Che cosa significa in pratica
Il costo dell’IA comprende non solo l’uso del modello, ma anche integrazione, dati, test, monitoraggio, sicurezza e lavoro dei responsabili.
Quando la soluzione aiuta davvero
L’analisi ha più senso quando il costo comprende non solo licenza o token, ma anche dati, integrazioni, controllo qualità e manutenzione. L’impiego dovrebbe derivare da un problema concreto, non dalla sola disponibilità di una nuova funzionalità.
Come preparare l’implementazione
Prima bisogna descrivere il processo attuale, il suo costo e le persone responsabili. Il pilota dovrebbe essere piccolo, reversibile e basato su dati che l’azienda ha diritto di usare. Confermato il valore, la soluzione può essere estesa ad altri team. In pratica è utile stimare i costi del pilota e della scala, includendo lavoro umano, monitoraggio, correzioni e uno scenario di ritiro.
Un limite da non trascurare
Un prototipo economico può diventare un sistema costoso se ogni deviazione richiede gestione manuale o frequenti modifiche delle integrazioni. Prima dell’avvio occorre quindi definire chi decide, le regole di escalation e il modo di fermare la soluzione in sicurezza.
Come verificare il risultato
In questo caso bisogna misurare costo totale del processo, costo per caso corretto, tempo di manutenzione, utilizzo dei limiti e costo degli errori. Il risultato va confrontato con il precedente metodo di lavoro, separatamente per i casi ordinari e le eccezioni difficili.
