AI
AI applicata
Usata dove sposta un numero, non una slide.
All'industria dell'auto non mancano i progetti pilota di AI. Manca l'AI che abbia tolto costo a un processo che qualcuno esegue ogni giorno.
Noi lavoriamo sulla seconda. Il che di solito vuol dire meno modello e più cablaggio: il dato deve essere raggiungibile, il risultato deve finire dentro un sistema che qualcuno già usa, e dopo qualcuno deve rispondere di quel numero.
Su cosa lavoriamo
Business development
Trovare e qualificare le occasioni commerciali che meritano una chiamata (partner, importatori, clienti), con gli agenti che fanno la scansione e il primo filtro, così alla vostra squadra arriva solo quello che è passato.
Domanda e giacenze
Previsioni che arrivano fino alla decisione d'ordine, con il margine d'errore sempre in evidenza, così nessuno se ne fida più del dovuto.
Processi pieni di documenti
Contratti, fascicoli di omologazione, richieste in garanzia, fatture. Il lavoro che oggi cresce con le persone e non dovrebbe.
Diligence sull'AI
Per investitori: quanto vale davvero lo stack di dati e modelli di un target, e quanta parte del vantaggio dichiarato è un abbonamento che domani può comprare chiunque.
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Come funziona un incarico
Due tempi, in quest'ordine. Prima si mappa e si taglia: quasi sempre quello che sembra un problema di AI è un problema di processo, e tagliare non costa niente. Poi si costruisce su quello che sopravvive: agenti dove il lavoro si ripete, modelli dove c'è un numero da spostare. La tecnologia viene per ultima, e a volte non serve.
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Ascolto
Che cosa vi serve e dove vi costa, chiesto a chi il lavoro lo fa e non letto sull'organigramma.
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Mappatura as-is
Il processo come gira davvero, passo per passo, col tempo e il costo accanto a ognuno. La maggior parte del risparmio si vede qui, prima di costruire qualsiasi cosa.
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Ottimizzazione
Prima tagliare e razionalizzare: cosa può smettere, cosa può accorparsi, cosa può semplificarsi. Quello che sopravvive è quello che vale automatizzare.
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Agenti e modelli
Agenti dove il lavoro si ripete, modelli dove c'è un numero da spostare. Gli uni e gli altri dentro il sistema in cui il lavoro già avviene, con un responsabile e un numero con cui giudicarli.
Quando ci chiamano
- I costi sono stati tagliati in ogni voce tranne che nei processi che nessuno ha mai messo per iscritto.
- Un back office assume ogni volta che crescono i volumi.
- Un comitato investimenti deve far verificare una promessa di AI prima di pagarla.
Cosa ricevete
- 01Il processo as-is mappato, col tempo e il costo accanto a ogni passo
- 02Cosa smettere di fare, quantificato, prima di automatizzare qualsiasi cosa
- 03Gli agenti e i modelli che girano dentro il sistema in cui il lavoro già avviene
- 04Un verdetto onesto quando la risposta è che qui l'AI non serve
Le domande da fare prima di approvare un progetto di AI
- Quanto fa risparmiare l'intelligenza artificiale nel back office di una concessionaria?
Una percentuale valida per tutto il settore non esiste, e un risparmio indicato prima di aver visto come lavora la concessionaria è inventato. Il numero è quello della concessionaria, e si conta in casa: quante persone servono per un mese di pratiche di immatricolazione, quante ore sta ferma una garanzia prima dell'invio al costruttore, quante volte un preventivo viene ribattuto in un secondo sistema, quante fatture fornitore si controllano a occhio.
Non è un problema di AI. È un problema di processo.- Perché i progetti di AI in concessionaria falliscono?
Quasi mai sul modello. Falliscono prima, perché il processo che dovevano alleggerire non era mai stato scritto e nessuno sapeva quanto costasse. L'AI posata su un processo mai mappato automatizza i passaggi che andavano tolti. Servono anche dati raggiungibili e un risultato che arrivi dentro un sistema che qualcuno usa già, altrimenti il lavoro è stato spostato, non tolto.
Non è un problema di AI. È un problema di processo.- Dove serve davvero l'AI a una concessionaria?
In due posti. Gli agenti, dove il lavoro si ripete identico: contratti di vendita e finanziamento, pratiche di garanzia, fatture dei ricambi, fascicoli di omologazione, passaggi di proprietà. E i modelli, dove deve muoversi un numero deciso a occhio: quanto varrà un'auto fra tre anni, e che cosa ordinare e quanto stock tenere. Un modello serve solo con il margine d'errore dichiarato accanto alla previsione.
Non è un problema di AI. È un problema di processo.- Come valuta un investitore il vantaggio tecnologico dichiarato da un target?
Con tre domande. Il modello è del target, o è un abbonamento che un concorrente può firmare domani allo stesso prezzo? I dati su cui gira restano dentro il perimetro che si compra? E di chi è il numero, e da quanto tempo lo si misura? Se lo misura il fornitore, l'investitore non compra un vantaggio: compra la presentazione del fornitore.
Non è un problema di AI. È un problema di processo.
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