Esprime un’esigenza
Il lavoro parte da una richiesta concreta.
← Torna a Try D FrentLo strumento conta. Il metodo fa la differenza.
Ti affianchiamo per portare l’AI nel lavoro della tua azienda. Partiamo da un’attività concreta, costruiamo una prima applicazione insieme e aiutiamo le persone a usarla e a verificarne i risultati.
Nell’intervista, l’ing. Suanno racconta il passaggio vissuto da GISData con l’affiancamento di Try D Frent.
Sintesi del racconto dell’ing. Suanno, GISData.
L’azienda vedeva le possibilità dell’AI, ma faticava a tradurle nel proprio lavoro. I tutorial mostravano esempi generali; serviva capire come applicare lo strumento alle richieste dei propri clienti.
L’affiancamento è partito da un caso reale. Nel racconto di Suanno, un agente AI raccoglie le richieste dei clienti, chiede chiarimenti quando mancano informazioni e prepara un primo prototipo di codice. Lo sviluppatore lo controlla e lo valida.
Suanno riferisce una riduzione dei tempi di risposta. Gli sviluppatori dedicano più attenzione all’ascolto del cliente, alla qualità delle informazioni e alla supervisione del codice. La loro esperienza guida l’AI e contribuisce a migliorare la soluzione.
Il lavoro parte da una richiesta concreta.
Chiede chiarimenti e prepara una prima proposta.
Verifica il risultato e decide come utilizzarlo.
Una persona al tuo fianco, una prima applicazione utile e le competenze per governarla. Il percorso prende forma sulle attività della tua azienda, con attenzione ai dati, ai limiti dello strumento e alle responsabilità delle persone.
Individuiamo insieme un’attività da migliorare e definiamo obiettivi, dati e responsabilità. Costruiamo una prima applicazione e affianchiamo le persone nell’utilizzo e nella verifica dei risultati.
Il percorso comprende analisi del caso, progettazione, implementazione e formazione sul lavoro svolto. Le scelte successive dipendono da ciò che impariamo nell’utilizzo.
Un affiancamento che parte dalla tua realtà: ascoltiamo le esigenze, scegliamo una prima attività su cui lavorare e accompagniamo le persone fino all’utilizzo concreto dell’AI.
Partiamo dalle attività reali: quali passaggi richiedono tempo, quali informazioni vengono utilizzate e dove l’AI può offrire un aiuto concreto.
Prima dell’utilizzo definiamo quali informazioni servono, dove si trovano e come possono essere impiegate nel perimetro operativo scelto.
Definiamo ambito di utilizzo, accessi e limiti. La sicurezza entra nella progettazione del percorso, insieme alle esigenze operative.
Impariamo lavorando sul tuo caso: come definire la richiesta, dare informazioni utili all’AI, riconoscerne i limiti e controllare ciò che produce. Le competenze crescono insieme alla prima applicazione.
Stabiliamo chi può utilizzare l’AI, per quali attività e con quali responsabilità. L’adozione cresce dentro regole comprensibili e condivise.
Definiamo che cosa deve migliorare e come verificarlo. Valutiamo l’utilità nel processo concreto, per capire cosa mantenere, correggere o estendere.
Avere accesso all’AI e saperla usare nel proprio lavoro sono due passaggi diversi.
Provare uno strumento è un primo passo. Inserirlo nell’organizzazione richiede di capire dove usarlo, quali dati coinvolgere, chi deve valutare le risposte e come integrare il suo contributo nel lavoro quotidiano.
AI_DFRENT affronta questo passaggio attraverso processi, competenze, sicurezza e regole di utilizzo. La tecnologia diventa parte di un percorso che le persone possono comprendere e governare.
La macchina da scrivere rappresenta una distinzione semplice: lo strumento permette di scrivere, ma non decide che cosa vale la pena dire. Servono un obiettivo, conoscenza del contesto e capacità di valutare il risultato.
Con l’AI accade un passaggio simile: puoi digitare una richiesta e ottenere una risposta, ma il risultato rimane limitato se non sai definire l’obiettivo, dare il contesto, verificare ciò che ricevi e utilizzarlo nel processo giusto. AI_DFRENT lavora su queste capacità, insieme a sicurezza e responsabilità.
La tecnologia cambia. Ma sono le persone e i processi che devono imparare a lavorare in modo nuovo.
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