Dai dati alle decisioni operative.

Analisi predittiva, automazione e assistenti virtuali per PMI: integrazione nei processi, controllo e continuità.

Vedi il canvas Esempi di applicazione
Dati
ERP, CRM, sensori
Modelli
Previsioni, anomalie
Azioni
Alert, workflow, risposte

Che cosa misuriamo

Tracciamo metriche concrete per valutare l'impatto reale dell'AI nei processi aziendali.

Tempo

  • Tempi di ciclo
  • Attese tra le fasi
  • Rispetto degli SLA
  • Throughput operativo

Qualità

  • Errori e anomalie
  • Scarti di produzione
  • Conformità normativa
  • Precisione previsionale

Esperienza cliente

  • Tempi di risposta
  • Categorie di richieste
  • Escalation necessarie
  • Utilizzo della knowledge base

Dove interveniamo

Tre aree di applicazione per integrare l'AI nei processi delle PMI italiane.

Automazione dei processi

Monitoriamo i flussi operativi in tempo reale, identifichiamo colli di bottiglia e generiamo alert automatici quando i parametri superano le soglie stabilite.

  • Riduzione errori manuali
  • Ottimizzazione risorse
  • Tracciabilità completa
  • Notifiche contestuali
Automazione processi industriali

Analisi predittiva

Utilizziamo modelli di machine learning per prevedere tendenze, identificare pattern nascosti nei dati e supportare decisioni strategiche basate su evidenze quantitative.

  • Previsione della domanda
  • Manutenzione predittiva
  • Ottimizzazione scorte
  • Analisi anomalie
Analisi predittiva dati

Customer care intelligente

Assistenti virtuali che comprendono le richieste dei clienti, suggeriscono risposte pertinenti e apprendono continuamente dalle interazioni per migliorare la qualità del servizio.

  • Triage automatico richieste
  • Risposte suggerite in tempo reale
  • Escalation intelligente
  • Knowledge base dinamica
Assistente virtuale intelligente

Metodo: 4 verifiche, non 4 promesse

Approccio sistematico per garantire integrazione efficace e risultati misurabili.

01

Verifica dati

Valutiamo qualità, completezza e struttura dei dati disponibili. Identifichiamo lacune e definiamo strategie di raccolta per garantire affidabilità dei modelli.

02

Verifica processo

Mappiamo il flusso operativo attuale, individuiamo colli di bottiglia e punti critici. Documentiamo le fasi dove l'automazione può generare impatto misurabile.

03

Verifica impatto

Stabiliamo metriche baseline e obiettivi quantificabili. Definiamo indicatori di successo prima dell'implementazione per valutare risultati concreti.

04

Verifica integrazione

Analizziamo compatibilità con sistemi esistenti, requisiti di sicurezza e governance. Pianifichiamo integrazione graduale senza interruzioni operative.

Applicazioni

Scenari concreti di implementazione AI nelle PMI italiane.

Produzione
Rilevazione anomalie parametri macchina
Alert automatico a operatore di linea
Controllo immediato e registrazione intervento
Logistica
Previsione domanda settimana successiva
Pianificazione ordini e approvvigionamenti
Aggiornamento scorte e notifica fornitori
Servizi
Richiesta cliente via chat o email
Triage automatico e categorizzazione
Risposta suggerita e knowledge base

Integrazione senza caos

Ci colleghiamo ai sistemi esistenti senza richiedere sostituzioni o migrazioni complesse.

ERP e CRM aziendali
Database relazionali e NoSQL
Sistemi di ticketing e helpdesk
Piattaforme BI e reporting
API REST e webhook

Governance

Rispettiamo GDPR, tracciamo ogni decisione automatica, garantiamo controllo umano finale e documentiamo logiche decisionali per audit e verifiche.

Domande frequenti

Possiamo partire da un solo reparto?

Certamente. Consigliamo di iniziare con un progetto pilota circoscritto per validare l'approccio, misurare i risultati e costruire fiducia interna prima di estendere l'automazione ad altre aree aziendali.

Che dati servono per iniziare?

Dipende dall'obiettivo. Per l'analisi predittiva servono serie storiche di almeno 6-12 mesi. Per l'automazione bastano mappature di processo e log operativi. Valutiamo insieme cosa è già disponibile e cosa raccogliere.

Serve cambiare i software che usiamo?

No. Le nostre soluzioni si integrano con i sistemi esistenti tramite API, connettori standard o estrazione dati. Non richiediamo sostituzioni di ERP, CRM o altri strumenti già in uso.

Quanto dura un prototipo?

Un progetto pilota richiede tipicamente 4-8 settimane: 1-2 settimane per analisi e verifica dati, 2-4 settimane per sviluppo e test, 1-2 settimane per validazione con gli operatori e misurazione risultati iniziali.

Come gestite la manutenzione?

Monitoriamo continuamente le prestazioni dei modelli, aggiorniamo algoritmi quando necessario e forniamo supporto per adattare le soluzioni a cambiamenti nei processi o nei dati. La manutenzione è parte integrante del servizio.

Come misurate i risultati?

Definiamo metriche baseline prima dell'implementazione e le confrontiamo con i dati post-deployment. Utilizziamo KPI concordati: riduzione tempi, diminuzione errori, aumento throughput, miglioramento soddisfazione clienti.

Richiedi una valutazione

Analizziamo insieme il vostro contesto operativo e identifichiamo le opportunità di automazione e analisi predittiva più adatte alle vostre esigenze.

1
Colloquio esplorativo sui processi attuali
2
Analisi dei dati disponibili e obiettivi misurabili
3
Proposta di caso pilota con metriche di successo