Fabio Leanzi · Sviluppatore software e consulente AI. Sono Fabio Leanzi. Sviluppo web app, gestionali, CRM e automazioni con l’intelligenza artificiale. Raccontami come lavori oggi e quali attività ti portano via più tempo: da lì possiamo capire cosa migliorare.
20 casi studio approfonditi: esigenze, flussi, scelte tecniche e limiti documentati.
Consulenza AI e agenti per aziende
Quale lavoro vorresti affidare all’intelligenza artificiale?
Guardiamo le attività che si ripetono, le informazioni necessarie e gli strumenti che usate. Poi valutiamo come intervenire: con un servizio cloud, un modello locale o un sistema che li combini.
Da quale attività partiamo?
Raccontami come la svolgete oggi, chi se ne occupa e dove si perde tempo. Valutiamo insieme se serve l’IA, un’automazione con regole definite o una diversa organizzazione del lavoro.
- 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 e passaggi tra persone e strumenti. Decidiamo da dove iniziare in base all’utilità, alla fattibilità e ai rischi.
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.
Quale hardware serve per lavorare in locale?
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: Le attività consentite, i dati accessibili e i casi da passare a una persona.
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: I risultati del test e la decisione sui passaggi successivi.
Quando scegliere il cloud, il locale o entrambi
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?
Possiamo partire da una di queste attività. Durante l’analisi definiamo quali passaggi affidare al sistema e quali verifiche lasciare alle persone.
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.
Alcuni progetti che ho sviluppato
In questi casi trovi agenti con memoria del cliente, strumenti per organizzare il lavoro e sintesi vocale in locale. Ogni pagina spiega come funziona il progetto e le scelte fatte durante lo sviluppo.
Collaboratori digitali con incarichi, formazione e conoscenza aziendale. Le configurazioni passano dall’approvazione di una persona; nel caso studio trovi anche le 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.
Sintesi vocale eseguita su un computer locale, con impostazioni legate alla GPU e controlli sulla produzione di più file audio. Il progetto riguarda la voce: per un agente autonomo servirebbero altri strumenti e integrazioni.
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.
