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Approfondimenti
Analisi, idee e letture su tecnologia, strategia, business e innovazione.
Uno spazio per capire cosa sta cambiando, quali conseguenze può avere per le imprese e come distinguere le possibilità reali dal rumore che circonda ogni nuova tecnologia.
7 contenuti visibili
L'AI in azienda non si misura sui prompt. Si misura sui risultati
Un progetto AI non crea valore perché genera buone risposte. Per capire se funziona bisogna misurare cosa cambia realmente nel processo, nella qualità e nel lavoro.
7 min di letturaUn backup non è una strategia di continuità finché non hai provato a ripristinarlo
Avere copie dei dati non significa essere pronti a ripartire. Backup, test di ripristino, RPO, RTO e priorità operative devono far parte della stessa strategia.
8 min di letturaGli agenti AI non sono chatbot. Sono sistemi che agiscono
Gli agenti AI possono utilizzare dati e strumenti per eseguire attività. Il punto non è renderli autonomi a ogni costo, ma progettare obiettivi, permessi e controllo.
6 min di letturaI dati aziendali esistono già. Il problema è riuscire a usarli
Le aziende possiedono già enormi quantità di informazioni, ma spesso sono frammentate tra CRM, gestionali, email, documenti e persone. Il valore nasce quando diventano utilizzabili.
7 min di letturaIl problema dei sistemi aziendali non è quanti sono, ma come comunicano
CRM, ERP, ticketing, cloud e gestionali possono funzionare bene singolarmente. Il problema nasce quando dati e processi devono attraversare sistemi che non comunicano.
8 min di letturaAutomatizzare un processo sbagliato significa renderlo sbagliato più velocemente
Prima di automatizzare un processo aziendale bisogna capire se quel processo ha ancora senso. Analisi, semplificazione e integrazione vengono prima dell’automazione.
8 min di letturaL’AI in azienda non parte dall’AI
Prima di scegliere strumenti e modelli di intelligenza artificiale, un’azienda deve comprendere problemi, processi, dati e integrazioni. L’AI crea valore quando arriva nel punto giusto.
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