Consulenza AI per PMI italiane

La consulenza si articola in 5 fasi sequenziali. Discovery business (1 settimana), valutazione readiness AI (1-2 settimane), mappa use case (1 settimana), roadmap 12-18 mesi (1 settimana), handover e formazione (1 settimana).

Totale tipico: 4-6 settimane dalla call qualificante alla consegna finale.

Se aggiungi la validazione PoC opzionale per 1 o 2 use case prioritari servono altre 3-6 settimane. Le tempistiche dipendono dalla disponibilità del management cliente per i workshop e dalla qualità della documentazione interna esistente.

L'investimento è definito a preventivo in funzione della complessità organizzativa del cliente.

Molte aziende iniziano con la sola fase di valutazione (una tantum, 2 settimane) e decidono se procedere con roadmap completa dopo aver visto lo scoring di readiness. La call qualificante gratuita di 30 minuti è il primo step: capiamo insieme se ha senso preparare un preventivo dedicato e ti diciamo onestamente da dove conviene partire.

Niente listini standardizzati, anziché perché ogni PMI ha processi e maturità tecnologica diversi.

Quattro deliverable misurabili. Scoring readiness AI con punteggio 0 10 su 5 dimensioni (processi, dati, tecnologia, organizzazione, budget). Roadmap operativa 12-18 mesi con 5 10 opportunità AI prioritizzate per ROI, timeline trimestrale e dipendenze esplicite.

Business case quantificato a 36 mesi con costi di sviluppo, costi runtime, punto di pareggio.

Recommendation operativa concreta: da dove iniziare, in che ordine, quali competenze sviluppare in casa e quali acquistare esternamente. Output complementari: report PDF di 30-40 pagine, presentation di 60 minuti per il management, file Excel del modello ROI editabile.

Sì. Doozy fa entrambe le cose: consulenza strategica e implementazione tecnica. Il vantaggio rispetto a consulenti puri è la continuità di squadra: chi disegna la roadmap può implementarla, riducendo a zero il rischio di disallineamento tra strategia ed esecuzione.

Se in fase di handover decidiamo insieme di proseguire, il progetto può evolvere naturalmente verso sviluppo agenti AI, automazione di processi oppure integrazione AI nei sistemi esistenti.

Resti libero di scegliere altri fornitori: il deliverable è tuo, anche se decidi di non continuare con Doozy.

Lo scoring sulla dimensione dati nella valutazione readiness intercetta proprio questo scenario. Quando i dati sono frammentati o assenti, la roadmap inserisce in fase iniziale interventi propedeutici di governance e strutturazione dati (data model, normalizzazione fonti, accesso API) prima di scalare gli use case AI.

Le opportunità AI iniziali in questi casi si concentrano su pattern che non richiedono dati strutturati storici: classificazione di documenti in arrivo, generazione di bozze testuali, summary automatiche di contenuti non strutturati.

Lo facciamo perché senza dati accessibili l'AI replica il caos esistente, anziché risolverlo.

Il pattern aggregato osservato sui progetti gestiti: 5 10 opportunità AI identificate per cliente durante la mappatura use case, di cui 2 3 emergono come prioritarie sulla matrice ROI per sforzo.

Le aree con miglior fit ricorrente sono customer service (chatbot e qualifica conversazionale), qualificazione lead, classificazione documenti, generazione di report periodici, summary di contenuti, triage email.

Le aree a maggiore complessità sono integrazione con sistemi legacy non documentati e change management nelle aziende con cultura non data driven. Le opportunità prioritarie vanno tipicamente in produzione nei 4-6 mesi successivi alla consegna della roadmap.

Te lo diciamo onestamente. Circa il 20-30% delle valutazioni Doozy conclude che l'AI non è la priorità immediata per il cliente: alcune aziende devono prima standardizzare i processi, altre consolidare i dati, altre stabilizzare l'organizzazione.

In questi casi il deliverable include una recommendation a non procedere con AI nel breve periodo, con suggerimenti di alternative concrete (consulenza processi, governance dati, change management).

Il report resta tuo. Investiamo nella nostra credibilità di consulenti onesti, anziché nel volume di vendita a tutti i costi.

Stack proprietario Doozy, scelto secondo tre criteri: indipendenza dal singolo provider AI (cambio modello senza rifare il progetto), trasparenza dei prompt utilizzati (auditability completa), ownership del codice da parte del cliente (zero lock in con Doozy).

In pratica: Laravel e Filament come framework backend e dashboard custom, Anthropic Claude come modello LLM principale con fallback OpenAI per compatibilità, Zapier e n8n per integrazioni con sistemi esterni, middleware custom per CRM ed ERP.

La recommendation modelli viene comunque calibrata sul tuo caso specifico durante la fase roadmap.