Fabio Leanzi · Sviluppatore software e consulente AI. Troppi Excel, richieste da rincorrere o attività sempre uguali? Sono Fabio Leanzi: progetto e sviluppo web app, gestionali, CRM e automazioni AI su misura. Partiamo da un problema concreto della tua azienda, non da una tecnologia da venderti.
20 casi studio approfonditi: esigenze, flussi, scelte tecniche e limiti documentati.
Consulenza AI e agenti per aziende
L’AI in azienda parte da ciò che vuoi delegare. Non da un abbonamento a ChatGPT.
Quali attività stanno portando via tempo a te e al tuo team? Ti affianco nell’analisi dei processi, nella scelta di modelli cloud o locali e nella progettazione di agenti collegati ai tuoi strumenti. La tecnologia viene dopo il problema da risolvere.
Prima domanda: quale lavoro vuoi smettere di rincorrere?
Non devi conoscere già il modello o l’hardware giusto. Porta un’attività concreta: possiamo chiarirla insieme e capire anche quando basta migliorare un processo o usare un’automazione senza AI.
- Cosa ripeti ogni giorno o settimana, e quanto tempo richiede oggi?
- Quali informazioni e strumenti servono per farlo bene?
- Quale risultato accetteresti e quali errori non puoi permetterti?
- Cosa delegheresti e cosa deve rimanere sotto la tua approvazione?
Dall’analisi aziendale a un sistema utilizzabile
Analisi e mappa delle deleghe
Ricostruiamo attività, frequenza, tempi, passaggi tra persone e strumenti. Ordiniamo le opportunità per utilità, fattibilità e rischio, non per effetto novità.
Cosa definiamo: Un processo prioritario, un responsabile e criteri di successo.
Modelli cloud, locali o ibridi
Confrontiamo qualità sul tuo compito, dati trattati, tempi di risposta, licenze e costi complessivi. Un agente non è sempre necessario: a volte un flusso con regole chiare è più adatto.
Cosa definiamo: Una scelta motivata, con alternative e limiti espliciti.
Hardware dimensionato, non comprato alla cieca
Se il locale ha senso, valutiamo computer esistenti, workstation o server. Modello, memoria RAM/VRAM, quantità di documenti e utenti simultanei vanno verificati insieme su un carico rappresentativo prima di proporre un acquisto.
Cosa definiamo: Requisiti e stima di acquisto, consumi e gestione, se necessari.
Configurazione, conoscenza e integrazioni
Definiamo istruzioni, fonti aziendali e strumenti accessibili: CRM, email, documenti o gestionale, quando l’integrazione è disponibile. Stabiliamo permessi minimi, azioni consentite, approvazioni e gestione degli errori. Il modello da solo non conosce la tua azienda.
Cosa definiamo: Un perimetro operativo: cosa può fare, con quali dati e quando deve fermarsi.
Pilota, misurazione e adozione
Partiamo da un’attività circoscritta. Confrontiamo tempi, qualità, correzioni umane e costo per lavoro completato rispetto al processo attuale. Se il risultato è utile, concordiamo estensione, formazione del team e manutenzione; altrimenti correggiamo o fermiamo il percorso.
Cosa definiamo: Una decisione basata sul test, non su risparmi promessi.
Cloud o locale? Non c’è una risposta giusta per tutti.
Cloud
Da valutare quando vuoi evitare la gestione di un server di inferenza e provare servizi disponibili via API. Verifichiamo qualità, contratti, trattamento dei dati, connessione e costi d’uso.
Locale
Da valutare quando hai esigenze di esecuzione interna o offline e risorse per gestirla. Servono prove di qualità e prestazioni, licenze compatibili, aggiornamenti e sicurezza. Locale non significa automaticamente più economico o privato in ogni parte del sistema.
Ibrido
Da valutare per separare attività e dati: alcuni passaggi interni, altri su servizi esterni autorizzati. Il percorso dei dati e le regole di instradamento devono essere espliciti; non è una garanzia automatica di riservatezza.
Che lavoro potresti delegare?
Scenari da valutare durante l’analisi, non funzioni garantite per ogni azienda o promesse di sostituire una persona.
Richieste clienti
Classificare richieste, consultare informazioni autorizzate, preparare risposte e passare i casi non previsti al team. Invii e modifiche ai dati seguono le regole concordate.
Documenti e back office
Estrarre campi dai documenti, preparare riepiloghi e proporre aggiornamenti al gestionale. Dati incerti, importi e decisioni con conseguenze richiedono verifiche adeguate.
Ricerca e contenuti
Raccogliere fonti approvate, preparare bozze e organizzare una coda editoriale. Revisione, approvazione e verifica della pubblicazione restano passaggi distinti.
Non solo teoria: entra nei progetti sviluppati
Quattro casi documentano lavoro su collaboratori digitali, memoria, modelli vocali locali, strumenti e controlli. Non sono prove di risparmi economici né di un’installazione già realizzata per la tua azienda.
Collaboratori digitali con incarichi, formazione, configurazioni da approvare e conoscenza aziendale revisionata. Il caso distingue le capacità documentate dalle integrazioni ancora da verificare.
Memoria del cliente, conversazioni multicanale e passaggio esplicito all’operatore umano.
Pipeline editoriale assistita: fonti, coda, produzione, controlli ed esiti di pubblicazione. Portale indipendente, non il software HighLevel.
Modello di sintesi vocale eseguito in locale, impostazioni legate alla GPU e produzione audio in blocco con controlli. È un caso TTS, non una prova di un agente aziendale autonomo.
Prima di integrare l’AI in azienda
Basta dare ChatGPT ai dipendenti?
Può bastare per alcune attività assistite. Se vuoi delegare un processo che legge dati, usa strumenti e compie azioni, servono anche integrazioni, permessi e criteri di verifica. Decidiamo prima quale lavoro deve essere completato.
Devo comprare subito un computer per l’AI?
No. Prima confrontiamo cloud e locale sul compito concreto e verifichiamo l’hardware disponibile. Per un eventuale acquisto servono prove con il modello, i documenti e il numero di utenti previsti: una GPU potente, da sola, non dimostra che il sistema sia utile.
Come capiamo se conviene davvero?
Misuriamo il processo attuale e un pilota: tempi complessivi, qualità, correzioni e attività effettivamente completate. Nel confronto includiamo sviluppo, API o hardware, energia, licenze, supervisione e manutenzione. Non prometto un risparmio prima di questa verifica.
Un modello locale tiene automaticamente tutti i dati in azienda?
Non necessariamente. Vanno verificati l’intero flusso, le integrazioni, eventuali servizi esterni, log e backup. Definiamo dati accessibili e confini del sistema; per requisiti normativi specifici serve anche la valutazione dei professionisti competenti.
Partiamo dal lavoro che ti sta portando via tempo.
Raccontami un’attività, come la svolgete oggi e cosa vorresti delegare. Nel primo confronto valutiamo il percorso di analisi; non devi scegliere già modello, hardware o piattaforma.
Parliamo dell’AI nella tua azienda
Riferimenti tecnici sui criteri di scelta: Anthropic: Building effective agents · Ollama: FAQ
Fabio Leanzi segue analisi, progettazione e sviluppo. I casi pubblicati mostrano il lavoro nel dettaglio; il profilo raccoglie fonti esterne su progetti e attività formative.
