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Che cos'è la consulenza AI e che cosa deve produrre?
La consulenza AI aiuta un'azienda a rispondere a tre domande: dove l'AI farà davvero risparmiare tempo o guadagnare, quale approccio tecnico si adatta a ogni caso e quanto costerà costruirlo e gestirlo. Una buona consulenza sull'intelligenza artificiale si chiude con decisioni e un piano che il vostro team può realizzare il mese successivo, non con un modello di maturità o con slide sulla trasformazione.
Lytvynov Production affronta la consulenza AI da ingegneri, non da strateghi. Chi conduce l'analisi è chi costruisce prodotti LLM, pipeline RAG, agenti AI e modelli addestrati su misura per i clienti e per i nostri prodotti. Questo cambia il risultato: invece di "valutate l'AI generativa nell'assistenza clienti", ottenete "un assistente basato su retrieval su queste tre fonti di documenti, questa fascia di modello, questo set di valutazione, circa questo costo ogni mille conversazioni, ed ecco un prototipo che risponde a 50 dei vostri ticket reali".
Che cosa comprende la nostra analisi di prontezza all'AI?
L'analisi di prontezza all'AI è un progetto a perimetro fisso di due-quattro settimane. La durata dipende da quanti team e casi d'uso sono inclusi. La tabella mostra i passaggi standard e che cosa produce ciascuno.
| Passaggio | Che cosa facciamo | Che cosa ricevete |
|---|---|---|
| 1. Avvio e interviste | Sessioni di 45 minuti con i responsabili di 3-8 processi o aree di prodotto | Un elenco ampio di casi d'uso candidati, in linguaggio chiaro |
| 2. Revisione di dati e sistemi | Dove si trovano i dati rilevanti, formato, qualità, permessi di accesso e dati personali | Una nota sulla disponibilità dei dati per ogni caso d'uso, blocchi inclusi |
| 3. Valutazione dei casi d'uso | Ogni caso valutato per valore, fattibilità, rischio e costo di esercizio | Una shortlist ordinata con il ragionamento scritto |
| 4. Opzioni di architettura | Prompting, retrieval (RAG), fine-tuning, agenti con strumenti o un prodotto pronto | Un approccio consigliato e una rosa di modelli per i casi migliori |
| 5. Prototipo del caso più rischioso | Un piccolo prototipo funzionante eseguito sui vostri dati reali | Accuratezza misurata su un set di test, output di esempio, costo per richiesta |
| 6. Roadmap e budget | Fasi, dipendenze, composizione del team e stime di budget | Un documento di roadmap e un preventivo fisso per la fase uno, se volete che la costruiamo noi |
Il passaggio del prototipo è quello che la maggior parte dei servizi di consulenza strategica sull'AI salta. È anche quello che più spesso cambia il piano, perché i dati reali rivelano problemi che nessuna intervista fa emergere: PDF scansionati, campi mancanti, nomi incoerenti o risposte che dipendono da un sistema che nessuno aveva citato.
Come decidiamo quali casi d'uso dell'AI vale la pena costruire?
Un caso d'uso vale la pena quando fa risparmiare tempo in modo significativo o porta ricavi, i dati necessari sono disponibili, gli errori costano poco o si possono intercettare, e il costo di esercizio per attività resta ben al di sotto del valore dell'attività. Valutiamo ogni candidato su queste quattro dimensioni, non su quanto sarebbe impressionante la demo.
Schemi che di solito ottengono un buon punteggio: redigere documenti a partire da dati strutturati, classificare e smistare le richieste in arrivo, estrarre campi da fatture o contratti, rispondere a domande sulla documentazione interna e riassumere lunghe conversazioni per chi deve decidere. Schemi che spesso ottengono un punteggio basso al primo esame: decisioni completamente autonome con conseguenze legali o finanziarie, casi d'uso per cui i dati necessari non esistono ancora e funzionalità il cui risultato gli utenti rifarebbero comunque da soli. Per gli agenti che gestiscono un processo, la nostra guida sul costo di sviluppo di un agente AI spiega cosa fa salire il budget.
Consulenza sull'AI generativa: modello, dati, make or buy
La consulenza sull'AI generativa ruota soprattutto attorno a quattro decisioni costose da ribaltare in seguito: quale famiglia di modelli, come il modello accede alla vostra conoscenza, dove vengono elaborati i dati e se costruire o comprare. Prendiamo queste decisioni con misure sui vostri dati, non con i benchmark dei fornitori.
- Scelta del modello. Di solito testiamo fianco a fianco i modelli OpenAI e Anthropic Claude, più un modello aperto della famiglia Qwen o Llama quando i dati devono restare sui vostri server. Il test confronta accuratezza sui vostri esempi, latenza e costo per richiesta.
- Accesso alla conoscenza. Il retrieval (RAG) è la scelta predefinita per rispondere a partire dai documenti aziendali. Il fine-tuning conviene quando serve uno stile o una persona costante, come abbiamo fatto con adattatori LoRA nel progetto AI Grief Companion, insieme al retrieval per i fatti.
- Gestione dei dati. Individuiamo quali campi personali o riservati raggiungerebbero un'API di terze parti e proponiamo mascheramento, endpoint regionali o self-hosting dove serve.
- Make or buy. Se un prodotto maturo risolve già il caso d'uso, come l'AI integrata nell'help desk che già pagate, ve lo diciamo. Lo sviluppo su misura ha senso quando il processo è specifico della vostra azienda o l'AI fa parte del vostro prodotto.
In che cosa la consulenza AI di ingegneri differisce da quella strategica?
La consulenza AI guidata da ingegneri è più ristretta e più concreta della consulenza strategica classica. Non copre organizzazione, programmi di change management o dimensionamento del mercato. Copre che cosa si può costruire con i modelli attuali, con quale affidabilità, a quale costo e in quale ordine. Per la maggior parte delle aziende da 10 a 200 persone è proprio la parte che mancava.
| Consulenza strategica | Consulenza guidata da ingegneri (il nostro approccio) | |
|---|---|---|
| Risultato tipico | Visione, livello di maturità, mappa delle opportunità | Casi d'uso ordinati, architettura, risultati del prototipo, roadmap con i costi |
| Evidenze | Benchmark di settore e casi studio | I vostri dati, misurati su un set di test |
| Stima del costo di esercizio | Raramente inclusa | Per richiesta e per mese, per ogni caso in shortlist |
| Chi realizza dopo | Spesso un partner di implementazione separato | Noi, il vostro team o un altro fornitore, con gli stessi documenti |
| Durata tipica | Diversi mesi | Da due a quattro settimane |
Il legame con la realizzazione conta. Costruiamo prodotti AI in prima persona, da AI Resume Master, il nostro generatore di CV basato su LLM che ha raggiunto 50.000 utenti attivi mensili, fino a progetti di R&S come un prototipo di sciame di droni autonomo che trasforma dati satellitari in attività che una flotta prende in carico da sola. Usiamo agenti di coding AI nel nostro processo di sviluppo e costruiamo server MCP per i nostri strumenti interni. Le raccomandazioni nascono da questa pratica.
Quanto costa la consulenza AI e quanto dura?
Un progetto di consulenza AI mirato dura di solito da due a quattro settimane: la validazione di un singolo caso d'uso con prototipo sta in una-due settimane, mentre un'analisi su più team con il prototipo del caso migliore ne richiede da due a quattro. L'impegno dipende dal numero di casi d'uso, dai team da intervistare e dalla presenza di un prototipo.
Per l'analisi indichiamo un prezzo fisso dopo una breve call di definizione del perimetro. Se poi sviluppate con noi, i documenti dell'analisi diventano la fase di definizione del progetto, senza lavoro ripetuto. Le funzionalità AI per un prodotto esistente partono da 10.000 USD con noi; la nostra guida sull'integrazione di ChatGPT o Claude nel vostro prodotto spiega le scelte che determinano il costo.
Quando non vi serve un consulente AI
Non vi serve un consulente AI quando il caso d'uso è già chiaro e piccolo. Se sapete di volere un chatbot sul vostro help center o una funzionalità LLM in un prodotto esistente, cominciate con una call di definizione per quello sviluppo: vedete integrazione AI oppure, per partire con un prezzo fisso, l'AI Sprint. Non vi serve nemmeno per "iniziare con l'AI" in generale: qualche licenza di un assistente generico per il team costa poco e mostra dove sono i bisogni reali. Un'analisi si giustifica quando ci sono più idee in concorrenza, dati sensibili o una decisione di budget che ha bisogno di numeri.
Come conduciamo i progetti di consulenza AI
Cominciamo con una call di 30 minuti per capire la vostra attività, i vostri dati e le idee già sul tavolo. Se un'analisi ha senso, inviamo una proposta a perimetro fisso con i team da intervistare, i casi d'uso inclusi e il prototipo che intendiamo costruire. Entro due-quattro settimane ricevete un report scritto, il codice del prototipo e una roadmap, con un ingegnere senior come unico referente. Il nostro team è in Ucraina, ha oltre 15 anni di esperienza ed è valutato 5.0 su Upwork con il 100% di Job Success. Prenotate una call di consulenza AI.
