Question 1

Quanto costa automatizzare un processo con l'AI?

Accepted Answer

Dipende da cosa automatizziamo: un assistente che risponde sui tuoi documenti costa molto meno di un modello addestrato sui tuoi dati. Per capire se conviene confrontiamo il costo con le ore che quel lavoro ti porta via oggi, e il primo caso lo scegliamo piccolo apposta, per misurarlo in fretta.

Question 2

I miei dati aziendali restano al sicuro se li diamo in pasto a un'AI?

Accepted Answer

Sì, li teniamo al centro del progetto. Con il RAG l'AI risponde sui tuoi documenti senza che questi finiscano ad addestrare modelli altrui, e sui dati sensibili progettiamo perché restino nel tuo perimetro. Abbiamo già lavorato con requisiti ISO 27001.

Question 3

Serve avere già molti dati per partire con un progetto di AI?

Accepted Answer

Per un assistente sui documenti bastano i documenti che hai già; per un modello su misura servono più dati. Se non ci sono te lo diciamo prima, invece di promettere qualcosa che non regge.

Question 4

In quanto tempo si vedono i risultati di un'automazione con AI?

Accepted Answer

Prima si parte da un caso piccolo e misurabile, così i primi risultati arrivano in settimane. Se quel caso libera ore vere, si allarga. Meglio un'automazione che funziona su una cosa che dieci demo che non usa nessuno.

Question 5

L'AI sostituirà le mie persone?

Accepted Answer

Non è quello che costruiamo. Facciamo copiloti che tolgono il lavoro ripetitivo e noioso, così le tue persone stanno sulle cose che contano. L'AI l'abbiamo assunta, non l'abbiamo messa a licenziare.

Question 6

Usate l'AI anche dentro Quinck, sul vostro lavoro?

Accepted Answer

Sì, per velocizzare alcune parti dello sviluppo e togliere il lavoro ripetitivo. Ma la usiamo come strumento, non come scorciatoia: non scrive codice che non capiamo, non prende decisioni al posto nostro e non sostituisce il controllo umano. La stessa regola che applichiamo ai clienti.

Question 7

Che differenza c'è tra un'automazione classica e un LLM applicato ai processi aziendali?

Accepted Answer

Un'automazione classica esegue regole che qualcuno ha scritto: se arriva questo, fai quello. Un LLM serve dove le regole non si possono scrivere, perché l'input è linguaggio umano: mail, contratti, richieste, documenti che dicono la stessa cosa in venti modi diversi. Sui tuoi dati lo usiamo con il RAG, così risponde sui tuoi documenti invece che sul mondo, e senza che finiscano ad addestrare modelli altrui. Però bisogna essere onesti: dove le regole si possono scrivere, un buon if batte un modello da migliaia di euro al mese, e in quel caso te lo diciamo.

Question 8

Da dove si comincia a introdurre l'AI in un'azienda?

Accepted Answer

Dal numero, non dalla tecnologia: quante ore, o quanti errori, costa oggi un lavoro ripetitivo. Si sceglie un processo, lo si automatizza in piccolo dentro il flusso che l'azienda usa già e si misura quante ore libera davvero. Se il numero c'è, si allarga.

Question 9

Quando conviene non usare l'AI?

Accepted Answer

Quando il problema è semplice o i dati sono pochi: un buon if batte un modello da migliaia di euro al mese e un foglio di calcolo fatto bene risolve più di un agente. Se è così te lo diciamo prima di scrivere una riga di codice.

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