Quello che impariamo lavorando con dati e AI
AI Agents L’adozione di un agente AI. Perché un agente che funziona può restare inutilizzato
Un agente AI può funzionare perfettamente e restare comunque inutilizzato. L’adozione di un agente AI non coincide con il suo rilascio: si misura da quante persone lo usano davvero nel lavoro quotidiano, e spesso le cause di un’adozione mancata sono organizzative, non tecniche. Lo mostra il caso di un agente per il paid social attivo su trenta mercati, dove i team che ne avevano più bisogno sono stati quelli che lo hanno usato meno.
Data Strategy Business intelligence tradizionale o AI? La domanda da porsi è un’altra
Business intelligence e AI non sono due strade alternative: report, analisti e agenti AI possono leggere gli stessi dati e le stesse definizioni, e convivere senza dare numeri diversi. La scelta riguarda quali strumenti attivare oggi, in base a chi interroga i dati e a quanto spesso cambiano le domande. Prima di qualunque strumento, però, serve una base comune: dati organizzati in un unico modello e KPI definiti una sola volta.
Data Strategy Data strategy: cos’è e perché va fatta prima di tracciare qualsiasi cosa
La data strategy è la fase di progettazione che stabilisce a quali decisioni devono servire i dati, con quali KPI e con quali definizioni, prima di decidere cosa tracciare. Il suo risultato è un framework di misurazione: un albero dei KPI con formule condivise, una verifica di quali indicatori si possono già calcolare e, per ultimo, il tracking plan per gli sviluppatori.
AI Marketing Alternative a Google Analytics: restare su GA4, cambiare strumento o costruire il proprio data stack
Prima di confrontare Matomo, Piwik PRO o PostHog servono due risposte: quanto contano i dati per le decisioni e quanto rischio comporta il modo in cui li raccogliamo oggi.
Data Engineering Perché ogni azienda ha bisogno di un’infrastruttura dati
L’infrastruttura dati è l’insieme di strumenti, processi e regole che porta i dati da dove nascono a dove vengono usati, in una forma di cui ci si può fidare. Si costruisce in quattro passaggi (raccolta, integrazione, pulizia e manutenzione) e viene prima di qualsiasi report, modello o agente AI, perché ognuno di questi lavora solo con i dati che riceve.
AI Agents Errori degli agenti AI in produzione: quanti sono accettabili e come si progettano
Gli errori degli agenti AI in produzione non si possono eliminare del tutto, ma si possono progettare. Sui nostri progetti il tasso di errore è di circa 4 interazioni su 100: il lavoro sta nel decidere quali errori rendere impossibili, quando l’agente deve fermarsi e quanto velocemente una persona se ne accorge.
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