.
- Volete addestrare un modello di base da zero. Componiamo con Anthropic, OpenAI e modelli open-weight; non facciamo pre-training.
- Vi aspettate che l'IA sostituisca personale dal giorno uno. Forniamo augmentation che si ripaga in mesi; la decisione su organico è vostra dopo.
Metodologia
Come funziona davvero un progetto di Implementazione IA.
5 fasi. Ogni artefatto messo per iscritto, ogni decisione registrata, ogni passaggio documentato.
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01
Definizione del caso d'uso
Un problema di business con esito misurabile. Scoring di lead con target di uplift di conversione, estrazione fatture con target di error rate, forecasting con target di MAPE. Escludiamo le demo che fanno scena ma non arrivano in produzione.
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02
Valutazione dei dati
Audit dei dati che il modello richiede: volume, qualità, etichette, freschezza. Gap analysis onesta: costruire ora, o sistemare prima i dati. Ci siamo ritirati a questo gate quando i dati non erano pronti.
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03
Proof of concept
Modello funzionante su una fetta isolata dei vostri dati reali. Riportato con accuracy, precision, recall e una matrice di confusione leggibile. Vedete se funziona prima di costruire l'integrazione.
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04
Integrazione
Distribuire dove il team lavora. Dentro Odoo come campo personalizzato o wizard, in browser come side-panel, in email come generatore di bozze, o come API dietro gli strumenti esistenti. L'utente non impara un nuovo prodotto.
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05
Misura e iterazione
Monitoraggio in produzione su accuracy e KPI di business insieme. Cadenza di retraining concordata in anticipo. Report ROI ogni 30 giorni nel primo trimestre, così vedete il sistema ripagarsi.
Cosa ricevete
Deliverables.
Ogni artefatto vi viene consegnato. Codice, configurazione, documentazione, materiali di formazione. Vostro da tenere, vostro da consegnare a qualsiasi successore.
- Scope del caso d'uso e metrica di successo, firmati prima dell'inizio del build
- Modello POC con validazione isolata
- Distribuzione in produzione dentro il sistema che il team usa
- Monitoraggio su accuracy, latenza, costo e KPI di business
- Pipeline di retraining, schedulata o innescata da deriva
- Runbook operatore così che il vostro team operi il modello senza di noi
- Report ROI a 30-60-90 giorni
Domande frequenti
Domande su Implementazione IA.
Quali modelli usate? Anthropic, OpenAI, open-weight? +
Quello che si adatta al problema e alle vostre regole di residenza dati. Anthropic Claude per ragionamento, comprensione documentale e generazione. OpenAI simile più immagini. Open-weight (Llama, Qwen, Mistral) quando i dati non possono uscire dalla vostra infrastruttura o quando il fine-tuning è la strada giusta. Scegliamo dopo che il caso d'uso è definito.
I nostri dati addestrano il prossimo modello del fornitore? +
No. Per default usiamo i piani no-training di Anthropic e OpenAI (i loro piani enterprise/API escludono il training su dati cliente). Per i modelli open-weight l'inferenza gira su infrastruttura che scegliete voi; i dati non escono. Documentiamo il flusso dati prima di ogni distribuzione.
E le allucinazioni? Possiamo fidarci dell'output? +
Ogni distribuzione è ancorata: retrieval-augmented sui vostri dati reali, schemi di output strutturati a cui il modello deve attenersi, e una soglia di confidenza sotto la quale l'output va in coda per revisione umana invece di essere agito. Misuriamo esplicitamente il tasso di allucinazione e lo riportiamo mensilmente.
Potete integrare l'IA direttamente in Odoo? +
Sì, è il pattern più comune. Campi personalizzati popolati dall'IA al create del lead, wizard di estrazione fatture nel portale fornitore, risposte suggerite nell'helpdesk, tutto in UI Odoo nativa. L'utente lavora in Odoo e il modello è invisibile.
Come gestite PII e consenso? +
Le PII sono mascherate o tokenizzate prima di lasciare il vostro ambiente, dove la normativa lo richiede. I flag di consenso del sistema sorgente sono rispettati a valle. Firmiamo DPA, ci inseriamo nel vostro DPIA e documentiamo la lineage dei dati così che la traccia di audit sia completa.
Come si presenta il successo a 90 giorni? +
Uno scope firmato che raggiunge il target di accuracy, distribuito in produzione, in uso quotidiano, con un movimento misurabile di un KPI di business e un calcolo di ROI che ripaga l'incarico entro il primo anno. Se al momento della definizione del caso d'uso non vediamo quel percorso, lo diciamo e non partiamo.
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