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Gestione dei programmi AI

Portare un progetto AI in produzione richiede scelte su priorità, dati, responsabilità e costi. Queste guide ti aiutano a costruire una roadmap, valutare gli output e definire chi decide al momento del rilascio. Parti dal metodo generale, poi approfondisci il problema che sta bloccando il tuo programma.

Parti da questa guida

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Program management AI: dalla roadmap al rilascio

Organizza un programma AI intorno a risultati, responsabilità e criteri di rilascio. Una guida pratica per priorità, governance e gestione operativa.

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Human-in-the-loop: progettare una revisione utile

Progetta workflow human-in-the-loop con compiti di revisione, fonti accessibili ed escalation. Misura qualità e carico prima di estendere l’AI.

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Registro dei rischi AI: dagli scenari ai controlli

Costruisci il registro dei rischi AI con scenari di errore, responsabilità e controlli verificabili. Usa un esempio per riesaminare il rischio residuo.

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Business case AI: una proposta che puoi valutare

Prepara un business case AI con dati iniziali, alternative, costi completi e ipotesi esplicite. Porta ai decisori evidenze per il prossimo investimento.

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KPI AI in produzione: risultati, qualità e costi

Scegli KPI AI che collegano qualità, adozione, costi e risultati del processo. Definisci denominatori, responsabilità e azioni prima del rilascio.

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Dal PoC AI alla produzione: i criteri di rilascio

Porta un PoC AI verso la produzione con prove, responsabilità e percorsi di recupero. Una checklist pratica per decidere quando rilasciare e quando fermarsi.

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