Niuexa offre consulenza AI alle PMI italiane, su un processo alla volta. Prima misuriamo come funziona oggi (tempi, volumi, errori, eccezioni), poi costruiamo l'automazione sui sistemi che l'azienda usa già, rimisuriamo e decidiamo insieme se estendere, correggere o fermarci. Le eccezioni passano a una persona: l'agente propone, la persona decide. Se l'AI non serve, lo diciamo. Il costo si definisce in un preventivo scritto dopo l'analisi; la prima chiamata di 30 minuti è gratuita.
Scegliamo con Lei un processo, lo misuriamo com'è, costruiamo l'automazione sui sistemi che l'azienda usa già e rimisuriamo. Poi decidiamo insieme se estendere, correggere o fermarci.
La prima chiamata di 30 minuti è gratuita. Il costo si definisce in un preventivo scritto dopo l'analisi.
Quattro servizi, un solo metodo: si parte da un processo misurato e si decide insieme cosa automatizzare, cosa lasciare alle persone e cosa non toccare.
Partiamo dai processi che pesano di più su un ufficio e decidiamo con Lei dove l'AI serve, dove basta una regola nel gestionale e dove non conviene intervenire.
Automatizziamo le attività ripetitive di un processo alla volta. Le eccezioni passano a una persona: l'agente propone, la persona decide.
Colleghiamo l'AI a CRM, ERP, gestionali e caselle email che l'azienda usa già, senza chiederLe di sostituirli.
Dopo il rilascio confrontiamo i risultati con la misura di partenza e decidiamo insieme se estendere, correggere o fermarci.
Il settore conta meno del processo: volumi, regolarità, eccezioni e qualità dei dati decidono se l'automazione ha senso. Ecco alcuni processi tipici e come li misureremmo.
Processi amministrativi e di servizio con molti documenti, regole chiare e controlli obbligatori.
Bozze di report e riconciliazione delle fonti con regole, tracciabilità e revisione prima dell'approvazione.
Transazioni e pratiche fuori norma segnalate a un analista, che decide come procedere.
Assistenti che rispondono alle domande ricorrenti e passano a una persona i casi che richiedono una decisione.
Processi amministrativi e organizzativi in cui i dati sono sensibili e ogni decisione clinica resta al professionista.
Estrazione dei dati da referti e moduli, con verifica di un operatore prima dell'archiviazione.
Proposte di calendario che tengono conto di risorse e vincoli, confermate dalla segreteria.
Assistenti che recuperano procedure e documenti interni; la decisione resta al professionista sanitario.
Ufficio tecnico, qualità e pianificazione: processi con dati da macchine, ordini e documenti tecnici.
Ispezione visiva assistita che segnala i pezzi dubbi all'operatore, che conferma o scarta.
Segnali dai dati di macchina per pianificare gli interventi prima del guasto, con conferma del responsabile.
Previsioni di domanda e proposte di riordino che il responsabile acquisti approva o corregge.
Catalogo, ordini e assistenza: processi con volumi alti e picchi stagionali.
Suggerimenti basati su catalogo e storico, con regole di consenso e privacy definite prima.
Previsioni di domanda e proposte di riordino, verificate da chi gestisce il magazzino.
Risposte a domande su ordini e spedizioni, con passaggio a una persona per resi e reclami.
Sviluppo e operations: processi già digitali, dove conta tenere qualità e sicurezza sotto controllo.
Assistenza alla scrittura e alla revisione, con test e approvazione dello sviluppatore prima del merge.
Casi di test proposti dall'AI e verificati dal team, per coprire i flussi più usati.
Analisi dei log e prima diagnosi degli incidenti, con escalation al tecnico di turno.
Un passaggio incompleto tra vendite e operations genera rilavorazioni, ritardi e domande a valle. Prima di introdurre un AI agent conviene definire cosa rende un ordine davvero lavorabile e cosa va bloccato o passato a una persona.
La checklist gratuita di Niuexa trasforma le promesse commerciali in evidenze confrontabili, prima di condividere dati, avviare un pilot o firmare un contratto.
12 domande operative, evidenze minime e segnali d'allarme. Nessuna registrazione richiesta.
L'AI Metric Contract è una scheda gratuita che collega ogni metrica a owner, formula, fonte, granularità, tempo, permessi, soglia decisionale e prova. Così l'agente lavora su una definizione condivisa, non su una versione implicita della verità.
Nessuna registrazione: i dati restano nel browser e la scheda si può salvare in PDF.
Un pilot non si valuta solo dalla qualità della demo. L'AI Outcome Budget, scheda gratuita, aiuta a definire esito, costo per risultato, tempo end-to-end, affidabilità, autonomia, fiducia e condizioni di stop.
Nessuna registrazione: i dati restano nel browser e la scheda si può salvare in PDF.
Ogni passo lascia un risultato verificabile: la misura di partenza, un progetto con requisiti espliciti, una soluzione documentata, il confronto tra prima e dopo.
Mappiamo il processo com'è e fissiamo la misura di partenza: tempi, volumi, errori, eccezioni e responsabili.
Progettiamo la soluzione sui sistemi che l'azienda usa già, con i controlli umani necessari e requisiti scritti.
Costruiamo e verifichiamo la soluzione con chi la userà, gestendo in modo esplicito errori, eccezioni e passaggi a una persona.
Confrontiamo i risultati con la misura di partenza e decidiamo insieme se estendere, correggere o fermarci.
Risposte concrete per valutare un progetto prima di scegliere strumenti, modelli o fornitori.
Da un processo osservabile: attività, volumi, tempi, errori, eccezioni, dati disponibili e responsabile. Solo dopo si valuta la tecnologia più adatta, e a volte la risposta è che l'AI non serve.
L'automazione tradizionale (regole, RPA, integrazioni) esegue passaggi definiti su dati strutturati: inserimenti, riconciliazioni, report programmati, trasferimenti tra sistemi. L'AI serve quando l'input è testo, documenti o richieste che cambiano forma e vanno interpretati. Spesso un processo usa entrambe; quando basta una regola, l'AI non serve e lo diciamo.
Si guardano cinque aspetti: processi descritti e misurabili, dati accessibili e affidabili, competenze del team, regole su permessi e controlli, metriche con una misura di partenza. Se manca qualcosa, spesso conviene preparare il processo prima di automatizzarlo. L'AI Readiness Assessment serve a questo.
La prima chiamata di 30 minuti è gratuita e senza impegno. Il costo si definisce in un preventivo scritto dopo l'analisi, in base al perimetro: numero di processi, integrazioni, requisiti di sicurezza e formazione.
Prima del progetto si fissa una misura di partenza. Il confronto usa indicatori pertinenti, per esempio tempo per pratica, costo per attività, tasso di rilavorazione, qualità dell'output e quota di eccezioni gestite da persone. Non promettiamo in anticipo percentuali di risparmio. Per una prima stima dai Suoi numeri può usare il calcolatore ROI.
Un esito verificabile e soglie per costo, tempo end-to-end, affidabilità, autonomia e fiducia, insieme alle condizioni di stop, escalation e rollback. Può documentarle con l'AI Outcome Budget gratuito.
Si documentano domanda, owner, formula, fonte, granularità, tempo, permessi, soglia decisionale e prova richiesta. Può allinearli con l'AI Metric Contract gratuito.
Dipende da perimetro, qualità dei dati, integrazioni, requisiti di sicurezza e test. La roadmap si definisce dopo l'analisi, senza promettere una tempistica standard non verificata.
Non necessariamente. Quando è sostenibile, integriamo la soluzione nei flussi e nei sistemi già in uso tramite API, automazioni e controlli, limitando i cambiamenti non necessari.
Dipende da quanto l'AI è centrale per il Suo business e dalle competenze già presenti. Un team interno ha senso per un uso continuativo e distintivo; un supporto esterno accelera progetti specifici quando le competenze mancano. Spesso la soluzione è mista: si parte con un supporto esterno e si trasferiscono procedure, documentazione e competenze al team che gestirà la soluzione.
Almeno criteri di output accettabile, gestione delle eccezioni, tracciabilità, permessi sui dati, responsabili e un punto di escalation umana per le decisioni sensibili: l'agente propone, la persona decide.
Si usano solo i dati necessari, pseudonimizzati quando possibile, con permessi per ruolo, log delle operazioni e una valutazione d'impatto (DPIA) quando il trattamento la richiede. Con i modelli linguistici servono anche controlli contro la manipolazione delle istruzioni (prompt injection). DPO e responsabili della sicurezza vanno coinvolti dall'inizio, non a progetto finito.
L'AI Act, in vigore dal 1° agosto 2024 e applicato per fasi, classifica i sistemi per livello di rischio: pratiche vietate, alto rischio (per esempio selezione del personale o valutazione del credito), obblighi di trasparenza per chatbot e contenuti generati, rischio minimo. Il primo passo è un inventario dei sistemi AI in uso, classificati per rischio, con responsabili, documentazione e formazione del personale. Per il Suo caso serve una verifica legale.
Si definiscono uso previsto, dati, qualità, sicurezza, costo totale, continuità e uscita; poi ogni risposta del fornitore va collegata a un'evidenza e a un pilot con criteri go/no-go. Le 12 domande da fare prima di firmare sono raccolte in una checklist gratuita.
Si definiscono i dati obbligatori, la versione approvata dell'offerta, i requisiti tecnici, le condizioni operative e le eccezioni. L'automazione deve fermare o instradare ciò che è incompleto, non trasferire errori più velocemente.
Partire dalla tecnologia invece che dal problema, sottovalutare la preparazione dei dati, non fissare KPI e misura di partenza, non coinvolgere chi userà la soluzione, lasciare indefiniti responsabili e regole, dimenticare la manutenzione dopo il rilascio. Conviene partire da un processo, verificare il risultato e solo dopo estendere.