AI per il Business
Governance strategica e operativa dell'AI: strategia, casi d'uso, piattaforme, rischio, EU AI Act.
La governance dell'AI è oggi una responsabilità centrale del CIO — non un side project delegato a un team di data science. Copriamo i cinque domini chiave dell'adozione enterprise dell'AI.
Engagement tipico: advisory continuativo o programma di adozione 3-6 mesi.
Parliamone →Strategia & governance AI
Visione AI enterprise, policy di uso accettabile (incluso lo shadow AI), framework etico e strategia di risk management su bias, allucinazioni e data leakage. Conformità EU AI Act e GDPR.
Use case roadmap & ROI
Identificazione e prioritizzazione dei casi d'uso AI per impatto: automazione processi, assistenti intelligenti, analytics predittivi. Roadmap a fasi, metriche di successo e misura del ROI.
Piattaforme & architettura AI
Decisioni tecnologiche: Azure OpenAI / Copilot, Google Vertex AI, AWS Bedrock, LLM (GPT-4o, Claude, Mistral, open-source), architetture RAG, vector database. Integrazione AI in ERP, CRM, BI e collaboration.
Agentic AI & automazione
Governance di agenti AI autonomi, orchestrazione multi-agente, integrazione RPA. In ambito industriale: quality control, manutenzione predittiva, ottimizzazione della supply chain, integrazione MES.
Persone, change & AI literacy
Programmi di AI literacy aziendali, formazione tecnica per i team IT, definizione di ruoli emergenti (AI product owner, data steward, prompt engineer), change management per la collaborazione uomo-AI.