Progettare un modello operativo per l’IA con diritti decisionali e cicli di apprendimento chiari
Un metodo pratico per assegnare diritti decisionali sull’IA e trasformare evidenze di iniziative in scelte documentate di portafoglio e strategia.
Gli articoli di ModelFold
Informazione B2B indipendente su come mettere l’IA al lavoro: scegliere i casi d’uso che valgono, ridisegnare il lavoro attorno a essi e gestirli con una governance reale.
Osservare il lavoro reale prima di proporre un caso d’uso dell’IA
Un metodo pratico per osservare casi di lavoro reali, verificare i colli di bottiglia e decidere se testare l’IA, un’alternativa o fermarsi.
Progettare una pipeline di elaborazione intelligente dei documenti, dall’entrata alla conservazione
Una guida operativa per progettare una pipeline documentale tracciabile, con controlli, responsabilità e percorsi d’eccezione espliciti.
Ridisegnare eccezioni, approvazioni e passaggi di consegne prima dell’automazione
Un metodo pratico per mappare il lavoro reale, verificare controlli e passaggi di consegne e decidere cosa chiarire prima dell’automazione.
Progettare un flusso di redazione con IA generativa fondato sulle fonti
Una guida pratica per separare fonti, riscontri e testo generato, assegnare revisioni chiare e conservare le modifiche sostanziali.
Come costruire un set di valutazione basato su scenari per un sistema AI aziendale
Un metodo pratico per creare scenari riproducibili, valutare risultati e divieti e proteggere le prove usate nelle decisioni di rilascio.
Progettare un assistente IA delimitato: strumenti, permessi e limiti di contesto
Un metodo operativo per definire capacità, dati, strumenti, approvazioni, rifiuti, prove e responsabilità di un assistente IA aziendale.
Ridisegnare i ruoli per attività quando si introduce l’assistenza IA
Un metodo pratico per mappare le attività, testare l’assistenza IA e ridisegnare ruoli e capacità senza ignorare controlli, eccezioni e competenze.
Versionare prompt, modelli e logica del workflow come un’unica release AI
Un metodo pratico per riunire ogni dipendenza AI in una release verificabile, promuovere lo stesso candidato e ripristinare una configurazione compatibile.
Creare un inventario dell’IA e un metodo di classificazione del rischio sostenibile
Una guida pratica per inventariare gli impieghi dell’IA, valutarne l’esposizione su quattro dimensioni e instradarli verso verifiche proporzionate.
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Dieci temi che coprono l’intera vita di un programma di IA, dal primo caso d’uso alla dismissione.