Dove l’AI crea valore, dove no

Un'azienda di distribuzione alimentare percepisce potenziale nell'AI ma non sa da dove partire: il rischio è investire in progetti tecnicamente affascinanti ma a bassa fattibilità operativa. Un assessment strutturato permette di valutare un insieme ampio di opportunità candidate, separare quelle ad alta fattibilità immediata dalle altre e costruire un business case per il quick win prioritario: in un caso tipico, l'ottimizzazione dei percorsi di consegna. L'assessment include anche la pianificazione delle opportunità a orizzonte più lungo, come la previsione della domanda per ridurre gli sprechi, sequenziandole in funzione della data readiness esistente.

In molte aziende del settore hospitality, il pricing è determinato dall'esperienza del responsabile commerciale più che da modelli quantitativi. Un assessment AI permette di identificare il dynamic pricing come opportunità concreta, stimarne l'impatto sul RevPAR (ricavo medio per camera disponibile) e, altrettanto importante, documentare in modo trasparente le idee del management che non reggono all'analisi dei dati: volumi insufficienti, rischi GDPR, mancanza di feature predittive affidabili. La chiarezza su cosa non fare ha lo stesso valore di quella su cosa fare.

Un'agenzia assicurativa che processa un alto volume di preventivi manualmente vede nell'AI un'opportunità di automazione, ma rischia di investire in un sistema di scoring prima di avere i dati strutturati necessari. Un assessment identifica il corretto ordine di implementazione: classificazione del rischio con i dati storici già strutturati come primo step, document extraction (estrazione automatica di dati da documenti non strutturati) tramite LLM (Large Language Model) come fase intermedia, e scoring automatico solo dopo che la raccolta dati strutturata è a regime. Questo approccio permette di costruire progressivamente la base dati che rende possibili le automazioni più avanzate.