Guida al proof-of-concept (PoC) dell'IA per la mitigazione dei rischi con esempi

12 maggio 2025 12 minuti di lettura

Immaginatevi questo: affondate settimane (e una bella fetta di budget) in un'iniziativa di IA, solo per scoprire a metà strada che i vostri dati sono inutilizzabili, le previsioni del modello sono inaffidabili o la soluzione non si integra perfettamente con i flussi di lavoro esistenti. Doloroso, costoso e assolutamente frustrante.

Ora, immaginate che la situazione sia diversa: con una lama di rasoio Prova di concetto dell'intelligenza artificiale. Invece di scommettere sulle intuizioni, è possibile sottoporre a stress-test ogni idea in anticipo, eliminando i rischi e schivando le sorprese che fanno crollare il portafoglio. Un PoC è la vostra rete di sicurezza, che dimostra se il vostro progetto di IA è veramente pronto per il mondo reale.

In questa guida vi spiegherò esattamente cosa è un AI PoC perché è fondamentale per la gestione del rischio e come si confronta con i prototipi o gli MVP. Imparerete l'approccio passo-passo che utilizziamo in Innowise, vedi Esempi di AI PoC, e capire le insidie più comuni. Scaviamo!

"Eseguite un PoC per far emergere subito le cose difficili. Le lacune nei dati e gli ostacoli all'integrazione possono far inciampare anche i modelli più solidi, e sono molto più economici da risolvere in un piccolo progetto pilota che non dopo un rollout completo. Se si salta questo punto di controllo, il progetto può sembrare ottimo sulla carta, ma si rivelerà un fallimento nel momento in cui si cercherà di scalarlo".

Philip Tikhanovich

Responsabile del dipartimento Big Data

Che cos'è il proof of concept (PoC) nell'IA?

Una prova di concetto nell'IA è un progetto piccolo e mirato che verifica se una soluzione di IA risolve un problema aziendale specifico. Sia che si tratti di convalidare un classico flusso di lavoro di ML o di esplorare una soluzione di gen AI PoC per la generazione di testo o di immagini, l'idea è la stessa: testare prima l'essenziale. I dati sono utilizzabili? Gli algoritmi reggono? È in grado di inserirsi nei sistemi attuali senza farli esplodere?

Mi piace definire il PoC come il vostro sistema di allerta precoce. Se i fondamenti sono a posto, allora si va all-in. Se non lo sono, si cambia rotta prima di bruciare il proprio bankroll.

Prendiamo questo esempio. Il nostro team ha lavorato con un'azienda produttrice afflitta da guasti casuali alle apparecchiature. Disponeva di montagne di dati dei sensori, ma non era sicuro di come utilizzarli in modo efficace. Abbiamo quindi iniziato con un PoC.

È emerso che quasi la metà dei dati era etichettata in modo errato, un ostacolo immediato per qualsiasi modello di intelligenza artificiale. Una volta risolto il problema, abbiamo testato alcuni algoritmi (Random Forest, XGBoost) e integrato l'opzione migliore nel loro software di manutenzione. Il risultato è stato un 30% riduzione dei tempi di inattivitàdimostrando che il concetto funzionava. A quel punto hanno capito che era arrivato il momento di scalare.

PoC vs. prototipo vs. MVP: una rapida istantanea

Prima di addentrarci nei dettagli della costruzione di una AI PoC, Chiariamo una cosa che mi viene chiesta di continuo: qual è la differenza tra un PoC, un prototipo e un MVP?

La gente butta in giro questi termini come se fossero intercambiabili... non sono. Se li confondete, rischiate di costruire la cosa sbagliata per il motivo sbagliato. Ecco quindi una rapida e semplice sintesi per non perdere di vista la situazione.

	PoC	Prototipo	MVP
Obiettivo principale	Dimostrare la fattibilità	Mostrare un aspetto e una sensazione approssimativi	Lanciare qualcosa di concreto che gli utenti possano provare
Domanda chiave	Funziona con i nostri dati/sistemi?	La gente capirà o vorrà questo design?	È abbastanza buono per essere spedito e perfezionato?
Cosa verifica	Tecnologia di base + fattibilità dei dati	Flusso UX, layout, reazioni degli utenti	Usabilità nel mondo reale + adattamento del prodotto al mercato
Uscita	Snippet di codice funzionale o integrazione di base	Mock-up interattivo o applicazione a bassa fedeltà che simula i flussi degli utenti	Applicazione software funzionante con funzionalità di base per i primi utenti
Livello di lucidatura	Basso - deve solo dimostrare che il concetto funziona	Medio - sembra decente, potrebbe essere in parte un mock-up	Abbastanza alto per il lancio, ma non aspettatevi funzioni sofisticate
A chi è rivolto	Sviluppatori, data scientist, CTO	Progettisti, responsabili di prodotto, stakeholder	Utenti reali, early adopters, team aziendali
Tempo/sforzo	Il più breve, il più basso sforzo	Durata e impegno medi	Durata maggiore e sforzo più elevato
Livello di rischio	Più basso (focalizzato su un ostacolo tecnico specifico)	Medio (rischio di problemi di usabilità o di mancanza di coinvolgimento degli stakeholder)	Maggiore (rischio di rifiuto del mercato o problemi di scalabilità tecnica)
Passo successivo	Se funziona, costruite un prototipo o un pilota.	Rifinitura in base al feedback, passaggio all'MVP	Aggiungere funzionalità, scalare e dirigersi verso il rollout completo

La necessità di un proof-of-concept dell'IA

Saltare a piè pari nello sviluppo dell'IA senza prima testare le acque è un modo sicuro per far saltare il budget. Un AI PoC è il modo a basso rischio per capire se la vostra idea di IA funziona davvero prima di impegnare tempo e denaro.

Secondo la mia esperienza, ci sono alcuni scenari in cui una PoC AI non è facoltativa. Se uno di questi vi suona familiare, è il momento di frenare e di eseguire un PoC:

Identificazione e mitigazione dei rischi

Anche la più bella idea di intelligenza artificiale può incontrare ostacoli quando si cerca di metterla in pratica. I dati possono essere ingombranti, i modelli possono avere prestazioni insufficienti e l'integrazione con i sistemi attuali potrebbe essere più difficile del previsto.

Si pensi, ad esempio, a uno strumento di intelligenza artificiale destinato a individuare i problemi di qualità su una linea di produzione. A prima vista sembra semplice, ma i difetti possono variare molto, da sottili differenze di colore a crepe microscopiche. Un PoC mostra rapidamente se le telecamere catturano abbastanza dettagli, se l'etichettatura è corretta e se il modello si adatta bene ai cambiamenti di illuminazione o di materiali.

Saltare il PoC potrebbe significare sprecare mesi e prosciugare il budget per un sistema che non funziona al momento dell'implementazione. Identificare e mitigare questi rischi in anticipo è fondamentale per risparmiare tempo, denaro ed evitare grattacapi futuri.

Risparmio di tempo e costi

Bypassare un PoC di solito sembra più veloce, fino a quando non lo è. Senza un PoC, i team si imbattono spesso in problemi imprevisti a metà dello sviluppo. E risolverli in seguito? È molto più costoso che prenderli in tempo.

Supponiamo che stiate costruendo un chatbot AI per gestire le domande dei clienti. Sembra abbastanza semplice. Ma il vostro PoC mostra qualcosa che non avevate previsto: i clienti usano un sacco di gergo, di errori nella voce e di frasi stravaganti. Questo è un indizio importante che richiede un'ulteriore messa a punto della PNL. Ed è meglio scoprirlo prima di andare in onda e far saltare il budget a metà strada.

Ottenere la fiducia e il consenso degli stakeholder

Gli amministratori delegati, gli investitori e chiunque abbia in mano i cordoni della borsa non si fideranno di un progetto di IA solo perché sembra interessante. Vogliono qualcosa di concreto su cui fare affidamento. È qui che un PoC diventa il vostro migliore amico. Metriche reali, come la riduzione degli errori o la velocizzazione dei processi, superano di gran lunga qualsiasi presentazione patinata.

Immaginate un negozio di e-commerce di medie dimensioni che sta testando i consigli sui prodotti guidati dall'intelligenza artificiale. Un rapido PoC potrebbe mostrare un salto di 15% nel valore medio del carrello tra gli utenti del test. Questo tipo di dati concreti parla chiaro e fa più di una dozzina di slide strategiche per ottenere supporto.

Migliorare la comprensione dei processi

L'intelligenza artificiale non opera nel vuoto. Interessa i flussi di lavoro, i team e persino il modo in cui vengono prese le decisioni. Un PoC consente di vedere come le persone interagiscono realmente con la nuova tecnologia e di individuare le modifiche necessarie per un'implementazione senza problemi.

Ad esempio, forse state implementando l'intelligenza artificiale per ottimizzare i percorsi di consegna. Durante il PoC, scoprite che il personale del magazzino ignora alcuni percorsi generati dall'IA perché gli autisti conoscono bene alcuni quartieri. Si tratta di un'intuizione cruciale che non avreste mai colto se foste passati direttamente a un'implementazione su larga scala.

Valutazione della fattibilità tecnica e operativa

Il vostro modello può brillare in una piccola sandbox ordinata, ma è in grado di gestire feed di dati in tempo reale, migliaia di interrogazioni al secondo e ostacoli normativi? Un PoC spinge il vostro sistema quel tanto che basta per individuare i colli di bottiglia, ben prima che questi vi colgano di sorpresa in produzione.

Immaginate di lanciare il rilevamento delle frodi in tempo reale per le transazioni online. Un PoC potrebbe rivelare che la pipeline di dati fatica ad aggiornare il modello in tempo quasi reale o che gli acquisti transfrontalieri provocano una serie di falsi positivi. L'identificazione precoce di queste insidie fa la differenza tra una soluzione di intelligenza artificiale resistente e una che crolla quando è più necessaria.

Riducete il rischio e verificate se la vostra idea di IA è valida.

Scenari in cui un PoC AI diventa eccessivo

Per quanto io sostenga AI PoCMa non pretendo che sia sempre un obbligo. Ci sono casi in cui la rotazione di un proof-of-concept è come costruire un'impalcatura per cambiare una lampadina: è un progetto eccessivo e una perdita di tempo.

Ecco quando è meglio saltare il PoC e passare direttamente all'azione o ripensare se l'IA sia lo strumento giusto.

Il problema è troppo semplice

Non tutti i problemi richiedono l'apprendimento automatico. Quando una semplice regola o uno script è in grado di svolgere il lavoro, l'aggiunta dell'intelligenza artificiale rende le cose più lente, più complesse e più difficili da mantenere.

Supponiamo di voler inviare un avviso quando le scorte scendono al di sotto di un certo livello. Questo è un chiaro caso di impostazione basata su regole, senza bisogno di ricorrere a una rete neurale.

Lo scopo dell'IA è quello di risolvere problemi che la logica tradizionale non può risolvere. Se non c'è una vera sfida da risolvere, l'IA può essere più una distrazione che una soluzione. E se la si usa solo per spuntare una casella, è un chiaro segnale di ripensamento del proprio approccio.

Esistono già modelli di intelligenza artificiale pre-addestrati

Sono disponibili moltissimi servizi di IA pre-addestrati: riconoscimento di immagini, speech-to-text, traduzione, e così via. Spesso è più economico e veloce adottare questi strumenti collaudati che costruirne di propri da zero.

Ad esempio, se avete bisogno di uno strumento OCR per la scansione delle ricevute e una soluzione di terze parti è già in grado di garantire la precisione, perché spendere settimane per un prototipo personalizzato? Quando un'opzione collaudata è già presente sul mercato, non ha senso reinventare la ruota. È meglio riservare le energie per le sfide che richiedono una soluzione personalizzata.

Il business case non è chiaro

A volte i team si entusiasmano per l'intelligenza artificiale prima di aver individuato il problema reale che stanno cercando di affrontare. Quando non c'è un valore chiaro sul tavolo, un PoC di IA può rapidamente trasformarsi in un enorme spreco di tempo e di budget.

Immaginate che il vostro team voglia costruire un chatbot AI semplicemente perché tutti gli altri lo stanno facendo. Se non riuscite a spiegare in che modo ridurrà i costi o migliorerà l'esperienza dei clienti, l'unica cosa che un PoC dimostrerà è che potete costruire un chatbot. A quel punto, è più intelligente eseguire una rapida verifica di fattibilità e capire prima i veri obiettivi.

Vincoli di budget e di tempistica

A volte non c'è spazio per un ciclo PoC completo. Forse vi serve un chatbot AI per una campagna di marketing stagionale e avete due mesi al massimo. Nel momento in cui si conclude un PoC, la stagione è già finita.

In situazioni del genere, è più saggio mettere insieme un prototipo snello, ottenere un feedback immediato e perfezionare al volo. Certo, un PoC approfondito è l'ideale per i progetti grandi o complessi, ma se siete alle strette, un approccio agile di test e analisi può essere la scelta migliore.

L'intelligenza artificiale ha già dato prova di sé nel settore

Se state lavorando a una soluzione di IA che è stata testata nel vostro settore, un PoC potrebbe rallentare le cose. Non c'è bisogno di riconfermare ciò che tutti sanno già che funziona.

Si pensi, ad esempio, al rilevamento dello spam da parte dell'intelligenza artificiale per una piattaforma di posta elettronica. I dati sono numerosi, gli schemi sono ben compresi e i modelli disponibili fanno un buon lavoro. A meno che non stiate affrontando qualcosa di veramente insolito, come l'individuazione di link nascosti o l'analisi di immagini incorporate, un PoC non vi offrirà informazioni che non avete già.

Le insidie più comuni nei progetti di IA senza un PoC

Tutti sono ansiosi di trasformare i dati grezzi in approfondimenti, automatizzare le decisioni e battere la concorrenza. Lo capisco. Ma abbandonare il proof-of-concept per muoversi più velocemente di solito si ritorce contro e finisce per costare molto di più.

In questa sezione, vi illustrerò alcune trappole comuni che ho visto quando i team saltano il PoC e perché fare questo piccolo passo in anticipo può rendere il vostro progetto di IA un successo o un fallimento.

I dati: la base che spesso manca

In base alla mia esperienza, un modello di intelligenza artificiale è forte solo quanto i dati che lo sostengono. Eppure molti PoC vengono lanciati con set di dati troppo piccoli, poco puliti o appena rilevanti, facendo lievitare i costi e allungando i tempi.

Anche i dati "buoni" possono fallire se non riflettono le condizioni del mondo reale. Ad esempio, l'utilizzo di filmati generici al posto di filmati reali delle telecamere a circuito chiuso di uno stabilimento potrebbe avere un grande successo in laboratorio, ma potrebbe essere un vero e proprio fallimento nella produzione reale. In breve, se i dati non sono di alta qualità e realmente rappresentativi dell'ambiente, tutte le promesse del PoC non si tradurranno in un successo operativo.

Tempistiche irrealistiche e scopi troppo ambiziosi

Spesso si ha la falsa percezione che, poiché un PoC è solo un test o un prototipo, tutto debba essere fatto in fretta. Ma in realtà, aspettarsi di costruire un modello di IA ad alte prestazioni in tempi brevissimi può essere una grave insidia. A differenza dello sviluppo di un software tradizionale, il lavoro sull'IA richiede diverse fasi iterative: la raccolta dei dati, la pulizia, l'addestramento del modello e l'ampia convalida. Affrettare questi processi porta di solito a un modello non abbastanza robusto per le applicazioni del mondo reale.

Inoltre, quello che sulla carta sembra un prototipo semplice, spesso nasconde una grande complessità tecnica. I programmi accelerati possono fornire una prova superficiale, ma senza il rigore necessario per trasformarla in un sistema pronto per la produzione, si finisce per avere problemi irrisolti di integrazione e manutenzione a lungo termine.

Metriche di successo e aspettative non definite

Senza obiettivi chiari e misurabili, è difficile sapere se il PoC funziona davvero o se è solo bello da vedere in una demo. Suggerisco di definire in anticipo metriche come precisione, richiamo, tasso di errore o soglie di ROI, in modo che le prestazioni siano direttamente collegate al valore aziendale.

E se gli ingegneri e gli stakeholder non sono allineati sul significato di successo, si rischia di costruire qualcosa che rispetta le specifiche ma non è all'altezza dal punto di vista operativo. Mantenete sincronizzati i KPI, l'impatto operativo e le aspettative dei decisori fin dal primo giorno per evitare un modello che brilla sulla carta ma fallisce in produzione.

Fraintendimento del processo di sviluppo dell'IA

Uno degli errori più comuni che vedo è quello di trattare una AI PoC come un rapido sprint di codifica. Ma l'intelligenza artificiale non consiste nello scrivere un po' di codice e chiudere la giornata. Si ha a che fare con dati disordinati, modifiche del modello e convalida del mondo reale.

Immaginate di dare al vostro team tre settimane per dimostrare che un modello di intelligenza artificiale è in grado di prevedere i guasti alle apparecchiature. Sulla carta, potrebbe sembrare una cosa fattibile. Ma quando si inizia a scavare, si scoprono lacune nei dati, ci si rende conto che le funzioni devono essere riviste e si scopre che sono necessari più cicli di messa a punto per ottenere anche solo un'accuratezza di base. Se si affrettano i tempi, si finisce per ottenere una demo che sembra buona nel vuoto ma che crolla in produzione.

Anche le attività di AI di base spesso nascondono più complessità del previsto. Possono rapidamente trasformarsi in mesi di gestione di casi limite, perfezionamento di pipeline di dati e preparazione all'integrazione. Se i tempi sono troppo stretti o l'ambito è troppo ampio, il PoC non vi mostrerà se la vostra IA funziona. Scoprirete solo quanti angoli avete dovuto tagliare per rispettare la scadenza.

Sfide di integrazione e scalabilità

Un PoC può funzionare perfettamente in un ambiente controllato, ma quando lo si collega a sistemi reali con dati in tempo reale e utenti effettivi, tutto diventa più difficile.

Ad esempio, forse avete un PoC per rilevare i guasti alle apparecchiature in un singolo stabilimento. Funziona perfettamente in laboratorio. Ma nel momento in cui lo si distribuisce in più sedi, si scopre che ogni sito utilizza sensori diversi, ha formati di dati diversi o dipende da configurazioni hardware uniche. Improvvisamente, il PoC si scontra con problemi che non ha mai affrontato durante i test.

Questa è solo l'integrazione. Ora aggiungete la scala: il vostro PoC ha gestito 10.000 record in fase di test, ma le operazioni reali ne richiedono milioni ogni giorno. Senza solide pipeline di dati, un design modulare e la predisposizione per il cloud, il vostro promettente PoC può bloccarsi.

In altre parole, se l'integrazione e la scalabilità non sono presenti nel vostro radar fin dal primo giorno, state solo ritardando il momento in cui questi problemi esploderanno in una vera e propria crisi.

Carenze di risorse e competenze

L'intelligenza artificiale non è qualcosa che un solo sviluppatore full-stack può fare nel fine settimana. Servono data scientist, ingegneri ML ed esperti di dominio che lavorino tutti nella stessa direzione.

Supponiamo di affidare un progetto NLP a un ottimo team Java con zero esperienza nell'addestramento o nella messa a punto dei modelli. Che cosa otterrete? Ritardi negli sprint, una pila di debiti tecnologici e una demo che non lascia mai il parco giochi.

Se le competenze giuste non sono a bordo fin dal primo giorno o almeno pronte a intervenire quando necessario, si rischia di incorrere in blocchi, rielaborazioni e un PoC che non va da nessuna parte.

Gestione del rischio e conformità normativa

Una prova di concetto può sembrare poco impegnativa, ma la sicurezza, la conformità e le aspettative realistiche sono ancora importanti. Utilizzate i record di utenti reali in un AI PoC senza anonimizzarli, e potreste violare le leggi sulla privacy prima ancora di iniziare.

Promettere troppo è altrettanto rischioso. Presentate il PoC come quasi pronto per la produzione e, se il modello cede sotto la pressione del mondo reale, incenerite la fiducia degli stakeholder. Saltare i controlli di conformità o gonfiare i risultati può accelerare i tempi, ma il contraccolpo - problemi legali, danni alla reputazione, blocco del lancio - costa molto di più.

Gestite correttamente i dati sensibili, mantenete le vostre richieste di risarcimento e registrate i rischi fin dal primo giorno. In questo modo si evitano dolorose sorprese in seguito.

Come sviluppare un PoC AI efficace con Innowise

Un minuto prima avete una demo appariscente - forse predice qualcosa, forse automatizza qualche clic - e tutti stanno impazzendo. Dopo qualche settimana, il modello è difettoso, i risultati sono ovunque e quel PoC scintillante sta raccogliendo polvere in qualche thread di Slack dimenticato.

È una storia fin troppo familiare. Noi di Innowise facciamo le cose in modo diverso. Il nostro team tratta ogni AI PoC come un vero prodotto fin dal primo giorno, non un giocattolo, non un esperimento da buttare. Obiettivi reali. Cicli di validazione reali. Una vera strategia per ciò che avverrà dopo che il clamore della demo sarà svanito.

Ecco cosa ci dicono le nostre reali Sviluppo PoS processo si presenta come.

Fase 1: Definizione del problema e degli obiettivi

La prima cosa che chiediamo a ogni cliente è: "Qual è il vero problema che dobbiamo risolvere?". Non siamo qui per fare AI per il gusto di farlo. Forse volete automatizzare 30% del vostro carico di lavoro di assistenza. Forse volete individuare i difetti di produzione prima che facciano esplodere il vostro budget. In ogni caso, se non riuscite a individuare un obiettivo chiaro, non fate altro che lanciare la tecnologia contro il muro sperando che qualcosa si attacchi.

Ed ecco l'altro punto non negoziabile: portare tutti al tavolo in anticipo. Non solo l'IT. Stiamo parlando dei responsabili aziendali, dei team operativi, del personale di supporto, degli addetti ai dati, di tutti coloro che sentono il dolore ogni giorno. Ho visto modelli brillanti rimanere inutilizzati perché le persone che ne avevano effettivamente bisogno non erano al corrente. Non siate quel progetto.

Fase 2: valutazione della disponibilità e della qualità dei dati

L'intelligenza artificiale di qualità si basa sempre su dati di qualità. Se i dati sono dispersi, obsoleti o pieni di buchi, nessun modello di fantasia li salverà. Per iniziare, diamo un'occhiata ai dati già in nostro possesso (log transazionali, comportamento degli utenti, feed di sensori) e li ripuliamo con strumenti come Pandas o NumPy.

Se i vostri dati sono incompleti, cercheremo il modo di colmare le lacune. A volte ciò significa generare record sintetici con strumenti come DataSynthesizer o Synthpop, soprattutto quando si tratta di informazioni sensibili o eventi rari.

Ad esempio, una volta abbiamo lavorato con un'azienda di spedizioni globale che disponeva di terabyte di dati di tracciamento. Sulla carta sembravano eccezionali, finché il nostro team non ha scavato. Oltre 30% dei record mancavano di timestamp e alcune letture dei sensori erano completamente sballate a causa di problemi di calibrazione. Se ci fossimo buttati subito nella modellazione, il PoC si sarebbe bloccato per i motivi sbagliati. Invece, abbiamo ripulito i dati, riempito gli spazi vuoti e poi siamo passati alla modellazione.

La lezione? Non costruite la vostra IA sulle sabbie mobili. Prima di tutto, fate in modo che le fondamenta dei dati siano solide come una roccia.

Fase 3: Selezione degli strumenti e delle tecnologie giusti

Il nostro obiettivo è quello di scegliere lo strumento più adatto alle vostre esigenze. progetti innovativi di proof-of-concept. Se un semplice modello scikit-learn consente di svolgere il lavoro in modo più rapido ed economico, è una nostra scelta. Abbiamo costruito robusti sistemi di riconoscimento delle immagini utilizzando YOLO o Detectron2, ma i nostri esperti hanno anche indirizzato i clienti verso il classico ML quando questo raggiunge gli obiettivi aziendali senza il bagaglio aggiuntivo.

Per l'infrastruttura, tutto dipende da ciò che si adatta meglio alla vostra configurazione. Il nostro team potrebbe scegliere Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform o Azure Machine Learning. E se avete bisogno di scalare in grande, Docker e Kubernetes sono le nostre scelte preferite.

Fase 4: Sviluppo di un modello di base

Niente uccide un PoC più velocemente dell'eccessiva ingegnerizzazione. Ho visto team affondare mesi nella costruzione di un modello gonfio e perfetto, per poi scoprire che risolveva il problema sbagliato o che non serviva a nessuno.

Per questo motivo il nostro team si concentra sul minimalismo fin dall'inizio. Niente campane, niente fischietti, nessuna infrastruttura massiccia. Solo un modello essenziale che risponde a una domanda: Questa idea funziona davvero? Di solito, questa prima versione vive in un Jupyter Notebook o in Google Colab. Veloce da configurare, facile da sperimentare e perfetta per ottenere i primi risultati senza dover fare sforzi pesanti. Se stiamo correndo contro il tempo per una demo veloce, prendiamo uno strumento low-code come Azure ML Studio. A volte, questo è il modo più intelligente per mettere un PoC funzionante davanti ai responsabili delle decisioni senza sprecare un sacco di ore di sviluppo.

Ho costruito interi PoC in questo modo: minuscoli, scartati, focalizzati sul laser. E se il modello di base aumenta l'accuratezza di 15% o elimina 20% di attività manuali, questo è il nostro via libera per scalare. Il resto può venire dopo.

Fase 5: Iterazione e validazione

Una volta che il modello di base sembra promettente, il nostro team lo mette sotto torchio. Addestrare, testare, modificare, ripetere all'infinito, finché non vediamo risultati stabili o non ci scontriamo con un muro. È qui che entrano in gioco elementi come la convalida incrociata e la regolazione degli iperparametri (GridSearchCV, Keras Tuner, Optuna).

E quando si tratta di convalida, non ci limitiamo a dare un'occhiata e a sperare nel meglio. I nostri esperti approfondiscono le metriche che ci dicono effettivamente quanto bene (o male) sta facendo il modello: matrici di confusione e curve ROC per la classificazione, MSE e R-squared per la regressione.

Inoltre, registriamo tutto in MLflow: ogni esperimento, ogni parametro e ogni versione. Così, se qualcuno ci chiede perché la versione 17 ha superato la versione 20, possiamo individuare esattamente cosa è cambiato.

Fase 6: Pianificazione dell'integrazione e della scalabilità

Fin dal primo giorno, pensiamo a come il vostro modello di IA funzionerà nel mondo reale. Forse dovrà inviare dati al vostro CRM, estrarre informazioni dal vostro ERP o attivare azioni nella vostra piattaforma esistente. In ogni caso, il nostro team lo pianifica in anticipo.

Per l'integrazione, i nostri specialisti di solito creano un'API RESTful (Flask o FastAPI) in modo che altri sistemi possano collegarsi facilmente al modello. Poi, impacchettiamo tutto in Docker per mantenerlo stabile e facile da distribuire ovunque.

Per la scalabilità, utilizziamo Kubernetes per gestire e scalare tutto automaticamente. Kafka gestisce pipeline di dati in tempo reale. E supponiamo che il vostro traffico sia imprevedibile (ciao, vendite per le vacanze o lancio di prodotti). In questo caso, utilizzeremo strumenti serverless come AWS Lambda o Google Cloud Functions, in modo che il sistema possa gestire picchi improvvisi senza sudare.

Fase 7: documentazione del processo e comunicazione con le parti interessate

I progetti di intelligenza artificiale vanno in fumo rapidamente quando solo il team di sviluppo sa cosa sta succedendo. Ecco perché il nostro team si assicura che tutti, responsabili aziendali, team operativi e non tecnici, possano seguire la storia. Certo, il codice si trova su GitHub, ma noi manteniamo anche dei brief facili da digerire in Confluence o Markdown. Niente gergo, niente congetture.

E non scompariamo in una caverna di codificatori. I nostri esperti condividono risultati intermedi, dimostrazioni rapide, aggiornamenti su Slack e check-in a breve distanza dalla sabbia, in modo che tutti possano vedere i progressi e partecipare tempestivamente..

Fase 8: valutazione, apprendimento e pianificazione delle fasi successive

Alla fine, tutto si riduce ai risultati. Il nostro team presenta le metriche in dashboard o report, evidenziando ciò che ha funzionato e ciò che deve essere migliorato.

Se il risultato è positivo, discutiamo dei passi successivi, come l'avvio di un progetto pilota o l'avvio di una produzione completa. Se il PoC non è andato a buon fine, i nostri esperti capiscono perché. A volte questo significa modificare le pipeline di dati, cambiare gli algoritmi o ripensare il nostro approccio. E a volte ci rendiamo conto che l'idea non è realizzabile, e questo va benissimo. Fallire in fretta e con intuizioni concrete è meglio che perdere mesi in un vicolo cieco.

Mettete alla prova la vostra visione dell'IA senza spendere troppo.

Perché collaborare con Innowise per l'AI PoC

Un AI PoC vi offre un modo rapido e a basso rischio per testare se la vostra idea funziona davvero prima di andare all-in. Ma per ottenere un vero valore aggiunto, avete bisogno di un partner che conosca le regole del gioco. Ed è qui che entriamo in gioco noi. Ecco cosa ottenete quando collaborate con Innowise:

Competenza end-to-end

Dai set di dati disordinati agli approfondimenti, i nostri ingegneri dei dati, i professionisti del ML e gli esperti del settore gestiscono l'intera pipeline. Nessuna lacuna, nessuna congettura.

Esperienza comprovata

Con oltre 1.300 progetti all'attivo nei settori sanitario, finanziario e manifatturiero, sappiamo come trasformare le idee dell'IA in risultati che fanno muovere l'ago della bilancia.

A prova di rischio e pronto per la revisione

Blocchiamo i vostri dati e controlliamo ogni casella di conformità - GDPR, HIPAA, PCI DSS, PSD2 - l'intero alfabeto, fin dal primo giorno. In questo modo, il PoC passa davanti ai revisori invece di scontrarsi con la burocrazia.

Comunicazione trasparente

I nostri specialisti stabiliscono KPI affilatissimi e mantengono aperta la comunicazione, in modo che tutti sappiano esattamente a che punto è il PoC e cosa sta per succedere.

Soluzioni a prova di futuro

I nostri esperti inseriscono la scalabilità in ogni build. Quando il vostro PoC supera i test, passa direttamente alla produzione e continua a flettersi man mano che i vostri obiettivi diventano più grandi.

Focus sul mondo reale

Il nostro team non lavora con set di dati asettici o scenari irrealistici. Affrontiamo input disordinati, casi limite difficili e il tipo di vincoli che la vostra azienda deve effettivamente affrontare.

Dimostrate che funziona prima di andare all in con Sviluppo dell'intelligenza artificiale .

Non costruire alla cieca: prima convalidare

Da quello che ho visto, un solido PoC di AI - che sia un modello predittivo classico, una pipeline di computer-vision, o anche una AI generativa PoC - può farvi risparmiare molto tempo, denaro e stress. Vi permette di vedere chiaramente cosa funziona effettivamente, dove sono le lacune e se la vostra idea può reggere al di fuori di un ambiente di test. Non volete scoprire che il vostro modello si rompe sotto pressione dopo che avete già impegnato molte risorse.

Quindi, prima di tuffarsi nello sviluppo completo, suggerirei di eseguire un PoC piccolo e mirato utilizzando dati aziendali reali. Questo trasforma le congetture in prove concrete e vi dà la sicurezza di raddoppiare il lavoro o di abbandonarlo, senza rimpianti.

Maksim Hodar

Responsabile della trasformazione digitale, CIO

Con oltre 8 anni di esperienza nella trasformazione digitale, Maksim trasforma le complesse sfide tecnologiche in successi aziendali tangibili. Ha una vera passione per l'allineamento delle strategie IT con gli obiettivi di ampio respiro, garantendo un'adozione digitale senza problemi e prestazioni operative d'eccellenza.

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