Cosa viene erogato
- Ownership della roadmap AI del prodotto: feature AI, integrazioni, iterazioni basate sui dati.
- Supervisione tecnica dello sviluppo AI: prompt engineering, valutazione modelli, architettura RAG.
- Coordinamento con il team di sviluppo per l'integrazione delle componenti AI nel prodotto.
- Monitoraggio delle performance AI: accuracy, latenza, costi API, drift del modello.
- Aggiornamento continuo sulle novità del mercato AI rilevanti per il prodotto del cliente.
- Compliance EU AI Act: classificazione del rischio, documentazione e requisiti normativi.
- Testing e validazione delle output AI prima del rilascio in produzione.
Come si eroga — Guida Pratica
Step 1. Settimanalmente: guarda i dati di performance del sistema AI - quante richieste- Quante risposte accettate dagli utenti- Quante rifiutate o corrette- Questi numeri ti dicono dove il modello sbaglia.
Step 2. Quando c'è un problema: analizza i casi in cui l'AI ha fallito. Cerca pattern comuni - sbaglia sempre su un tipo di dato- In certe situazioni- Con certi utenti- La risposta ti dice cosa migliorare.
Step 3. Miglioramento continuo: lavori col team tecnico per aggiustare i prompt, aggiornare i dati nel RAG, testare modelli più recenti. Ogni modifica va testata in un ambiente separato prima di andare in produzione.
Step 4. Ogni mese: prepari un report per il cliente - performance AI del mese, confronto col mese precedente, cosa è stato migliorato, cosa si farà il mese prossimo.
Step 5. Aggiornamento mercato: tieni d'occhio le novità AI (nuovi modelli, nuovi strumenti, cambi di prezzo API). Quando qualcosa è rilevante per il cliente, lo segnali con una raccomandazione concreta.
Step 2. Quando c'è un problema: analizza i casi in cui l'AI ha fallito. Cerca pattern comuni - sbaglia sempre su un tipo di dato- In certe situazioni- Con certi utenti- La risposta ti dice cosa migliorare.
Step 3. Miglioramento continuo: lavori col team tecnico per aggiustare i prompt, aggiornare i dati nel RAG, testare modelli più recenti. Ogni modifica va testata in un ambiente separato prima di andare in produzione.
Step 4. Ogni mese: prepari un report per il cliente - performance AI del mese, confronto col mese precedente, cosa è stato migliorato, cosa si farà il mese prossimo.
Step 5. Aggiornamento mercato: tieni d'occhio le novità AI (nuovi modelli, nuovi strumenti, cambi di prezzo API). Quando qualcosa è rilevante per il cliente, lo segnali con una raccomandazione concreta.
Case Study
TIER 4
Retainer AI Product Manager (mensile)
Risultato reale ottenuto con un nostro cliente.
Contesto: SaaS B2B immobiliare (Firenze, 600 agenzie clienti) con una funzione AI per la descrizione automatica degli immobili - ma i risultati erano scarsi.
Problema: Il 70% delle descrizioni generate dall'AI venivano riscritte manualmente dagli agenti. Il team tecnico non sapeva come migliorare il modello.
Cosa abbiamo fatto:
- Analisi delle 500 descrizioni rifiutate per identificare i pattern di fallimento.
- Riprogettazione del sistema di prompt con contesto specifico per tipologia di immobile.
- Introduzione di un layer RAG con dati storici delle descrizioni migliori per segmento.
- A/B test su 200 agenzie: versione vecchia vs nuova architettura per 4 settimane.
- Monitoring dashboard per tracciare acceptance rate, tempo di modifica, NPS della feature.
Risultati:
✓ Acceptance rate delle descrizioni AI passato dal 30% all'81% in 6 settimane.
✓ Tempo medio degli agenti sulla feature ridotto da 8 a 2 minuti per annuncio.
✓ La feature è diventata il principale driver di upgrade al piano premium (+23%).
Problema: Il 70% delle descrizioni generate dall'AI venivano riscritte manualmente dagli agenti. Il team tecnico non sapeva come migliorare il modello.
Cosa abbiamo fatto:
- Analisi delle 500 descrizioni rifiutate per identificare i pattern di fallimento.
- Riprogettazione del sistema di prompt con contesto specifico per tipologia di immobile.
- Introduzione di un layer RAG con dati storici delle descrizioni migliori per segmento.
- A/B test su 200 agenzie: versione vecchia vs nuova architettura per 4 settimane.
- Monitoring dashboard per tracciare acceptance rate, tempo di modifica, NPS della feature.
Risultati:
✓ Acceptance rate delle descrizioni AI passato dal 30% all'81% in 6 settimane.
✓ Tempo medio degli agenti sulla feature ridotto da 8 a 2 minuti per annuncio.
✓ La feature è diventata il principale driver di upgrade al piano premium (+23%).