In sintesi
Il 95% dei piloti IA non passa mai alla scala (
MIT Project NANDA, 2025). Eppure, le organizzazioni che riescono nella loro industrializzazione generano un impatto EBIT misurabile entro 6-12 mesi (
McKinsey Global AI Survey, 2025). La differenza non deriva dal modello IA scelto ma dal metodo. In Galadrim, applichiamo un approccio in 4 fasi: prioritizzare per ROI, rimuovere i blocchi a monte, documentare i processi, organizzare la collaborazione IA/umano.
Perché tanti progetti IA non generano i risultati sperati
Tre cause ricorrenti:
Nessun inquadramento business. Il progetto inizia dalla tecnologia ("vogliamo fare RAG") piuttosto che dal problema ("perdiamo 2 ore al giorno nella gestione delle email in entrata").
Nessuna industrializzazione budgetizzata. Il POC è costato 40 000 €. La sua messa in produzione reale ne costa 400 000 € (infrastruttura, sicurezza, integrazione, MCO, formazione).
KPI poco chiari. "Migliorare l'esperienza dei collaboratori" non è un KPI. "Ridurre del 30% il tempo di elaborazione di una pratica cliente" lo è.
Il metodo Galadrim in 4 fasi
1. Raccogliere i requisiti e prioritizzare in base al ROI
Quantifichiamo il guadagno atteso per ogni caso d'uso e classifichiamo i lavori per redditività. Solo i progetti il cui ritorno è dimostrato passano alla fase di sviluppo.
La nostra griglia di scoring si basa su quattro dimensioni:
| Dimensione | Soglia minima | Perché |
|---|
| Volume | Da determinare | Giustificare l'investimento |
| Complessità gestibile | Logica business spiegabile | Evitare le allucinazioni |
| Disponibilità dei dati | Dati puliti e accessibili | Senza data, nessun progetto |
| Impatto misurabile | Risparmio di tempo, errori o entrate quantificabili | Dimostrare il ROI |
2. Rimuovere i blocchi: sovranità, sicurezza, regolamentazione, fattibilità
Sovranità, GDPR,
AI Act, fattibilità tecnica: fin dalla fase di inquadramento definiamo la scelta dell'infrastruttura (cloud americano ospitato in Europa o hosting sovrano) e dei modelli (proprietari o aperti).
Questo passaggio evita spiacevoli sorprese tardive: progetto bocciato dal legale dopo 3 mesi di sviluppo, modello che deve essere cambiato in corso d'opera, o vincolo di sovranità scoperto al momento del deployment. Affrontiamo questi argomenti prima della prima riga di codice.
3. Rivedere e documentare i processi business per l'IA
Mappiamo i processi esistenti, li semplifichiamo quando necessario e li documentiamo prima di automatizzare. Questo passaggio evita di industrializzare malfunzionamenti.
Un processo business poco chiaro è un'IA che allucina. Un processo business ben documentato è un'IA che esegue correttamente. Questa fase, spesso trascurata, è ciò che distingue i progetti che funzionano in produzione da quelli che muoiono al passaggio alla scala.
4. Definire un processo in cui IA e umani collaborano
L'agente esegue le attività ripetitive, l'umano convalida le decisioni sensibili. Definiamo a monte le soglie di escalation e la tracciabilità delle azioni.
Concretamente, per ogni caso d'uso, rispondiamo a: quali azioni può intraprendere l'agente da solo? Quali azioni devono essere validate da un umano? Quali criteri scatenano un'escalation? Quali eventi sono tracciati e auditabili? Questa governance operativa è tanto importante quanto il modello di IA stesso.
Un caso concreto: Odealim
Il Gruppo Odealim, broker assicurativo (165 M€ di fatturato, 900 collaboratori), riceve ogni mese decine di migliaia di richieste clienti via email. Difficile da gestire su larga scala senza degradare la qualità del servizio né far esplodere i tempi.
Abbiamo progettato e implementato
emailCopilot, un sistema di
agenti IA basato su LLM che classifica le richieste, ricerca i dati utili nei dossier clienti e nei contratti (garanzie, premi) e genera proposte di risposta. I gestori convalidano o aggiustano da un'interfaccia dedicata, un'applicazione diretta della nostra fase 4 (collaborazione IA/umano).
Risultati misurati:
200 utenti quotidiani sui team operativi (gestione della produzione, sinistri, contabilità).
50 000+ risposte al mese elaborate con assistenza IA.
+150% di produttività mirata sul perimetro implementato.
Il progetto è iniziato con un inquadramento di 8 giorni (prioritizzazione per ROI su 12 casi d'uso candidati, 4 selezionati), un arbitrato sovranità/infrastruttura, la documentazione dei processi business dei gestori, quindi un POC industrializzato in 6 settimane con supervisione quotidiana dal giorno 1.
Sull'autore, Benjamin Drighès è Partner e CTO IA presso Galadrim, un'agenzia tech & IA francese con sede a Parigi, Nantes e Lione. Ha gestito più di 100 progetti IA dal 2017 per clienti come BNP Paribas, Carrefour, Showroomprivé, Odealim, Stellantis e Chanel. Galadrim ha vinto il premio Top AI Awards 2024 (categoria e-commerce, Gruppo IFOP) per la soluzione Scriptor sviluppata per Showroomprivé.
Hai un progetto IA bloccato allo stadio POC, o vuoi iniziare con il piede giusto? Discutiamo il tuo caso.
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