Quello che possiamo condividere
Case Studies
Storie reali analizzate attraverso lo stesso framework: dati, processi, persone, decisione. Perché l'IA non fallisce per colpa della tecnologia, ma nella strategia con cui la integri nella tua azienda.
L'automazione giusta, sull'azienda sbagliata
Founder · e-commerce · oltre il 10% dell'EBIT bruciato
Dati aziendali non mappati. L'agenzia ha costruito sopra il caos, non sopra la chiarezza. La materia prima mancava.
Nessun processo documentato prima dell'implementazione. Le automazioni hanno amplificato il disordine, non lo hanno risolto.
Il Founder non aveva strumenti per valutare la proposta dell'agenzia né per capire i rischi tecnici prima di firmare.
Acquisto guidato dall'entusiasmo del vendor, senza assessment indipendente. Nessuna governance interna sulla spesa IA.
Stop immediato al progetto. Messa in pausa delle automazioni superflue per ripristinare il canale e-commerce. Riprogettazione dei processi alla base prima di qualsiasi nuova linea di codice.
Fatturato online ripristinato. Evitata la spesa aggiuntiva per rattoppare un sistema costruito su fondamenta sbagliate.
Non puoi tagliare i costi se non sai quali sono
Founder · produzione e distribuzione · sul punto di firmare 15.000€ inutili
I forecast dei ricavi erano un'illusione: copiati a mano, non verificabili. Impossibile calcolare il ROI di qualsiasi automazione senza conoscere il costo reale di partenza.
I sistemi in house supportavano già nativamente le funzioni da automatizzare. Nessuno lo sapeva. Processi non tracciati rendevano invisibili i costi operativi reali.
La direzione prendeva decisioni su sensazioni, non su dati. Mancava la capacità di leggere i margini reali e di fare previsioni verificabili.
Stavano per acquistare automazioni per risolvere un problema che non esisteva. Nessun assessment interno aveva preceduto la richiesta di offerta al vendor.
Blocco dell'implementazione tecnica. Shift strategico verso la mappa dei processi reali e la ricostruzione dei dati di costo effettivi.
15.000€ non spesi. Per la prima volta, la direzione ha avuto visibilità reale sui propri margini e la capacità di fare previsioni finanziarie basate su dati.
Quando l'IA allucinava, tre dipartimenti stavano già accusando un fornitore innocente
Head of Operations · impresa italiana · supply chain a rischio per un report tecnicamente perfetto e completamente falso
Database da 12.000 righe che superava la finestra di contesto del modello. Il limite tecnico non era noto al team. L'IA ha inventato anomalie critiche inesistenti.
Nessun protocollo per validare l'output dell'IA prima di agire. Il report è diventato immediatamente verità operativa: tre dipartimenti mobilitati in ore.
L'Head of Operations sapeva usare Claude. Non sapeva dei limiti dei LLM su dataset di quella dimensione. Due cose diverse, con conseguenze opposte.
Nessuno aveva fermato il processo per verificare il dato grezzo. Un report dall'aspetto professionale equivaleva, nella governance aziendale, a un dato verificato.
Audit del dato grezzo e identificazione dell'allucinazione. Stop immediato della task force prima che partisse l'accusa formale al fornitore.
Incidente diplomatico con i fornitori evitato. Settimane di lavoro risparmiate. Protocolli interni sull'uso dell'IA per l'analisi dei dati implementati.