Head of AI*

Guido le aziende digitalizzate
nell’integrazione rapida dell’AI

*16 ore al mese

Cosa fa l'Head of AI?

Aggiornamento continuo sull'AI

Rimane aggiornato e aggiorna l’intero team sulle novità del settore

Trova opportunità nascoste

Oltre a scovere il valore nelle novità, lo trova dove nessuno sta guardando 

Integra l'AI nella strategia aziendale

Ogni integrazione AI viene valutata con occhio attento al business

Ottimizza lo stack tecnologico

La corretta gestione del database è la chiave per massimizzare la scalabilità

Supervisiona lo sviluppo

Le iniziative AI ad ogni livello vengono supervisionate e indirizzate

Colma il gap tra tech, business e prodotto

Con una visione olistica e futuribile riesce a mettere in comunicazione aree distanti

Riproduci video
Riproduci video

Con chi si intefaccia
l'Head of AI?

Con un approccio cross team si interfaccia con le figure chiave tra la parte business e quella tecnica

Amministrazione

CEO

Lavorando fianco a fianco, il CEO può assicurarsi che la strategia AI si allinei alla visione e agli obiettivi aziendali. 

Prodotto

Product Manager

L’interazione con il Product Manager contribuisce significativamente all’integrazione efficace dell’AI 

Data

Head of Data

Questo affiancamento permette di massimizzare la scalabilità e qualità delle soluzioni AI selezionate

IT

CTO

La collaborazione con il CTO assicura che l’implementazione sia efficace, sicura e integrata nel tech stack dell’azienda

ORIZZONTALE

L’Head of AI ha due obiettivi.

Il primo è integrare l’AI in modo trasversale nel maggior numero di aree e funzioni aziendali, partendo dalle più utili e semplici.

VERTICALE

Il secondo obiettivo dell’Head of AI è è ottimizzare l’infrastruttura tecnologica per garantire scalabilità, sicurezza e una sempre miglior integrazione orizzontale.

Processo

Mezza giornata a settimana lavoreremo fianco a fianco per diventare un’azienda che sfrutta l’AI al massimo livello.

Non solo per la buzzword

0. Assessment

Valutiamo la situazione attuale

Analizziamo la struttura esistente, le risorse tecnologiche e le competenze AI attuali dell’azienda per identificare i punti di forza e le aree di miglioramento. Questo permette di comprendere il livello di maturità AI dell’organizzazione e di stabilire una base solida per ulteriori sviluppi.

1. Workshop

Se ti interessa solo il workshop clicca qui

Impariamo ad usare ChatGPT da Pro

Un workshop semplicemente necessario. È fondamentale allineare il team nell’utilizzo dello strumento più potente e utile del momento, per ottimizzare le operazioni quotidiane e migliorare la produttività across-the-board.

2. Opportunità

Valutiamo tutte le opportunità AI

Identifichiamo le potenziali applicazioni dell’AI in varie aree dell’azienda, da quelle esistenti come la gestione dei dati e il servizio clienti, alle opportunità offerte dalla creazione di nuovi servizi per l’inserimento in un maggior numero di mercati. In particolare, troveremo opportunità nascoste.

3. Roadmap

Selezione e creazione di una roadmap

Dopo la fase di “brainstorming” stabiliamo quali sono le priorità e definiamo una roadmap chiara per l’integrazione dell’AI, assicurando che ogni passo sia allineato con gli obiettivi e la strategia dell’azienda nel breve e lungo termine.

1° mese

4. Generative AI

*da qui in poi, per ogni azienda le priorità potrebbero cambiare

Integriamo le soluzioni di Gen AI*

Implementiamo soluzioni di AI generativa principalmente basate su API e automazioni: le più semplici e pratiche con cui iniziare a dimostrare l’utilità dell’AI.

5. Architettura Dati

Creiamo una Data Strategy scalabile

In parallelo definiamo una strategia per la raccolta, elaborazione e gestione dei dati che sia scalabile, sicura e conforme, garantendo che l’azienda possa sfruttare al massimo il valore dell’AI per superare ogni limite.

6. Machine Learning

Integriamo nuove soluzioni di Machine Learning

Introduciamo soluzioni avanzate di machine learning per automatizzare i processi, creare nuovi servizi, prendere decisioni migliori e continuare ad aumentare la scalabilità ed efficacia dell’azienda. 

Ripeti

Ripetiamo gli step da 2 a 6

Il percorso per diventare un’azienda AI First è ciclico, specialmente in questo mondo in rapidissima evoluzione. Volta per volta valuteremo le novità tecnologiche per selezionare quelle da inserire nella roadmap, prioritizzandole in base alle altre attività.

Quali opportunità vi offre l'AI?

Se non ti interessa solo la buzzword,
prenota una call gratuita per scoprirlo

FAQ

Per ogni altra domanda puoi
prenotare una chiamata gratuita

Perché dovrei integrare l’AI nella mia azienda?

Integrare l’AI non significa solo ridurre i costi o aumentare l’efficienza; si tratta di reinventare le relazioni con i clienti, di creare esperienze straordinarie, di entrare in nuovi mercati. 

In un mondo competitivo che cambia così velocemente, essere attori del cambiamento è l’unica strada percorribile verso l’impatto.

Ho davvero bisogno di un Head of AI?

Una figura dedicata all’AI non è solo una scelta strategica: è un messaggio al tuo team, ai tuoi clienti, al mercato, che sei serio riguardo all’innovazione e al progresso. 

E resta anche una scelta strategica, perchè le figure tecniche non bastano quando l’impatto della tecnologia è così vasto. 

Per quanto tempo avrò bisogno dell’Head of AI?

Dipende esclusivamente dagli obiettivi dell’azienda. Parliamone in call.

Quanto costa?

Il prezzo per 16 ore al mese è inferiore ai 200€ l’ora.

Il prezzo per 0 ore al mese è molto più alto. 

Quali sono i rischi per chi integra l’AI?

Il più probabile è l’integrazione fine a se stessa, per guadagnare una nuova buzzword e con l’unico fine di raccogliere più capitale. Puoi immaginarlo, ma questo gioco dura poco.

Per chi la implementa seriamente ci sono poi rischi tecnici come problemi di sicurezza, privacy, bias nei dati, ma per ciascuno di questi ci sono soluzioni facilmente implementabili.

Quali sono i rischi per chi non integra l’AI?

Irrelevanza, inefficienza, invisibilità in un mercato che premia chi è all’avanguardia, chi è pronto a sperimentare e ad adattarsi. 

In breve, il rischio maggiore è diventare obsoleti in un mondo che si evolve rapidamente.

È necessario avere competenze tecniche per integrare l’AI?

Per l’uso quotidiano di strumenti AI il workshop permetterà di allineare le competenze dell’intero team.

Per l’integrazione della generative AI un team digitalizzato dovrebbe già avere le competenze tecniche necessarie.

Per l’integrazione di soluzioni di machine learning, potrebbe essere necessario formare alcune figure interne o assumere figure specializzate.

Integrare l’AI non significa solo ridurre i costi o aumentare l’efficienza; si tratta di reinventare le relazioni con i clienti, di creare esperienze straordinarie, di entrare in nuovi mercati. 

In un mondo competitivo che cambia così velocemente, essere attori del cambiamento è l’unica strada percorribile verso l’impatto.

Una figura dedicata all’AI non è solo una scelta strategica: è un messaggio al tuo team, ai tuoi clienti, al mercato, che sei serio riguardo all’innovazione e al progresso. 

E resta anche una scelta strategica, perchè le figure tecniche non bastano quando l’impatto della tecnologia è così vasto. 

Dipende esclusivamente dagli obiettivi dell’azienda. Parliamone in call.

Il prezzo per 16 ore al mese è inferiore ai 200€ l’ora.

Il prezzo per 0 ore al mese è molto più alto. 

Il più probabile è l’integrazione fine a se stessa, per guadagnare una nuova buzzword e con l’unico fine di raccogliere più capitale. Puoi immaginarlo, ma questo gioco dura poco.

Per chi la implementa seriamente ci sono poi rischi tecnici come problemi di sicurezza, privacy, bias nei dati, ma per ciascuno di questi ci sono soluzioni facilmente implementabili.

Irrelevanza, inefficienza, invisibilità in un mercato che premia chi è all’avanguardia, chi è pronto a sperimentare e ad adattarsi. 

In breve, il rischio maggiore è diventare obsoleti in un mondo che si evolve rapidamente.

Per l’uso quotidiano di strumenti AI il workshop permetterà di allineare le competenze dell’intero team.

Per l’integrazione della generative AI un team digitalizzato dovrebbe già avere le competenze tecniche necessarie.

Per l’integrazione di soluzioni di machine learning, potrebbe essere necessario formare alcune figure interne o assumere figure specializzate.