Come scegliere i progetti di intelligenza artificiale per una PMI
Un metodo per scegliere i progetti di AI in una PMI: criteri di valore, fattibilità e rischio, una griglia a punteggio, il calcolo del ritorno e le domande da fare ai fornitori.
di Massimiliano Masi, Founder di apulia.ai · · 7 min di lettura
Risposta rapida: come scegliere i progetti di AI in una PMI
Una PMI può scegliere in cinque passi:
- Partite dagli obiettivi dell'anno e dai processi che li frenano, non dagli strumenti disponibili.
- Raccogliete da 10 a 15 idee in una lista unica, con una scheda breve per ciascuna.
- Valutate ogni idea su valore, fattibilità, rischio e adozione, con pesi decisi prima di dare i voti.
- Stimate costi e benefici in euro e in ore, anche in modo approssimativo.
- Avviate al massimo due progetti, con criteri chiari per fermarli o estenderli.
In molte PMI i progetti di intelligenza artificiale nascono per caso: una demo di un fornitore, un articolo letto dal titolare, un reparto più curioso degli altri. Il risultato è un insieme di prove sparse, ognuna con il proprio strumento, nessuna collegata agli obiettivi dell'azienda. Dopo sei mesi è difficile dire cosa ha funzionato.
Scegliere bene conta più che partire presto. Un metodo semplice permette di confrontare idee diverse con gli stessi criteri, di spiegare al team perché si parte da un progetto e non da un altro, e di fermare in tempo ciò che non rende.
Partire dagli obiettivi dell'azienda, non dalla tecnologia
La prima domanda non è cosa può fare l'AI, ma cosa deve migliorare l'azienda quest'anno. Margini sotto pressione, tempi di risposta ai clienti troppo lunghi, personale difficile da trovare, errori che generano resi o contestazioni: ogni obiettivo indica i processi su cui vale la pena lavorare.
Per ogni obiettivo individuate i due o tre processi che lo frenano di più. Poi chiedete a chi ci lavora dove si perde tempo, dove si sbaglia e dove si aspetta. Le idee migliori arrivano da queste risposte, non da un elenco generico di casi d'uso.
Raccogliere le idee in una lista unica
Mettete tutte le proposte in un solo foglio, anche quelle che sembrano deboli. Per ognuna bastano poche righe:
- problema e processo coinvolto;
- chi ne beneficia e quante volte al mese si presenta;
- dati necessari e dove si trovano oggi;
- cosa cambierebbe per le persone che svolgono il lavoro;
- come si misurerebbe il risultato.
Una lista tra 10 e 15 idee è sufficiente. Se le proposte vengono tutte dallo stesso reparto, allargate la raccolta: spesso i margini migliori stanno in amministrazione, acquisti o logistica, dove i processi sono ripetitivi e ben documentati.
I quattro criteri per valutare un progetto di AI
Valutate ogni idea su quattro criteri, con un voto da 1 a 5. Decidete i pesi prima di dare i voti, così nessuno adatta i criteri al proprio progetto preferito.
| Criterio | Domande chiave | Peso suggerito |
|---|---|---|
| Valore | Quante ore, errori o euro risparmia? Migliora ricavi, qualità o tempi di risposta? | 35% |
| Fattibilità | I dati esistono e sono puliti? Il processo è stabile? Serve integrare il gestionale? | 30% |
| Rischio | Tocca dati personali o decisioni sulle persone? Che danno fa un errore? Rientra nell’alto rischio dell’AI Act? | 20% |
| Adozione | Chi userà lo strumento lo vuole? C’è un responsabile con tempo da dedicare? | 15% |
Per il rischio, un voto alto indica un'esposizione bassa: così in tutti i criteri un voto alto è un buon segnale. I progetti che toccano selezione o valutazione del personale vanno trattati a parte: hanno obblighi specifici, descritti nell'articolo su AI Act per le PMI: obblighi e scadenze.
Esempio: un mobilificio con 45 addetti
Immaginiamo Beta Arredi Srl, che produce mobili su misura. L'obiettivo dell'anno è ridurre i tempi tra richiesta del cliente e conferma d'ordine. Dalla raccolta emergono tre idee: un assistente che prepara le bozze di offerta partendo dai disegni e dalle note del commerciale; la classificazione automatica delle fatture passive; una previsione dei fabbisogni di pannelli e ferramenta.
| Idea | Valore | Fattibilità | Rischio | Adozione | Punteggio pesato |
|---|---|---|---|---|---|
| Bozze di offerta | 5 | 3 | 4 | 4 | 4,05 |
| Classificazione fatture passive | 3 | 5 | 4 | 4 | 3,95 |
| Previsione dei fabbisogni | 4 | 2 | 4 | 3 | 3,25 |
Le bozze di offerta vincono perché incidono sull'obiettivo dell'anno, anche se sono meno facili da realizzare. La classificazione delle fatture è quasi alla pari ed è più semplice: diventa il secondo progetto. La previsione dei fabbisogni resta in lista, in attesa di uno storico degli ordini più pulito.
Stimare costi e benefici prima di partire
Una stima approssimativa è meglio di nessuna stima. Dal lato dei costi contate licenze o abbonamenti, ore interne per preparare dati e procedure, eventuale integrazione con il gestionale, formazione e tempo di revisione degli output. Dal lato dei benefici contate ore risparmiate, errori evitati, tempi di risposta ridotti e, se misurabili, ricavi aggiuntivi.
Nel caso di Beta Arredi, ipotizziamo che i commerciali dedichino 60 ore al mese a comporre offerte e che l'assistente ne faccia risparmiare un terzo, tenendo conto del tempo di revisione: 20 ore al mese. A un costo aziendale di 35 euro l'ora sono 700 euro al mese, 8.400 euro l'anno. Se il progetto costa 6.000 euro il primo anno tra strumento, preparazione e formazione, si ripaga in meno di nove mesi. I numeri sono ipotetici: servono a mostrare il calcolo, che ogni azienda deve rifare con i propri dati.
Un beneficio difficile da misurare in euro, come risposte più rapide ai clienti, va comunque scritto con una metrica: giorni tra richiesta e offerta, percentuale di offerte inviate entro 48 ore. Senza metrica, a fine pilot non si potrà decidere.
Quanti progetti avviare insieme
In una PMI le persone che conoscono i processi sono poche e hanno già un lavoro a tempo pieno. Avviate al massimo due progetti: uno ad alto valore, che incide su un obiettivo dell'anno, e uno semplice, che dà un risultato visibile in poche settimane e costruisce fiducia nel team.
Per ogni progetto fissate fin dall'inizio tre soglie: il risultato che giustifica l'estensione, quello che richiede una correzione e quello che porta a fermarsi. Fermare un progetto che non rende è una buona decisione, non un fallimento. Il piano in 90 giorni per introdurre l'AI in una PMI descrive come condurre il pilot e misurarlo.
Le domande da fare ai fornitori
Molti progetti passano da uno strumento esterno. Prima di firmare, chiedete per iscritto:
- quali dati escono dal perimetro aziendale, dove vengono conservati e se sono usati per addestrare i modelli del fornitore;
- come si gestiscono accessi e permessi, e quali log sono disponibili;
- quali istruzioni d'uso e quale documentazione fornisce per l'AI Act;
- come si esportano dati e configurazioni se si cambia fornitore;
- chi risponde in caso di errore e con quali tempi di assistenza;
- quanto costa lo strumento quando l’uso cresce, non solo nella fase di prova.
Un fornitore che non sa rispondere a queste domande difficilmente accompagnerà il progetto oltre la demo.
Errori comuni nella scelta dei progetti
Il primo è scegliere il progetto più spettacolare. Una demo che impressiona in riunione non garantisce valore nel lavoro quotidiano.
Il secondo è sottovalutare i dati. Un progetto con un valore potenziale alto ma dati sparsi in fogli diversi richiede mesi di preparazione prima di produrre qualcosa.
Il terzo è non coinvolgere chi userà lo strumento. Se le persone non vedono un vantaggio per il proprio lavoro, lo strumento resterà inutilizzato.
Il quarto è avviare troppi progetti insieme. Cinque prove in parallelo con le stesse persone producono cinque risultati incompleti.
Domande frequenti
- Qual è il primo progetto di AI da avviare in una PMI?
- Quello che incide su un obiettivo dell'anno, ha dati disponibili e un output che una persona può verificare. Spesso è un processo ripetitivo come la preparazione di offerte, la classificazione di documenti o la risposta alle richieste frequenti dei clienti.
- Quanto deve costare un primo progetto di AI?
- Dipende dal processo e dagli strumenti. Conviene partire da un perimetro che si ripaghi in meno di un anno secondo una stima prudente, contando anche le ore interne per preparare dati, procedure e formazione.
- Come si misura il ritorno di un progetto di AI?
- Con una metrica decisa prima di partire e confrontata con il processo precedente: ore risparmiate al netto della revisione, errori evitati, tempi di risposta, utilizzo effettivo da parte del team.
- Meglio uno strumento pronto o un progetto su misura?
- Per i primi progetti uno strumento pronto, configurato sul processo, riduce tempi e costi. Un progetto su misura ha senso quando il processo è un vantaggio competitivo dell'azienda o richiede un collegamento profondo con il gestionale.
- Chi deve decidere quali progetti avviare?
- La direzione, sulla base di una valutazione condivisa con i responsabili dei processi e con chi presidia dati e sicurezza. Ogni progetto ha bisogno di un responsabile con tempo dedicato.
Scegliere i progetti di AI con un metodo permette a una PMI di concentrare tempo e budget dove l'impatto è maggiore e di spiegare le scelte al team. La masterclass sulla mappatura delle opportunità AI della formazione di apulia.ai applica questo metodo ai processi della vostra azienda; per le decisioni del consiglio di amministrazione c'è l'advisory.
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