Dall’analisi predittiva agli insight operativi, l’AI rende i dati un vantaggio competitivo.
Dal dato all’azione
Molte aziende hanno dati sparsi in ERP, CRM, fogli di calcolo. L’AI trasforma questa frammentazione in insight operativi: previsioni, alert, suggerimenti.
5 passi per diventare data‑driven
- Inventario dei dati: cosa esiste, dove sta, qualità e frequenza di aggiornamento.
- KPI chiari: pochi numeri che contano (ricavi, marginalità, churn, lead time, NPS).
- Modelli predittivi: domanda, churn, rischio credito, tempi di consegna.
- Dashboard attive: non solo grafici, ma azioni suggerite (es. “contatta questi 20 clienti a rischio”).
- Ciclo MLOps: monitoraggio drift, retraining e versionamento dei modelli
Casi ad alto impatto
- Vendite: previsione delle opportunità che chiuderanno entro 30 giorni e next‑best‑action.
- Finance: previsione flussi di cassa e anomalie nei pagamenti.
- Assistenza: analisi dei ticket per identificare cause radice e ridurre volumi.
Architettura leggera
Partiamo spesso con un data mart in cloud e un connettore verso le fonti esistenti. Così si evita un progetto IT monolitico e si ottiene valore rapido.
Cultura e persone
Report brevi, meeting decisionali con dati alla mano, formazione essenziale per manager e team. L’obiettivo non è “fare AI”, ma prendere decisioni migliori quotidianamente.
Un’azienda data‑driven conosce prima i problemi, li misura e li risolve con metodo.
Riflessione finale
Non è la quantità di dati a contare, ma come li trasformi in azioni strategiche.