Un direttore generale, un responsabile IT o un innovation manager che deve scegliere un fornitore di intelligenza artificiale ha bisogno di criteri verificabili. 

Il nostro scopo, dal 2010, anche grazie alle certificazioni ISO 9001 e ISO 27001, è di affiancare le imprese industriali nell’adozione dell’AI.

Per scegliere una software house AI in Veneto contano esperienza nel settore, integrazione, luogo dei dati, certificazioni, prova misurabile, team e autonomia finale. Lo schema della divisione è descritto nella pagina della divisione Intelligenza Artificiale.

Che cosa fa una software house specializzata in intelligenza artificiale per l’industria?

Una software house specializzata in intelligenza artificiale per l’industria sviluppa software che analizza immagini, dati di processo e documenti tecnici. 

L’obiettivo è ridurre scarti, fermi macchina e ricerche manuali, partendo da un problema operativo concreto del cliente e integrando il sistema con i processi già presenti.

La nostra divisione Intelligenza Artificiale sviluppa computer vision, cioè sistemi che ispezionano prodotti e superfici a partire da immagini, per il controllo qualità. Realizza modelli di machine learning, algoritmi che imparano dai dati, per classificazione e analisi predittiva. 

Sviluppa anche ChatDoc, una knowledge base aziendale interrogabile in linguaggio naturale, e agenti AI che automatizzano compiti complessi. La definizione operativa di AI for Business nel manifatturiero descrive il perimetro applicativo.

Una software house verticale concentra competenze e casi sull’industria, mentre un system integrator generalista copre molti ambiti dell’IT. Il perimetro comprende manifattura, industria estrattiva, energia e costruzioni, tra gli altri. Il limite è il punto di partenza: servono processi produttivi strutturati e un problema operativo definito.

Quali sono i sette criteri per scegliere una software house AI in Veneto?

Per scegliere una software house AI in Veneto servono sette criteri verificabili, validi per qualsiasi fornitore di AI industriale. Sono esperienza nel settore, integrazione con i sistemi esistenti, luogo di esecuzione dei dati, certificazioni, prova misurabile, competenze del team e autonomia finale del cliente.

Ciascuno si controlla con documenti, referenze o una dimostrazione.

1. Esperienza verticale nel manifatturiero. Contano i casi nel proprio settore più dell’elenco di tecnologie a catalogo. Uqido sviluppa software per l’industria da oltre 15 anni. Ha esperienza diretta in siderurgia, legno, marmo e pietra, occhialeria, elettronica, food & beverage, medicale e dentale.
2. Integrazione con i sistemi e l’hardware esistenti. Il software deve dialogare con l’ERP (Enterprise Resource Planning), il gestionale aziendale. Deve collegarsi anche al MES (Manufacturing Execution System), che governa l’esecuzione in reparto, e al CMMS (Computerized Maintenance Management System), che gestisce la manutenzione. Le soluzioni di Uqido sono hardware-agnostiche: si integrano con ERP, MES e CMMS esistenti e con l’hardware già presente, senza sostituirlo.
3. Luogo di esecuzione dei dati. Il fornitore deve dichiarare dove girano i modelli: in cloud (Full Cloud) o dentro l’azienda (Full Local). Uqido offre entrambe le modalità. In Full Local nessun dato produttivo o documentale esce dal perimetro aziendale, come spiega il confronto Full Cloud o Full Local.
4. Certificazioni ISO 9001 e ISO 27001. La prima riguarda la qualità dei processi di sviluppo, la seconda la sicurezza delle informazioni. Per clienti enterprise e aziende quotate sono spesso prerequisiti contrattuali. Uqido è certificata per entrambi gli standard e conviene comunque chiedere ente emittente e scadenza.
5. Proof of concept misurabile. Un proof of concept (PoC) è un prototipo funzionante a perimetro ridotto, che dimostra fattibilità e beneficio prima dell’investimento pieno. In Uqido il PoC si chiude con una valutazione quantitativa rispetto agli obiettivi dichiarati.
6. Competenze del team. Software, data science e progettazione devono lavorare nello stesso gruppo, altrimenti l’integrazione tra più fornitori diventa un rischio. Il team di Uqido conta 45 professionisti tra ingegneri del software, data scientist, designer e consulenti.
7. Autonomia del cliente a fine progetto. Il cliente deve poter gestire e ampliare il sistema senza dipendere dal fornitore a ogni intervento. Nella fase finale del modello di Uqido l’azienda raggiunge la piena autonomia operativa e può estendere il sistema ad altri reparti, linee o sedi.

Nessun criterio basta da solo: certificazioni senza casi nel settore, o casi senza integrazione con i sistemi esistenti, lasciano scoperto un rischio concreto.

Quanto conta la vicinanza fisica del fornitore in un progetto di AI?

La vicinanza fisica conta soprattutto quando il fornitore deve analizzare il processo, raccogliere dati e formare il personale, attività che conviene svolgere in stabilimento. Non sostituisce criteri come esperienza nel settore, integrazione con i sistemi e certificazioni, che restano il primo elemento di valutazione.

Uqido ha sede a Padova, quindi per un’impresa del Veneto o del Nord-Est incontri e visite in stabilimento sono più agevoli. Un’installazione Full Local, con i modelli eseguiti sull’infrastruttura del cliente, rende utile una presenza in sede.

Un fornitore vicino ma privo di casi nel proprio settore resta una scelta debole. Uno più distante, con casi documentati, può rispondere meglio.

Come si struttura un progetto di AI industriale in tre fasi?

Un progetto di AI industriale procede in tre fasi: un proof of concept (PoC), cioè un prototipo a basso investimento con valutazione quantitativa; uno scaling che porta il sistema in produzione; l’industrializzazione, in cui il cliente diventa autonomo. Uqido le chiama Proof of Concept, Strategic Scaler e Industrialized for Growth.

Nel Proof of Concept Uqido analizza il processo target, raccoglie i dati necessari e sviluppa un prototipo funzionante. Poi misura il beneficio rispetto agli obiettivi dichiarati. Se il risultato è positivo, lo Strategic Scaler ingegnerizza il sistema, lo integra con i sistemi produttivi esistenti, definisce l’architettura finale, ottimizza i modelli sul dataset completo del cliente e forma il personale.

In Industrialized for Growth il sistema diventa un asset industriale stabile e il cliente opera in autonomia, con possibile estensione ad altri reparti, linee o sedi.

Quali domande porre a un fornitore di AI prima di firmare?

Prima di firmare conviene chiedere al fornitore quali obiettivi misurabili valuteranno il Proof of Concept (PoC), dove risiederanno i dati, con quali sistemi si integrerà il software e chi lo gestirà dopo la consegna. Le risposte devono comparire nel contratto, non soltanto nell’offerta commerciale.

Sul PoC vanno chiesti metriche di successo, dati richiesti al cliente e criterio per decidere se procedere allo scaling. Uqido lavora prima dello sviluppo sulla strategia di business e aiuta il cliente a definire metriche chiare per misurare il ritorno dell’investimento. 

Restano le domande fondanti: quale parte del compenso dipende da risultati concordati, quali certificazioni sono in corso di validità, quali referenze esistono nel proprio settore e chi risponde dell’intero ciclo del progetto. In Uqido ogni team gestisce il proprio progetto end-to-end.

Il passo successivo è individuare un problema operativo concreto, come uno scarto da ridurre o una procedura manuale da automatizzare, e definire su quel problema il perimetro di un PoC. Per i manager che vogliono capire dove l’AI può generare impatto misurabile, la Masterclass AI for Business di Uqido è un punto di ingresso.

FAQ

Un’impresa veneta può rivolgersi a una software house di Padova per un solo modulo di AI?

Uqido propone la Smart Factory AI Suite per il manifatturiero, i cui moduli si adottano singolarmente: AI Defect Detection per il controllo qualità visivo, AI Pattern Detection, Predictive Maintenance e Digital Twin & Prototyping. Un’impresa del Veneto può quindi partire da un solo problema e ampliare in seguito.

Come si valuta il risultato di un proof of concept di AI?

Si confronta il risultato del prototipo con obiettivi fissati prima dell’avvio, espressi in metriche chiare come uno scarto da ridurre o un processo manuale da automatizzare. Uqido definisce queste metriche con il cliente prima dello sviluppo e chiude il Proof of Concept con una valutazione quantitativa. Senza obiettivi scritti, il confronto non è possibile.

Chi deve partecipare alla scelta di un fornitore di AI in azienda?

La valutazione coinvolge in genere il Direttore di Produzione o Operations, l’Innovation Manager, il Responsabile IT e la Direzione Generale. Nei progetti di Uqido parte da un problema operativo concreto, come una conoscenza tecnica da preservare, e prosegue con un proof of concept misurabile prima di scalare.