Guide, casi e strumenti per un’adozione efficace dell’intelligenza artificiale
Scopri come l’intelligenza artificiale può trasformare la tua impresa: approfondimenti, webinar, white paper e storie di successo per manager e decision maker.
L’AI può essere applicata per rendere i processi più intelligenti e reattivi, eppure, per molte imprese, l’intelligenza artificiale è ancora un concetto affascinante ma difficile da collocare in modo concreto nelle attività quotidiane.
Qui trovi contenuti selezionati, casi d’uso, guide e materiali formativi, pensati per aiutarti a decidere se, dove e come l’AI può generare valore nella tua organizzazione.
AI e produttività: l’adozione di Copilot e assistenti virtuali
Prompt engineering avanzato. Strategie per ottimizzare il roi nell’implementazione dell’IA in ambito aziendale
Implementare l’AI in azienda: strategie per il successo con Microsoft Copilot
Automazione intelligente dei processi aziendali
Scopri come accedere a progetti di automazione intelligente finanziati grazie alla partnership tra Dilaxia e BI-REX, il Competence Center nazionale per l’Industria 4.0. Un’opportunità concreta per testare l’intelligenza artificiale nei tuoi processi aziendali, in modo semplice e con il supporto di esperti.
Organizzazione della conoscenza e linguaggio naturale
Hai una knowledge base aziendale complessa o processi documentali poco accessibili? Ti aiutiamo a progettare e testare soluzioni di intelligenza artificiale che semplificano l’accesso alle informazioni e supportano il lavoro dei tuoi team.
Ogni progetto AI nasce da una combinazione equilibrata tra esigenze aziendali, dati disponibili e strumenti tecnologici. Ecco le principali tecnologie che utilizziamo per progettare, sviluppare e integrare soluzioni di intelligenza artificiale nei processi reali.
Quali sono i prerequisiti minimi per implementare l’AI in azienda?
Per iniziare un progetto AI non servono necessariamente Big Data o un’infrastruttura complessa, ma è fondamentale disporre di dati digitali strutturati o non strutturati, di processi mappabili e della disponibilità a collaborare tra team tecnici e funzionali. L’AI non è un plug-in: richiede una visione trasversale e una governance adeguata.
Come si misura il ritorno dell’investimento di un progetto AI?
Non solo in termini economici. Il ROI dell’AI si misura anche in efficienza operativa, riduzione degli errori, accelerazione dei tempi decisionali e capacità di ridurre la dipendenza da task ripetitivi. Dilaxia aiuta i clienti a definire KPI misurabili fin dalle fasi iniziali di assessment.
Quali sono i rischi principali di un progetto AI?
I principali rischi includono: dati inadeguati, aspettative irrealistiche, mancata integrazione nei processi, resistenza interna. Un progetto AI fallisce spesso per motivi organizzativi, non tecnici. Per questo il nostro approccio include supporto al change management e alla formazione.
Meglio iniziare con AI generativa o predittiva?
Dipende dal contesto. L’AI generativa è efficace per contenuti, testi e interazioni, ma richiede governance accurata. Quella predittiva è utile per scenari numerici e decisioni data-driven. Spesso i progetti più efficaci combinano entrambe. In Dilaxia proponiamo sempre un’analisi di fattibilità personalizzata.
Serve avere un team interno di Data Scientist o AI Engineer?
No. Dilaxia può coprire end-to-end tutto il ciclo di progetto, con un modello collaborativo che consente alle imprese di apprendere gradualmente, anche per internalizzare competenze nel tempo, se lo desiderano.
Qual è l’approccio metodologico di Dilaxia all’intelligenza artificiale?
Lavoriamo su 5 livelli:
1) valutazione delle opportunità;
2) selezione dei casi d’uso prioritari;
3) sviluppo di prototipi;
4) integrazione nei processi;
5) scalabilità e monitoraggio.
Ogni fase è affiancata da consulenza e formazione per garantire adozione effettiva e sostenibile.
Offrite solo soluzioni standard o anche progettazione su misura?
Ogni progetto nasce su misura. Non vendiamo prodotti “preconfezionati”. In molti casi usiamo tecnologie esistenti (es. Microsoft Copilot, Power Automate, Azure AI), ma ogni implementazione è cucita sul processo e sugli obiettivi del cliente.
Posso accedere a finanziamenti o incentivi se avvio un progetto AI con Dilaxia?
Sì, in alcuni casi. Collaboriamo con partner come Bi-Rex e seguiamo bandi regionali e nazionali. Il nostro team può aiutarti a valutare le opportunità di co-finanziamento disponibili, ma non vincoliamo mai la fattibilità progettuale alla presenza di un bando.
Quanto tempo serve per implementare un progetto AI?
Da 4 a 12 settimane per un prototipo operativo, a seconda della complessità del processo e del grado di preparazione dei dati. Nella fase iniziale proponiamo sempre un assessment rapido e un possibile Proof of Concept prima di procedere alla fase di integrazione.
Qual è il valore aggiunto di Dilaxia rispetto ad altri player tech?
Coniughiamo competenze tecniche e consulenziali. Non ti proponiamo una tecnologia, ma una roadmap. Non ci limitiamo a consegnare un software, ma accompagniamo il cambiamento, dalla governance alla messa a terra nei processi, parlando il linguaggio dell’azienda e non solo dell’IT.
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