Eastysnersianu
Dati, AI, risultati
La struttura del nostro metodo
Molti progetti su dati e intelligenza artificiale si fermano al rilascio tecnico. Il nostro
Modello di Smart Business Transformation, aggiornato per il 2026, struttura invece l’intero
ciclo di vita: diagnosi, progettazione, sperimentazione, scalabilità e revisione continua,
con governance integrata.
Framework
Un modello unico per più iniziative
Il nostro Smart Business Transformation Model è una struttura di lavoro che collega
diagnosi, sperimentazione e scalabilità. Invece di affrontare i progetti come
iniziative isolate, li inseriamo in un quadro unico: principi di governance, ruoli,
metriche e momenti di revisione. Questo permette di valutare ogni nuovo caso d’uso
alla luce di decisioni già prese, evitando sovrapposizioni e incoerenze tra funzioni
diverse.
Governance
Governance incorporata nel design
La metodologia integra sin dall’inizio aspetti di governance: chi approva quali dati, come vengono gestite le eccezioni, quali log devono essere conservati e per quanto tempo. Definiamo comitati, responsabilità operative e modalità di escalation. Questo riduce il rischio che analytics e intelligenza artificiale vengano percepiti come una scatola nera e aiuta a dimostrare che le decisioni sono supportate da processi verificabili.
Ciclo continuo
Dal rilascio al miglioramento continuo
La trasformazione non termina con il rilascio di una soluzione. La nostra metodologia prevede cicli di miglioramento continuo: monitoriamo l’uso effettivo degli strumenti, verifichiamo la qualità dei dati nel tempo, analizziamo deviazioni rispetto alle attese e aggiorniamo modelli e processi. In questo modo il sistema resta allineato ai cambiamenti del contesto, evitando il degrado silenzioso delle iniziative.
Le fasi operative del nostro Smart Business Transformation Model
La metodologia è articolata in cinque fasi collegate, ognuna con deliverable chiari e momenti di confronto strutturati con i tuoi team.
01
Diagnosi iniziale e audit del contesto
Iniziamo con una fase di diagnosi strutturata, il "Context & Data
Diagnostic": analizziamo processi chiave, sistemi in uso, fonti dati formali e
informali. Intervistiamo ruoli di business, IT e controllo, raccogliendo esempi
concreti di problemi e decisioni difficili. Il risultato è una mappa che collega
flussi operativi, responsabilità, dati utilizzati e rischi percepiti, base per ogni
scelta successiva.
02
Selezione e priorità dei casi d’uso
Con le informazioni raccolte, utilizziamo il nostro "Use Case Prioritization
Framework" per selezionare pochi casi d’uso ad alto potenziale e fattibilità
realistica. Per ciascuno definiamo obiettivi, metriche, requisiti dati e limiti
operativi. Questo evita di disperdere energie su iniziative poco allineate o troppo
immature, concentrando gli sforzi dove l’impatto può essere più concreto.
03
Progettazione e prototipazione mirata
Per i casi selezionati progettiamo prototipi end to end: dal flusso dati, ai modelli
analitici o di intelligenza artificiale, fino alle interfacce per gli utenti. Questa
fase "Prototype & Validate" prevede test in ambienti controllati,
raccolta di feedback qualitativi e quantitativi e aggiustamenti successivi.
Documentiamo le lezioni apprese, incluse le ipotesi che non si sono confermate.
04
Rollout controllato e integrazione
Una volta validato un caso d’uso, passiamo alla fase di rollout: integriamo le soluzioni nei sistemi esistenti, aggiorniamo i processi operativi, definiamo ruoli di gestione e predisponiamo momenti di formazione. Il nostro "Controlled Rollout Plan" scandisce rilasci progressivi, criteri di successo e piani di fallback per ridurre l’impatto in caso di imprevisti.
05
Monitoraggio continuo e adattamento
La metodologia prevede infine il modulo "Continuous Learning Loop": monitoriamo performance, utilizzo effettivo, qualità dei dati e coerenza con i processi. Programmiamo revisioni periodiche con i referenti interni per decidere se estendere, adattare o dismettere le soluzioni. Questo mantiene il modello vivo e allineato ai cambiamenti di contesto e priorità.
Il ciclo di governance della Smart Business Transformation
La trasformazione guidata da dati e intelligenza artificiale richiede un processo chiaro, ripetibile e documentato. Il nostro modello descrive un ciclo continuo che parte dalla strategia e arriva al miglioramento operativo, con controlli di governance in ogni fase.
I valori che sostengono la nostra metodologia
La nostra missione dichiarata
La nostra missione è aiutare le organizzazioni a trattare dati e intelligenza artificiale come parte strutturale del proprio modo di decidere e lavorare. Lo facciamo attraverso un modello di trasformazione che collega processi, persone e tecnologie, con una governance chiara e spazi di miglioramento continuo.
La nostra visione per i prossimi anni
Immaginiamo organizzazioni in cui report, modelli e automatismi non siano scatole nere, ma strumenti compresi e discussi dai team. Una trasformazione in cui le decisioni restano responsabilità umana, supportata da dati affidabili e da processi progettati per adattarsi ai cambiamenti.
Trasparenza e dialogo continuo
Ogni progetto si basa su un dialogo trasparente: obiettivi, limiti, rischi e risultati vengono discussi apertamente con i referenti interni, evitando promesse poco realistiche e mantenendo traccia delle decisioni prese.
Impatto misurabile sui processi
Il nostro modello è costruito per generare cambiamenti osservabili nei processi, non solo nuovi report. Per questo colleghiamo sempre le soluzioni a indicatori operativi e momenti di revisione condivisi.
Uso responsabile dell’intelligenza artificiale
Nella progettazione delle soluzioni teniamo conto di principi di correttezza, spiegabilità e controllo umano. Documentiamo le logiche dei modelli e le modalità con cui possono essere rivisti o disattivati.
Partnership orientata al lungo periodo
Consideriamo ogni progetto come l’inizio di un percorso. Forniamo linee guida, momenti di confronto periodici e supporto per adattare il modello quando l’organizzazione cambia strutture, sistemi o priorità.
-
2021
Origini del modello
Nascita del nucleo di lavoro che ha sviluppato il primo schema del modello, partendo da esperienze in aziende manifatturiere e di servizi.
-
2022
Primi framework strutturati
Formalizzazione dei primi framework interni per audit dei dati, selezione dei casi d’uso e governance, utilizzati in progetti pilota con diversi clienti.
-
2023
Applicazione in contesti complessi
Estensione del modello a contesti multi-paese, con attenzione specifica a requisiti di conformità, tracciabilità e gestione del rischio algoritmico.
-
2024
Focus su adozione e continuità
Aggiornamento del metodo con moduli dedicati a miglioramento continuo, gestione del cambiamento e coinvolgimento strutturato dei team non tecnici.
-
2026
Versione aggiornata per 2026
Revisione del modello per includere linee guida aggiornate su governance, monitoraggio e documentazione, in vista delle evoluzioni normative e organizzative.
Come pensiamo, progettiamo e manteniamo viva la trasformazione guidata da dati e AI
Per noi la trasformazione dati non è un progetto singolo, ma un modo di lavorare che deve
sopravvivere ai cambiamenti di persone, sistemi e priorità. Il nostro modello è stato costruito
proprio per dare continuità a questo percorso, con regole chiare e spazio per l’evoluzione.
Un principio guida il nostro lavoro: ogni modello, ogni dashboard, ogni automatismo deve avere un proprietario chiaro e un momento in cui viene messo in discussione. Senza questa disciplina, i progetti dati diventano rapidamente reliquie difficili da spiegare. Con il nostro Smart Business Transformation Model vogliamo che le organizzazioni mantengano la capacità di interrogare, aggiornare e, se necessario, smontare le soluzioni create.
Responsabile dei programmi di trasformazione dati e AI, con esperienza
maturata in contesti complessi e multi-funzione.
- Giulia Conti
- Lead Business Transformation Partner
L’intelligenza artificiale è utile quando rende più chiaro ciò che prima era opaco o troppo lento da analizzare. Per questo insistiamo su metriche comprensibili, documentazione delle assunzioni e spiegazioni rivolte a chi deve usare gli strumenti, non solo a chi li sviluppa. Il modello che adottiamo integra questi elementi nella governance, così che i team possano fidarsi dei risultati pur restando in grado di discuterli.
Responsabile della progettazione delle soluzioni analitiche e di
intelligenza artificiale applicate ai processi aziendali.
- Sara Leone
- Lead Data Scientist and AI Strategist