05 · Dal caso d’uso al presidio

AI applicata e soluzioni su misura

Parto dal processo e dal risultato atteso, non dal modello: prima decidiamo se fermarci, adottare, integrare o prototipare; poi costruiamo solo ciò che può essere verificato e governato.

Parliamo del progettoQuando serve
Segnale iniziale
Esiste un’attività ripetitiva o ad alto carico informativo, ma non è chiaro se l’AI sia utile, integrabile e abbastanza affidabile.
Primo output
Una decisione motivata — fermarsi, adottare, integrare o prototipare — con caso d’uso, baseline, rischi e criteri di verifica.
Forma di lavoro
Audit · implementazione · affiancamento operativo

Caso guida · Cliente direttoPubblica amministrazione

Comune di Martina Franca: progetto PNRR PDND–ANNCSU

Questo non è un progetto AI. Bonifica dati, connettore PDND sicuro e applicativo custom per gli uffici documentano capacità di progettazione, integrazione e sviluppo su misura.

Prima scelta

Quattro esiti possibili, compreso non usare l’AI.

La discovery non serve a giustificare uno sviluppo già deciso. Serve a confrontare il caso d’uso con alternative più semplici e a scegliere il livello di intervento sostenibile.

  1. Fermarsi

    Il problema non richiede AI, i dati non bastano o il rapporto tra beneficio, rischio e costo non regge.

  2. Adottare

    Una soluzione esistente copre il bisogno: si lavora su selezione, configurazione, policy e adozione.

  3. Integrare

    Un servizio AI va collegato a dati e software esistenti con permessi, log, controlli e fallback chiari.

  4. Prototipare

    Il caso richiede logica o interfacce su misura: si costruisce un test delimitato prima di parlare di produzione.

Quando ha senso

Tre situazioni in cui fermarsi e mettere ordine.

Non serve aspettare che il problema diventi emergenza: alcuni segnali indicano che una lettura strutturata può evitare interventi scollegati.

Situazione → lavoro → output

Cosa deve diventare più chiaro.

Gli strumenti cambiano in base al contesto: il valore dell’intervento si misura nella qualità delle decisioni e nella capacità effettiva di eseguirle.

Caso d’uso e decisione

Processo, utenti, baseline, alternative e vincoli diventano una decisione esplicita: fermarsi, adottare un prodotto, integrare uno strumento o prototipare una soluzione.

Prototipo verificabile

Il flusso viene provato su casi rappresentativi con criteri di qualità, costi, tempi, errori e condizioni di arresto definiti prima della valutazione.

Integrazione governabile

Dati, permessi, interfacce, log e fallback entrano nell’architettura esistente; il controllo umano ha un ruolo reale e un’autorità dichiarata.

Presidio nel tempo

Monitoraggio, campioni di controllo, incidenti e revisioni rendono visibili regressioni, cambiamenti dei fornitori e nuove condizioni d’uso.

Compliance collegata · AI applicata

Dati, ruoli e trasparenza entrano nell’architettura.

La classificazione dipende dal sistema e dal suo uso concreto. Privacy, sicurezza, trasparenza e supervisione vengono tradotte in requisiti ed evidenze, senza promettere conformità legale automatica.

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Altre prove di lavoro

Altri progetti pertinenti.

Non sono implementazioni AI: sono prove abilitanti di sviluppo, integrazione e governo operativo. Ogni scheda dichiara il limite prima di descrivere il lavoro svolto.

Schermata storica del sito AM Autometano

Cliente direttoDistribuzione di metano e servizi per la mobilità

AM Autometano: SEO, misurazione e software operativo

Questo non è un progetto AI. Analisi dei requisiti, selezione e configurazione di un software di settore mostrano come distinguere adozione e sviluppo su misura.

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Processo

Come si traduce in lavoro.

Ogni fase produce un artefatto condiviso – mappa, backlog, implementazione o verifica – così il progetto non resta una conversazione astratta.

  1. 01

    Scoperta e baseline

    Mappo processo, utenti, dati, risultato atteso, costo attuale e alternative non-AI. La prima conclusione utile può essere non procedere.

  2. 02

    Prototipo ed evaluation

    Costruisco il minimo necessario per testare il caso d’uso su esempi rappresentativi, includendo casi limite, sicurezza, qualità e revisione umana.

  3. 03

    Integrazione e presidio

    Se i criteri sono superati, collego la soluzione ai sistemi reali, documento ruoli e fallback e imposto controlli proporzionati al rischio.

Gate di progetto

Cosa deve reggere prima della produzione.

Non esiste un bollino unico valido per ogni soluzione. Il livello di verifica dipende dall’uso, dalle persone coinvolte, dai dati e dalle conseguenze di un errore.

Risultato e baseline

Il miglioramento atteso è definito e confrontabile con il processo attuale o con una soluzione non-AI.

Dati e permessi

Provenienza, qualità, minimizzazione, accessi, conservazione e vincoli dei fornitori sono documentati.

Evaluation

Test rappresentativi e casi limite misurano qualità, errori, robustezza, costi e latenza prima del rilascio.

Controllo umano

È chiaro chi può verificare, correggere, interrompere o sostituire l’output e in quali passaggi deve farlo.

Sicurezza e fallback

Permessi minimi, gestione dei segreti, logging, limiti operativi e percorso alternativo riducono l’impatto degli errori.

Monitoraggio

Responsabili, campioni di controllo, soglie, incidenti e revisioni periodiche restano attivi dopo il go-live.

Domande frequenti

Prima di iniziare.

Parti sempre da un chatbot o da un agente AI?

No. Parto dal processo, dalla decisione o dall’output da migliorare. Un assistente conversazionale, un workflow o un agente sono opzioni progettuali, non il punto di partenza.

Sviluppi modelli proprietari?

Il perimetro tipico riguarda selezione, prototipazione e integrazione di modelli e servizi esistenti, con software e interfacce su misura. Un addestramento proprietario viene valutato solo se dati, beneficio e sostenibilità lo giustificano.

Come misuri se la soluzione funziona?

Definiamo prima una baseline e una suite di casi rappresentativi. Qualità, errori, tempi, costi e bisogno di revisione umana vengono poi confrontati con soglie esplicite e con il processo alternativo.

L’AI elimina il controllo umano?

No. Il grado di supervisione dipende dal rischio e dal contesto. Nei passaggi sensibili deve essere chiaro chi può verificare, correggere, rifiutare o interrompere il sistema.

Una soluzione realizzata da te è automaticamente conforme all’AI Act?

No. Ruolo, classificazione e obblighi dipendono dal sistema e dal suo uso concreto. Progetto evidenze e controlli tecnici, ma non sostituisco la valutazione legale né rilascio certificazioni di conformità.

Qual è la differenza rispetto alla visibilità nelle risposte AI?

Il servizio SEO, GEO e visibilità AI lavora su come un progetto viene trovato e compreso da sistemi esterni. Qui, invece, l’AI entra in un processo operativo attraverso valutazione, prototipo, integrazione e monitoraggio.

Norme e framework

Riferimenti usati per progettare.

Fonti ufficiali verificate il 12 agosto 2026. Orientano requisiti e controlli, ma non sostituiscono una valutazione legale sul sistema concreto.

Approfondimenti e metodo

Continua dalla diagnosi al modo di lavorare.

Metodo

Profilo e metodo di lavoro

Il percorso e i criteri con cui collego diagnosi, implementazione e verifica, per dare continuità al progetto nel medio periodo.

Competenze collegate

Un problema visibile in un’area spesso dipende da ciò che accade prima o dopo: per questo le competenze restano collegate e lavorano in modo integrato.

Strategia e operatività

E-commerce & Digital Growth

Metto d’accordo obiettivi commerciali, piattaforma, catalogo e canali: il tuo e-commerce torna un sistema che capisci e governi, non una somma di problemi.

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Ritratto di Niccolò Carrieri

Niccolò CarrieriRispondo io, di persona.

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