Molte aziende hanno sperimentato con l'AI generativa, ma spesso i progetti pilota non hanno prodotto il valore atteso. Per ottenere risultati misurabili, Mistral AI propone un approccio basato sull'identificazione di un caso d'uso "iconico".

Criteri per un caso d'uso iconico

Un caso d'uso ideale deve soddisfare quattro criteri fondamentali:

  • Strategico: Deve riguardare un processo aziendale chiave o una nuova funzionalità trasformativa, in grado di interessare i vertici aziendali.
  • Urgente: Deve risolvere un problema critico e attuale, giustificando l'investimento di tempo e risorse.
  • Di impatto: Deve essere pragmatico e portare a un rilascio in produzione per testare la soluzione con utenti reali e raccogliere feedback.
  • Fattibile: Deve poter essere implementato rapidamente, con un prototipo funzionante in poche settimane e una messa in produzione entro tre mesi, per garantire un rapido ritorno sull'investimento.

Cosa evitare

Mistral AI organizza workshop con i clienti per identificare il caso d'uso più adatto, scartando progetti come:

  • Moonshot: Progetti ambiziosi senza un chiaro percorso verso un rapido ROI.
  • Investimenti futuri: Progetti a lungo termine che possono attendere.
  • Correzioni tattiche: Progetti che risolvono problemi immediati ma non portano a miglioramenti significativi.
  • Quick win: Utili per creare slancio, ma non trasformativi.
  • Idee astratte: Progetti rivoluzionari, ma non ancora maturi.
  • Progetti eroici: Iniziative ad alta pressione senza supporto esecutivo o scadenze realistiche.

Dalla validazione al deployment

Una volta identificato il caso d'uso, si passa alla fase di validazione, che include l'analisi dei dati, la definizione dell'infrastruttura pilota e la scelta dell'ambiente di deployment. Successivamente, si procede con la fase di sviluppo, in cui i team di Mistral AI e del cliente collaborano per creare e implementare la soluzione.

Il successo di un progetto AI dipende dalla scelta del caso d'uso iniziale, che deve essere sufficientemente ambizioso da ispirare, urgente da richiedere un'azione immediata e pragmatico da produrre risultati concreti. Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare; AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi aspetti.