Automatizza i processi, elimina gli sprechi e aumenta i margini grazie a soluzioni AI su misura.
Perché iniziare ora
L’Intelligenza Artificiale (AI) è il più potente “moltiplicatore di efficienza” oggi disponibile per le aziende. Automatizza attività manuali, accelera i tempi di risposta e riduce errori che costano caro. Progettiamo use case concreti che abbassano i costi operativi in breve tempo.
Dove si tagliano i costi
- Amministrazione e finanza: riconciliazione automatica dei pagamenti, estrazione dati da fatture (OCR + validazioni), note spese con controlli antifrode.
- Operations: pianificazione turni e carichi macchina con algoritmi predittivi; manutenzione preventiva su macchinari (sensori + modelli di failure prediction) per ridurre fermi.
- Customer care: chatbot e assistenti che rispondono alle richieste ripetitive (FAQ, tracciamento ordini, appuntamenti), liberando il team per casi a valore.
- Vendite: scoring dei lead, suggerimenti next-best-offer, pricing dinamico su stock stagionali per ridurre invenduti.
Quanto vale davvero
Un modo semplice per stimare il valore è usare la formula: Valore = (Tempo risparmiato × costo orario) + (errori evitati × costo medio errore) + (nuovi ricavi attribuibili). Nei nostri progetti tipici vediamo: – 30–60% di riduzione del tempo su task ripetitivi; – 15–25% di riduzione errori data entry; – +5–12% di conversione su processi vendita assistiti da AI.
Il metodo in 4 fasi
- Discovery (2 settimane): mappiamo processi, KPI e colli di bottiglia.
- Pilota (4–8 settimane): implementiamo un caso singolo con metriche chiare (es. costo per ticket, TAT, precisione, risparmio FTE).
- Industrializzazione: integriamo con i sistemi (ERP/CRM) e con MLOps per monitoraggio e retraining.
- Scale-up: estendiamo ai reparti contigui con libreria di componenti riutilizzabili.
Esempi pratici
- Back office: estrazione automatica campi da PDF di fornitori in italiano/tedesco, invio in contabilità, validazioni con soglie di confidenza.
- Produzione: modello che predice il rischio guasto su una pressa; manutenzione pianificata riduce fermi del 18% in 3 mesi.
- Vendite B2B: algoritmo che suggerisce gli account con maggior propensione all’acquisto, sincronizzato con CRM.
Rischi e come evitarli
- Dati sporchi → Data quality e validazioni a più step.
- Silos → Integrazione con API e governance.
- Adozione → Change management e training del personale.
KPI da monitorare
Costo per pratica, TAT (Turnaround Time), tasso di errore, NPS/CSAT, tempo medio di gestione, ROI a 90/180 giorni.
Con l’AI ben progettata, i risparmi non sono una tantum ma cumulativi anno su anno.
Riflessione finale
L’AI non è un costo, ma un investimento che genera valore continuo. Le aziende che la adottano oggi costruiscono il vantaggio competitivo di domani.