Portaci un processo. In 2 settimane scopriamo insieme se è realmente pronto per l'AI, quale soluzione serve e quale valore può generare.
Partiamo da un singolo processo ad alto impatto. Analizziamo dati e flussi reali, misuriamo la baseline e definiamo una soluzione AI concreta, con KPI, architettura, rischi e roadmap di implementazione.
Durata
2 settimane, dalla richiesta alla raccomandazione
Cosa ricevete
Report executive con roadmap, KPI e decisione Go/No-Go
Investimento indicativo
Da 20.000 €, definito sul processo dopo il primo confronto
Adatto per
Un singolo processo ad alto impatto, non un'area generica
Prima di costruire un sistema AI, bisogna capire se serve davvero.
Molti progetti AI partono dalla tecnologia: un LLM, un agente, una piattaforma, un modello open source. Noi partiamo dal processo.
Analizziamo dove si concentra il lavoro manuale, quali dati sono disponibili, quali decisioni possono essere automatizzate e dove è necessario mantenere la supervisione umana.
Solo dopo definiamo la tecnologia più adatta: AI Agent, Document Intelligence, Enterprise Search, automazione custom oppure nessuna AI, se non è la scelta corretta.
Quando ha senso introdurre l’AI
Non tutti i processi traggono beneficio dall'intelligenza artificiale. Riconoscere i segnali giusti evita di introdurla dove non serve, e aiuta a dare priorità a dove conta davvero.
Tempi lunghi di ricerca informazioni
Le persone sanno dove cercare, ma impiegano troppo tempo a trovare e verificare l'informazione corretta.
Errori frequenti nei controlli
Verifiche manuali che, per volume o complessità, producono un tasso di errore non più accettabile.
Conoscenza distribuita tra pochi esperti
Competenze critiche che dipendono da poche persone, con rischio concreto in caso di turnover o assenze.
Necessità di auditabilità
Processi in cui ogni decisione deve poter essere ricostruita, motivata e verificata a posteriori.
Come funziona
Un percorso lineare in 2 settimane, dal problema alla roadmap
- 01
Selezione
Un processo. Un problema. Un obiettivo misurabile. Identifichiamo insieme il processo con il maggiore potenziale di miglioramento.
- 02
Assessment
Analizziamo flussi operativi, dati, documenti, sistemi coinvolti, tempi, errori e punti di intervento umano.
- 03
Baseline
Misuriamo il processo prima dell'AI: tempi medi, volumi, costi operativi, accuratezza e punti di attrito.
- 04
AI Design
Definiamo la soluzione più appropriata: AI Agent, Document Intelligence, Enterprise Search, RAG, automazione o nessuna AI, se non è la scelta corretta.
- 05
Roadmap
Consegniamo una roadmap concreta per passare dall'Assessment alla produzione in modo sicuro e misurabile.
Cosa ricevi
Alla fine dell'Assessment hai una decisione documentata, non una demo effimera
AI Readiness
Valutazione rigorosa della fattibilità tecnica, organizzativa e normativa del processo.
Baseline
Misurazione analitica delle performance attuali, dei costi operativi e dei tempi di lavorazione.
AI Architecture
Architettura proposta, modelli, guardrail di sicurezza e tecnologie necessarie.
KPI & ROI
Metriche concrete per misurare il valore economico e operativo generato.
Risk & Governance
Sicurezza, data privacy, conformità AI Act, audit trail e supervisione umana.
Roadmap
Piano di implementazione a fasi verso la messa in produzione, con stime e priorità.
La risposta può essere anche NO.
Se l'AI non genera valore sufficiente o se una soluzione deterministica produce un risultato migliore con meno rischio, te lo diciamo con assoluta trasparenza.
"L'obiettivo dell'Assessment non è vendere una tecnologia. È capire se vale la pena investire."
Cosa porti a casa
La restituzione dell’Assessment è un report executive strutturato, pronto per supportare le decisioni di direzione:
Process Map
Come funziona oggi il processo: attività, ruoli e colli di bottiglia.
Baseline
Quanto costa oggi in termini di ore-persona, tempi di risposta e tasso di errore.
AI Opportunity Map
I punti precisi in cui l’intelligenza artificiale può intervenire ed eliminare lavoro ripetitivo.
Architecture
Come deve essere costruito il sistema: pipeline dati, modelli, guardrail e integrazioni.
KPI di Progetto
Come misurare il risultato con metriche inequivocabili condivise prima dello sviluppo.
Business Case
Quale valore economico e operativo può generare l’automazione.
Risk Assessment
Analisi dei rischi di sicurezza, conformità AI Act e governance dei dati.
Implementation Roadmap
Il piano passo-passo per arrivare in produzione senza interrompere l’operatività.
Go / No-Go
La decisione finale fondata su dati oggettivi prima di impegnare qualunque budget.
Per chi ha senso
Un processo richiede troppo tempo
Un’attività specifica assorbe ore che potrebbero essere investite diversamente, e volete capire se l’AI può ridurle.
Gestite grandi volumi di documenti
Pratiche, contratti, manuali o normative difficili da reperire ed estrarre rapidamente.
Non sapete da dove iniziare
Sentite parlare di AI da mesi, ma non avete ancora un caso d’uso chiaro e prioritario su cui partire.
Dovete portare un caso solido a direzione
Serve una valutazione indipendente, con priorità e numeri chiari, prima di proporre un investimento.
Chi coinvolgiamo, dal vostro lato
- Il process owner del processo analizzato
- Un referente IT o dati, per sistemi e accesso alle fonti
- Un referente sicurezza o DPO, se il processo tratta dati sensibili
Come può concludersi
- Procedere con un sistema custom o un AI Agent, se il processo richiede integrazioni, workflow o azioni
- Procedere con MyGPT, se il bisogno principale è rendere interrogabile una base documentale
- Preparare prima il processo o i dati, poi procedere
- Valutare una soluzione alternativa, non basata su AI
- Non procedere: l’AI non è lo strumento giusto per questo processo
I limiti che dichiariamo
Un fornitore che parla solo di prestazioni e automazione non sta dicendo tutto. Preferiamo dichiarare anche dove un sistema di AI non è la risposta giusta, prima che lo scopriate in produzione.
Quando non conviene un LLM
Processi con logica stabile e poche eccezioni si risolvono meglio con regole o automazione tradizionale: più economica, più prevedibile, senza il rischio di allucinazioni.
RAG o fine-tuning
Non sono intercambiabili: il RAG aggiorna la conoscenza senza riaddestrare il modello, il fine-tuning cambia il comportamento. La scelta dipende dal problema, non dalla moda del momento.
Perché il 100% di automazione è spesso l'obiettivo sbagliato
Automatizzare fino all'ultimo caso limite costa più di quanto risparmia: la soglia giusta lascia alle persone i casi che meritano davvero una decisione umana.
Come si governano allucinazioni e prompt injection
Non si eliminano con una promessa: si riducono con guardrail, verifica delle fonti, soglie di confidenza ed escalation umana sui casi incerti.
Quali dati servono per un Assessment
Un campione rappresentativo, non l'archivio intero: bastano poche decine di casi reali per capire se il processo è pronto.
Quali decisioni restano sempre umane
Le azioni ad alto impatto — quelle che richiedono motivazione, responsabilità o comportano un rischio per la persona coinvolta — restano soggette a conferma umana, per scelta di design, non per limite tecnico.
Probabilmente non siamo il partner giusto se...
- Cercate un chatbot generico da lanciare in una settimana, non un sistema integrato nei vostri processi
- Non c'è un titolare interno del processo disposto a seguirlo dall'analisi al rilascio
- State cercando il fornitore più economico sul mercato, non quello più adatto al vostro livello di rischio
- Il progetto deve restare una sperimentazione isolata, senza integrazione con i sistemi già in uso
Non pubblichiamo un listino: il preventivo si costruisce sul processo, sui volumi e sui vincoli, e ve lo diciamo dopo il primo confronto, non prima. Come punto di riferimento: un Assessment AI parte indicativamente da 20.000 €. Sulla struttura dei costi possiamo dirvi questo: un nucleo ristretto, senza i livelli di una grande società di consulenza, mantiene i prezzi competitivi rispetto a chi quella struttura deve coprirla.
Quanto può valere l'automazione del tuo processo?
Inserisci i parametri operativi attuali per calcolare una stima preliminare del costo baseline e del potenziale valore recuperabile.
Parametri del Processo Attuale
Stima Preliminare Annuale
Costo Operativo Attuale del Processo
€ 480.000 / anno
Pari a circa 15.000 ore-persona all'anno
Potenziale Valore / Ore Recuperabili
€ 288.000 / anno
Circa 9.000 ore operative riallocabili ad attività a maggior valore.
⚠️ Nota: Stima preliminare basata su parametri standard. I vincoli reali, la qualità dei dati e il ROI effettivo vengono misurati e validati durante l’AI Assessment.
Hai un processo che potrebbe essere automatizzato?
Portaci un processo reale. In due settimane ti diremo cosa è possibile fare, come farlo e se vale la pena farlo.
Richiedi un Assessment AINon siete ancora sicuri di essere pronti? Provate prima la checklist di autovalutazione
Domande frequenti
Cos’è un Assessment AI di Futura AI?
Un'analisi mirata su un singolo processo ad alto impatto, per capire se e come l'intelligenza artificiale può generare valore reale prima di qualunque impegno di sviluppo. Non è una demo tecnologica né una proposta commerciale precompilata: se il processo non è pronto per l'AI, o se una regola deterministica produrrebbe più valore con meno rischio, viene detto con la stessa chiarezza con cui si presenterebbe un'architettura. L'Assessment dura circa due settimane e si concentra su un solo processo scelto insieme al cliente, non su una mappatura generale dell'organizzazione: è il perimetro ristretto che permette di arrivare a conclusioni verificabili invece che a impressioni. Al termine, l'organizzazione ha gli elementi per decidere se procedere, con quale priorità e con quale stima di impatto, senza aver impegnato risorse di sviluppo. È lo stesso punto di ingresso che consigliamo anche a chi ha già tentato un progetto di AI internamente ed è rimasto fermo alla fase di demo.
Cosa restituisce un Assessment AI?
Un documento di sintesi con mappatura del processo attuale, valutazione di fattibilità — se l'AI è davvero la risposta più adatta — architettura di massima con i sistemi coinvolti e una stima indicativa di impatto e complessità, senza impegno di sviluppo. La mappatura del processo evidenzia i flussi di lavoro, i ruoli coinvolti e i punti in cui si generano tempi, errori o costi; la valutazione di fattibilità considera qualità dei dati, sistemi esistenti, vincoli normativi e requisiti di sicurezza; l'architettura di massima indica quali componenti servirebbero — Document Intelligence, Enterprise Search, integrazione con i gestionali — senza ancora scendere nei dettagli implementativi. La stima di impatto e complessità dà all'organizzazione un ordine di grandezza realistico, utile per decidere le priorità, prima di dover formalizzare qualunque investimento. Il documento resta utile anche se l'organizzazione decide di non procedere subito: fotografa lo stato del processo in un momento preciso.
Quando ha senso richiedere un Assessment AI?
Quando un processo specifico assorbe troppo tempo rispetto al valore che genera, gestite grandi volumi di documenti difficili da interrogare, non avete ancora un caso d'uso chiaro su cui partire, oppure dovete portare a direzione una valutazione indipendente prima di proporre un investimento. È utile anche quando un progetto di AI è già stato tentato internamente ed è rimasto fermo alla fase di demo: l'Assessment aiuta a capire se il blocco dipende dalla qualità della base documentale, dall'integrazione mancante con i sistemi esistenti, dall'assenza di un titolare interno del progetto o dall'assenza di indicatori concordati fin dall'inizio. Non ha invece molto senso richiederlo quando il processo da valutare non è ancora stato individuato con sufficiente precisione: in quel caso conviene prima restringere il perimetro internamente, magari confrontando due o tre processi candidati prima di sceglierne uno da analizzare in dettaglio.
Come si svolge un Assessment AI, in pratica?
In tre fasi: un colloquio iniziale per capire contesto e vincoli, un'analisi mirata sul processo scelto — dati disponibili, sistemi coinvolti, criticità, requisiti di sicurezza — e una restituzione finale con mappatura, fattibilità, architettura di massima e raccomandazione. Il colloquio iniziale serve a scegliere insieme il processo su cui concentrarsi e a chiarire i vincoli non negoziabili, per esempio sulla residenza dei dati o sul deployment. L'analisi vera e propria si svolge su documentazione, sistemi e, quando serve, colloqui con chi lavora il processo ogni giorno, non solo con chi lo governa. La restituzione finale non è una proposta commerciale generica: è specifica al processo analizzato, indica con chiarezza se e dove l'AI genera valore misurabile, e lascia all'organizzazione la decisione se e come procedere, senza che l'Assessment stesso comporti alcun impegno di sviluppo successivo.