Cosa viene erogato
- Discovery e definizione completa del prodotto AI: scope, utenti target, KPI di successo.
- Progettazione dell'architettura AI: scelta del modello, stack tecnico.
- Sviluppo e integrazione dell'MVP: API LLM, RAG, logica applicativa, interfaccia utente base.
- Testing iterativo con utenti reali: raccolta feedback, misurazione accuracy, correzione allucinazioni.
- Rilascio dell'MVP in ambiente di produzione con monitoraggio attivo nelle prime settimane.
- Documentazione tecnica completa e handover al team interno.
Come si eroga — Guida Pratica
Step 1. Settimane 1-3 - Discovery: intervista gli utenti finali (non solo il cliente). Definisci il problema esatto, chi lo ha, quanto spesso, che impatto ha. Definisci i KPI di successo del MVP - come misuri se ha funzionato-
Step 2. Settimane 2-3 - Architettura: decidi quale modello AI usare (OpenAI, Gemini, open-source), come si collega al sistema esistente del cliente, dove stanno i dati, chi ha accesso. Scrivi un documento di architettura e fallo approvare prima di iniziare a costruire.
Step 3. Settimane 3-10 - Sviluppo: coordini i developer. Ogni settimana test interno. Non aspettare la fine per testare - testa ogni componente appena è pronta.
Step 4. Settimane 8-12 - Testing con utenti reali: metti il sistema in mano a 10-20 utenti reali in un ambiente controllato. Raccogli feedback strutturato. Correggi i problemi. Ripeti.
Step 5. Settimana finale - Rilascio e monitoraggio: vai live. Stai vicino per le prime 2-4 settimane - monitori i dati ogni giorno, risolvi i problemi che emergono in produzione. Poi fai l'handover.
Step 2. Settimane 2-3 - Architettura: decidi quale modello AI usare (OpenAI, Gemini, open-source), come si collega al sistema esistente del cliente, dove stanno i dati, chi ha accesso. Scrivi un documento di architettura e fallo approvare prima di iniziare a costruire.
Step 3. Settimane 3-10 - Sviluppo: coordini i developer. Ogni settimana test interno. Non aspettare la fine per testare - testa ogni componente appena è pronta.
Step 4. Settimane 8-12 - Testing con utenti reali: metti il sistema in mano a 10-20 utenti reali in un ambiente controllato. Raccogli feedback strutturato. Correggi i problemi. Ripeti.
Step 5. Settimana finale - Rilascio e monitoraggio: vai live. Stai vicino per le prime 2-4 settimane - monitori i dati ogni giorno, risolvi i problemi che emergono in produzione. Poi fai l'handover.
Case Study
TIER 4
MVP AI End-to-End (progetto)
Risultato reale ottenuto con un nostro cliente.
Contesto: Clinica privata di Palermo (fisiatria e riabilitazione) con 2 ore/giorno di personale sprecate a raccogliere sintomi telefonicamente prima di fissare l'appuntamento giusto.
Problema: Nessun sistema digitale. I pazienti chiamavano, aspettavano, descrivevano sintomi a voce e spesso venivano indirizzati allo specialista sbagliato.
Cosa abbiamo fatto:
- Discovery di 3 settimane: interviste con medici, amministrativi e 15 pazienti.
- Progettazione di un chatbot di pre-triage su WhatsApp con integrazione Gemini API.
- Sviluppo del sistema di classificazione sintomi con albero decisionale + LLM per i casi ambigui.
- Integrazione con il gestionale della clinica per la prenotazione automatica dello slot giusto.
- Test con 50 pazienti reali per 4 settimane, calibrazione del modello in corso d'opera.
- Rilascio in produzione con monitoraggio per 30 giorni post-lancio.
Risultati:
✓ Tempo di triage ridotto da 12 minuti medi a 3 minuti per paziente.
✓ Errori di indirizzamento scesi dal 22% al 4%.
✓ 2 ore/giorno di lavoro amministrativo recuperate.
✓ MVP consegnato in 10 settimane rispettando budget e scadenza.
Problema: Nessun sistema digitale. I pazienti chiamavano, aspettavano, descrivevano sintomi a voce e spesso venivano indirizzati allo specialista sbagliato.
Cosa abbiamo fatto:
- Discovery di 3 settimane: interviste con medici, amministrativi e 15 pazienti.
- Progettazione di un chatbot di pre-triage su WhatsApp con integrazione Gemini API.
- Sviluppo del sistema di classificazione sintomi con albero decisionale + LLM per i casi ambigui.
- Integrazione con il gestionale della clinica per la prenotazione automatica dello slot giusto.
- Test con 50 pazienti reali per 4 settimane, calibrazione del modello in corso d'opera.
- Rilascio in produzione con monitoraggio per 30 giorni post-lancio.
Risultati:
✓ Tempo di triage ridotto da 12 minuti medi a 3 minuti per paziente.
✓ Errori di indirizzamento scesi dal 22% al 4%.
✓ 2 ore/giorno di lavoro amministrativo recuperate.
✓ MVP consegnato in 10 settimane rispettando budget e scadenza.