Avviare un progetto di Intelligenza Artificiale può sollevare domande sui dati necessari, sulle tecnologie da utilizzare, sui costi e sull’integrazione con gli strumenti aziendali. Ecco le risposte ad alcuni dei dubbi più frequenti.
1. Come capire se l’Intelligenza Artificiale può essere utile alla mia azienda?
Il primo passo è individuare un processo aziendale che richiede molto tempo, presenta attività ripetitive o utilizza informazioni difficili da consultare e organizzare.
Analizzando le attività attuali e i risultati attesi è possibile valutare se l’Intelligenza Artificiale possa offrire benefici e quali tecnologie siano più adatte. Non tutte le esigenze richiedono necessariamente una soluzione AI: in alcuni casi un’automazione tradizionale può essere più efficace.
2. È necessario disporre di grandi quantità di dati per sviluppare un progetto AI?
Non sempre. La quantità e la tipologia dei dati necessari dipendono dall’applicazione.
Per esempio, una soluzione che utilizza modelli AI già disponibili per leggere documenti o classificare immagini può avere requisiti differenti rispetto a un sistema di Machine Learning che deve sviluppare previsioni a partire da dati storici.
Prima di iniziare, è importante valutare la qualità, la disponibilità e l’adeguatezza delle informazioni rispetto all’obiettivo.
3. È possibile integrare l’Intelligenza Artificiale con ERP, CRM e software già presenti in azienda?
Sì, quando i sistemi coinvolti consentono le necessarie modalità di accesso e integrazione.
Attraverso API, database e servizi software è possibile collegare applicazioni AI a ERP, CRM, sistemi documentali e altre piattaforme aziendali.
L’obiettivo è utilizzare i dati già disponibili e rendere i risultati dell’AI accessibili direttamente nei processi di lavoro, senza introdurre strumenti isolati dal resto dell’organizzazione.
4. Per realizzare un progetto AI è necessario sviluppare un modello da zero?
No. Molti progetti possono utilizzare modelli di Intelligenza Artificiale già disponibili, opportunamente configurati e integrati con i dati e le applicazioni aziendali.
In altri casi può essere necessario sviluppare modelli personalizzati o addestrare algoritmi sui dati specifici dell’organizzazione.
La scelta dipende dal problema da risolvere, dai requisiti tecnici, dalle prestazioni richieste e dai vincoli di utilizzo dei dati.
5. Quanto tempo serve per sviluppare una soluzione di Intelligenza Artificiale?
I tempi variano in base alla complessità del progetto, alla disponibilità dei dati, alle integrazioni necessarie e alle funzionalità richieste.
Un’applicazione circoscritta può richiedere un percorso di sviluppo diverso rispetto a una soluzione che coinvolge più sistemi aziendali e numerosi utenti.
Per questo SELDA parte dall’analisi delle esigenze e dalla valutazione di fattibilità, così da definire attività, priorità e tempi di realizzazione in funzione del progetto.
6. Quanto costa un progetto di Intelligenza Artificiale personalizzato?
Il costo dipende dalle caratteristiche della soluzione da sviluppare.
Tra i principali fattori da considerare ci sono la complessità delle funzionalità AI, il numero di sistemi da integrare, le attività di preparazione dei dati, lo sviluppo software e gli eventuali costi di utilizzo dei modelli o dei servizi cloud.
Una valutazione preliminare delle esigenze permette di individuare l’approccio tecnologico e stimare l’impegno necessario, distinguendo i costi iniziali da quelli ricorrenti.
7. Come si verifica che una soluzione AI produca risultati affidabili?
L’affidabilità deve essere valutata in relazione all’applicazione e ai risultati attesi.
Per esempio, in un progetto di automazione documentale possiamo verificare la correttezza dei dati estratti e delle incongruenze individuate; nella classificazione delle immagini possiamo valutare la qualità dei tag suggeriti; nei modelli predittivi possiamo utilizzare metriche specifiche di accuratezza e capacità di previsione.
Definire criteri di valutazione e modalità di controllo è parte integrante dello sviluppo, soprattutto quando l’AI supporta decisioni o attività operative.
8. Come vengono gestite la sicurezza e la riservatezza dei dati aziendali?
La gestione dei dati deve essere considerata fin dalla progettazione della soluzione.
È necessario valutare quali informazioni vengono elaborate, dove vengono trattate, chi può accedervi e quali servizi AI vengono utilizzati.
La scelta dell’architettura, dei fornitori e delle modalità di integrazione deve tenere conto dei requisiti aziendali di sicurezza, riservatezza e protezione dei dati, compresi gli eventuali obblighi previsti dalla normativa applicabile.
