AIDi David Mazzon · · 6 min
Un agente AI non basta senza un processo chiaro dietro
Perché il 90% dei progetti AI falliti non ha un problema di modello, ma di processo mai definito prima di essere automatizzato.
TL;DR
I progetti AI falliscono sul processo, non sul modello: senza criteri espliciti e condivisi, l'output non è giudicabile da nessuno.
La maggior parte dei progetti AI che non funzionano non fallisce per colpa del modello. Fallisce perché il processo che dovevano automatizzare non era mai stato definito con chiarezza.
Criteri espliciti, non buon senso
Un agente AI per la qualifica lead ha bisogno di criteri di scoring espliciti, concordati col team commerciale, non di "buon senso". Un agente per la classificazione documenti ha bisogno di categorie definite in anticipo, non scoperte a posteriori guardando cosa produce il modello.
Processo chiaro, output giudicabile
Quando il processo è chiaro, l'AI è uno strumento che lo esegue più veloce e più costante di una persona. Quando il processo non è chiaro, l'AI produce output inconsistenti che nessuno sa giudicare, perché non esiste un criterio condiviso di cosa sia giusto.
Prima del prompt
La parte più importante di un progetto AI, nella nostra esperienza, si svolge prima di scrivere qualunque prompt: è la sessione in cui si mette nero su bianco come funziona davvero il processo oggi.
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