5 step per avviare un progetto AI efficace

Come partire con un progetto AI in azienda

Iniziare un progetto di intelligenza artificiale senza una roadmap sui dati significa navigare a vista.

È fondamentale definire i KPI, le fonti dati, le responsabilità e i criteri di qualità. La fase di assessment iniziale aiuta le aziende a comprendere lo stato attuale dei dati e a pianificare gli interventi prioritari, riducendo il rischio di sprechi e allineando gli obiettivi dell’AI alle esigenze di business.

Fasi per l’avvio di un progetto AI data-driven

Audit dei dati, definizione delle priorità, data governance, integrazione tra sistemi, scelta dei casi d’uso: questi i tasselli per una strategia vincente.

Troppo spesso le aziende si avventurano nell’intelligenza artificiale seguendo l’onda del trend, senza una vera strategia. Il risultato? Progetti lunghi, costosi e poco applicabili nella realtà quotidiana.

Per evitare questo scenario, servono cinque fasi chiave, semplici ma fondamentali.

1. Audit dei dati e fotografia dell’esistente

Capire da dove si parte è imprescindibile. Questa fase serve a:

• Mappare tutte le fonti dati disponibili (interne ed esterne)
• Valutare la qualità, la coerenza e l’accessibilità dei dati
• Identificare i “dati mancanti” o i silos che ostacolano l'integrazione

2. Definizione degli obiettivi e del business case

L’AI deve rispondere a un bisogno preciso. È qui che si decide:

• Quale problema aziendale risolvere (vendite, churn, supporto, forecasting)
• Quali KPI usare per misurare l’impatto del progetto
• Quali stakeholder coinvolgere e con quale governance

3. Pulizia, organizzazione e preparazione dei dati

Prima del training, serve preparare il campo. Questo significa:

• Capire quali dati usare per il progetto AI
• Unificare e omogeneizzare i dati tra i sistemi
• Gestire privacy, compliance e consensi
• Integrare il tutto in un ambiente AI-ready (es. data warehouse o data lake)

4. Sviluppo del modello AI e fase pilota

Ora si entra nel vivo con:

• Sviluppo iterativo del modello su uno use case prioritario
• Addestramento con dati reali e validazione interna
• Test controllato con KPI ben definiti

5. Go-live e monitoraggio continuo

Il progetto è pronto a scalare, ma serve manutenzione:

• Verifica continua delle performance del modello
• Aggiornamenti dei dataset con nuovi dati
• Raccolta di feedback dal business per migliorare l’output

Dai dati alla visione: costruisci oggi l’AI di domani

Abbiamo quindi visto che intraprendere un percorso di intelligenza artificiale in azienda senza una solida base dati è il modo più rapido per trasformare un investimento strategico in un costo sommerso.

Ogni fase – dall’audit iniziale alla messa in produzione – ripete una costante: l'importanza di poggiare su dati affidabili, coerenti e aggiornati.

Per questo motivo, prima ancora di parlare di algoritmi, è fondamentale parlare di governance e qualità del dato. Vuoi approfondire questo punto cruciale?

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