L’adozione dell’AI fallisce quasi sempre per gli stessi errori, non per la tecnologia. Ecco i 7 più comuni e come evitarli. (dgm implementa osFoundry — dgm è un partner di integrazione indipendente, non è osFoundry.)
1. Partire dalla tecnologia, non dal caso d’uso
Comprare o costruire un’AI “perché bisogna” senza un problema concreto porta a progetti che non si ripagano. Si parte dal caso d’uso ad alto valore e dal ROI — vedi Come iniziare con l’AI.
2. Ignorare la qualità dei dati
L’AI rende quanto i dati lo permettono: dati sparsi o incompleti fanno fallire anche un buon modello. Spesso il primo lavoro è mettere a posto i dati.
3. Inseguire gli incentivi
Un progetto che non si ripaga non diventa valido perché c’è un incentivo. Si parte dal ROI — vedi Incentivi vs ROI dell’AI.
4. Trascurare GDPR e governance
Affrontare dati, accessi e residenza UE solo alla fine crea blocchi: la conformità è progettazione. Vedi AI governance in azienda.
5-7. Gli altri errori
- Progetti troppo ampi senza pilota: vedi Checklist di un progetto AI.
- Non formare le persone: vedi Formare i dipendenti all’AI.
- Lock-in su un solo fornitore: vedi AI multi-modello (BYO).
La piattaforma (osFoundry) è a consumo, neutrale e self-hostabile in UE.
Come aiuta dgm
dgm guida un percorso disciplinato (caso d’uso, dati, pilota, misurazione, scaling) che evita questi errori. Prezzo del servizio: 399 $ di assessment e 3.999 $/mese (IVA 22% per i clienti italiani). Esplora la piattaforma su osFoundry, oppure parla con dgm.
Informazioni generali, non consulenza legale. Il valore si misura sul tuo caso: dgm lo modella prima di implementare.