Gestione di progetti di IA
Ciò che distingue un progetto di IA che funziona da uno che viene abbandonato non è la tecnologia, ma il modo in cui viene gestito. Accompagniamo i progetti di IA dalla progettazione alla produzione con l’esperienza di 25 anni in multinazionali globali.
Perché i progetti di IA falliscono
La maggior parte dei progetti di IA in azienda non arriva in produzione o non genera il valore atteso. Le cause non sono tecnologiche: sono problemi di gestione, di allineamento tra business e tecnologia e di aspettative mal calibrate.
In AIRES – AI Research & Engineering Studio abbiamo visto ripetersi questo schema in multinazionali, medie imprese e startup. La soluzione non è aggiungere tecnologia, ma gestire meglio i progetti con una metodologia specifica per l’IA.
Che cosa facciamo
Traduciamo gli obiettivi di business in specifiche tecniche realizzabili. Fissiamo KPI, criteri di successo e limiti del progetto prima di scrivere una sola riga di codice.
Progettazione dell’architettura tecnica con scelte basate sul rapporto costi-benefici, non sulle mode tecnologiche. Uno stack minimo che possa crescere.
Coordinamento tra profili tecnici (data scientist, ML engineer, sviluppatori) e stakeholder di business, con un dialogo costante tra le due parti.
Metodologia agile adattata ai progetti di IA: sprint di 2 settimane, demo continue e correzioni di rotta basate sui risultati reali.
Gestione del rilascio, monitoraggio dei modelli in produzione, piani di contingenza e trasferimento di competenze al team interno.
Documentazione tecnica e di business, registro delle decisioni, conformità normativa e audit dei modelli.
Tipi di progetto
- Sistemi predittivi e di forecasting: domanda, churn dei clienti, frodi, manutenzione predittiva
- IA generativa per l’azienda: RAG, chatbot sui dati aziendali, assistenti specializzati
- Automazione dei processi: estrazione di dati, classificazione di documenti, workflow n8n/Make
- Visione artificiale: controllo qualità, rilevamento di anomalie, OCR industriale
- Piattaforme dati: data pipeline, data warehouse, dashboard di BI
- Agenti di IA: automazione di attività complesse con LLM e strumenti esterni
Modalità di collaborazione
Assumiamo la direzione del progetto di IA all’interno dell’azienda, con presenza settimanale e disponibilità continuativa. Indicato per progetti di 3-12 mesi.
Per i progetti di IA in difficoltà: diagnosi della situazione, piano correttivo e affiancamento fino alla stabilizzazione.
Il team interno conduce il progetto, noi lo rivediamo e lo orientiamo. Sessioni settimanali di 2 ore e un canale asincrono per le consultazioni.