Dove possiamo aiutarti
Esempi di sfide aziendali in cui aiutiamo a creare valore: nuovi prodotti e proprietà intellettuale difendibile, risultati finanziari misurabili e trasformazione AI.
Inventare ciò che verrà
Nuovi prodotti e proprietà intellettuale difendibile.
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R&D accelerata dall'AI
- La sfida
- Il tempo degli esperti è limitato e il processo d'innovazione è lento e poco trasparente: la leadership non vede quali progetti avanzano, si bloccano o duplicano il lavoro. Le decisioni sul portafoglio arrivano tardi e si basano sull'intuito.
- Cosa realizziamo
- L'AI entra nei flussi di lavoro reali: ricerca scientifica e brevettuale, supporto a esperimenti e simulazioni, documentazione automatizzata. Una panoramica trasparente del processo permette al comitato tecnologico di decidere sulla base dei dati.
- Il risultato
- I ricercatori dedicano più tempo all'invenzione. I progetti vengono interrotti o accelerati con mesi di anticipo, in base a ciò che emerge dal processo.
Valutazione tecnologica e strategia IP
- La sfida
- Le decisioni tecnologiche devono fare i conti con una raffica di proposte «basate sull'AI», senza una visione chiara della proprietà intellettuale: rischi di libertà di attuazione, vantaggi brevettabili e attendibilità delle promesse dei fornitori.
- Cosa realizziamo
- Valutiamo maturità, difendibilità e coerenza di ogni tecnologia con la roadmap, indicando chiaramente se acquistare, sviluppare o collaborare. A questo affianchiamo una mappa della libertà di attuazione e indicazioni su cosa brevettare o pubblicare.
- Il risultato
- Il capitale va a iniziative che superano un esame rigoroso. Definisci presto la tua posizione sulla proprietà intellettuale e mantieni la libertà di cambiare fornitore.
R&D accelerata dall'AI
- La sfida
- Il tempo degli esperti è limitato e il processo d'innovazione è lento e poco trasparente: la leadership non vede quali progetti avanzano, si bloccano o duplicano il lavoro. Le decisioni sul portafoglio arrivano tardi e si basano sull'intuito.
- Cosa realizziamo
- L'AI entra nei flussi di lavoro reali: ricerca scientifica e brevettuale, supporto a esperimenti e simulazioni, documentazione automatizzata. Una panoramica trasparente del processo permette al comitato tecnologico di decidere sulla base dei dati.
- Il risultato
- I ricercatori dedicano più tempo all'invenzione. I progetti vengono interrotti o accelerati con mesi di anticipo, in base a ciò che emerge dal processo.
Valutazione tecnologica e strategia IP
- La sfida
- Le decisioni tecnologiche devono fare i conti con una raffica di proposte «basate sull'AI», senza una visione chiara della proprietà intellettuale: rischi di libertà di attuazione, vantaggi brevettabili e attendibilità delle promesse dei fornitori.
- Cosa realizziamo
- Valutiamo maturità, difendibilità e coerenza di ogni tecnologia con la roadmap, indicando chiaramente se acquistare, sviluppare o collaborare. A questo affianchiamo una mappa della libertà di attuazione e indicazioni su cosa brevettare o pubblicare.
- Il risultato
- Il capitale va a iniziative che superano un esame rigoroso. Definisci presto la tua posizione sulla proprietà intellettuale e mantieni la libertà di cambiare fornitore.
Consolidare il valore
La finanza è il primo ambito in cui l'AI ripaga l'investimento: margini, rendicontazione, procure-to-pay e liquidità. Ogni modello si basa sui tuoi dati, rendendolo difficile da replicare.
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Analisi intelligente dei margini
- La sfida
- Prezzi, sconti e decisioni sui servizi si basano sull'intuito, perché utili e perdite effettivi si trovano a un livello di dettaglio che il sistema ERP non mostra.
- Cosa realizziamo
- Il modello collega i dati transazionali, operativi e di costo del servizio che l'ERP tiene separati, mostrando dove si generano e si perdono margini, cliente per cliente e prodotto per prodotto.
- Il risultato
- Recupero dei margini rivedendo i prezzi, rinegoziando o chiudendo i rapporti in perdita. Spesso è il risultato più rapido che otteniamo.
Rendicontazione regolamentata
- La sfida
- La rendicontazione regolamentata (IFRS 17, Swiss Solvency Test e comunicazioni destinate a FINMA) costa troppo e richiede tempo. Gli strumenti AI generici accelerano il lavoro, ma producono risultati opachi che i revisori non accettano senza una traccia chiara.
- Cosa realizziamo
- L'AI accelera preparazione e riconciliazione; un livello di governance registra come è stato prodotto ogni dato: fonti, trasformazioni e motivazioni di ciascuna rettifica.
- Il risultato
- Costi inferiori e cicli più rapidi per la rendicontazione obbligatoria. Ogni dato assistito dall'AI è accompagnato dalla relativa traccia.
Procure-to-pay
- La sfida
- Ordini, ricevute di magazzino e fatture sono distribuiti tra sistemi e fogli di calcolo. Discrepanze di prezzo, duplicati e fatture senza ricevuta emergono solo quando diventano contestazioni o perdite.
- Cosa realizziamo
- L'AI ricostruisce in tempo reale la corrispondenza a tre vie e propone la codifica contabile appresa dalle registrazioni storiche, integrandosi nell'ERP esistente anziché sostituirlo.
- Il risultato
- La maggior parte delle fatture ricorrenti viene elaborata senza interventi manuali e con una traccia di audit completa. I primi risultati si vedono già nel primo ciclo: meno eccezioni e pagamenti duplicati.
Liquidità e capitale circolante
- La sfida
- Le previsioni di cassa nei fogli di calcolo diventano obsolete in pochi giorni; le medie di gruppo di DSO, DPO e DIO nascondono dove è bloccata la liquidità.
- Cosa realizziamo
- Una previsione a breve termine e aggiornata continuamente, basata direttamente sui dati transazionali, con capitale circolante suddiviso per cliente, fornitore e società.
- Il risultato
- Segnali anticipati di tensione sulla liquidità e interventi mirati sui conti rilevanti, invece di politiche uniformi per tutto il gruppo.
Analisi intelligente dei margini
- La sfida
- Prezzi, sconti e decisioni sui servizi si basano sull'intuito, perché utili e perdite effettivi si trovano a un livello di dettaglio che il sistema ERP non mostra.
- Cosa realizziamo
- Il modello collega i dati transazionali, operativi e di costo del servizio che l'ERP tiene separati, mostrando dove si generano e si perdono margini, cliente per cliente e prodotto per prodotto.
- Il risultato
- Recupero dei margini rivedendo i prezzi, rinegoziando o chiudendo i rapporti in perdita. Spesso è il risultato più rapido che otteniamo.
Rendicontazione regolamentata
- La sfida
- La rendicontazione regolamentata (IFRS 17, Swiss Solvency Test e comunicazioni destinate a FINMA) costa troppo e richiede tempo. Gli strumenti AI generici accelerano il lavoro, ma producono risultati opachi che i revisori non accettano senza una traccia chiara.
- Cosa realizziamo
- L'AI accelera preparazione e riconciliazione; un livello di governance registra come è stato prodotto ogni dato: fonti, trasformazioni e motivazioni di ciascuna rettifica.
- Il risultato
- Costi inferiori e cicli più rapidi per la rendicontazione obbligatoria. Ogni dato assistito dall'AI è accompagnato dalla relativa traccia.
Procure-to-pay
- La sfida
- Ordini, ricevute di magazzino e fatture sono distribuiti tra sistemi e fogli di calcolo. Discrepanze di prezzo, duplicati e fatture senza ricevuta emergono solo quando diventano contestazioni o perdite.
- Cosa realizziamo
- L'AI ricostruisce in tempo reale la corrispondenza a tre vie e propone la codifica contabile appresa dalle registrazioni storiche, integrandosi nell'ERP esistente anziché sostituirlo.
- Il risultato
- La maggior parte delle fatture ricorrenti viene elaborata senza interventi manuali e con una traccia di audit completa. I primi risultati si vedono già nel primo ciclo: meno eccezioni e pagamenti duplicati.
Liquidità e capitale circolante
- La sfida
- Le previsioni di cassa nei fogli di calcolo diventano obsolete in pochi giorni; le medie di gruppo di DSO, DPO e DIO nascondono dove è bloccata la liquidità.
- Cosa realizziamo
- Una previsione a breve termine e aggiornata continuamente, basata direttamente sui dati transazionali, con capitale circolante suddiviso per cliente, fornitore e società.
- Il risultato
- Segnali anticipati di tensione sulla liquidità e interventi mirati sui conti rilevanti, invece di politiche uniformi per tutto il gruppo.
Trasformazione AI
AI che le persone continuano a usare, infrastruttura di cui sei proprietario e regole che puoi difendere davanti alle autorità.
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Sovranità sull'AI
- La sfida
- La maggior parte delle imprese eredita le proprie dipendenze dall'AI anziché sceglierle: i dati restano dove decide il fornitore, i modelli sono impenetrabili e ogni prompt trasferisce competenze all'esterno.
- Cosa realizziamo
- Mappiamo la tua posizione nelle quattro dimensioni della sovranità: dati, modelli, conoscenza e possibilità di uscita, considerando la giurisdizione di ciascuna. Colmiamo poi le lacune rilevanti con gateway AI self-hosted, modelli interni e contratti che garantiscono la possibilità di uscire.
- Il risultato
- Ogni dipendenza è scelta, quantificata e reversibile. Se il consiglio o un'autorità chiede cosa accadrebbe se un fornitore chiave se ne andasse domani, hai già la risposta.
Adozione della GenAI che dura
- La sfida
- Uno schema comune: entusiasmo al lancio, poi l'utilizzo scende a una frazione delle licenze acquistate. L'automazione libera da regole aggiunge flussi fragili e agenti senza responsabili.
- Cosa realizziamo
- Gestiamo l'adozione come un programma: formazione per ruolo, misurazione dell'utilizzo e supporto dove si blocca. Lo sviluppo da parte degli utenti riceve regole, responsabilità e un registro, così ciò che viene creato è mantenuto e governato.
- Il risultato
- Utilizzo costante anziché in calo, automazioni mantenute nel tempo e ritorno misurabile sulla spesa per le licenze.
Governance AI e AI Act europeo
- La sfida
- Poche aziende sanno quali sistemi AI utilizzano: modelli, fornitori, funzioni integrate e agenti creati dai team si accumulano senza inventario, mentre gli obblighi dell'AI Act europeo hanno scadenze precise.
- Cosa realizziamo
- Partiamo da un registro AI: cosa è in uso, dove, con quali dati e con quale rischio. Classifichiamo poi i sistemi secondo le categorie dell'AI Act e definiamo il modello operativo: chi decide, come si governa e cosa deve vedere il consiglio.
- Il risultato
- La conformità viene gestita a costi ordinari, non d'emergenza. Regole chiare accelerano l'adozione invece di bloccarla.
Sovranità sull'AI
- La sfida
- La maggior parte delle imprese eredita le proprie dipendenze dall'AI anziché sceglierle: i dati restano dove decide il fornitore, i modelli sono impenetrabili e ogni prompt trasferisce competenze all'esterno.
- Cosa realizziamo
- Mappiamo la tua posizione nelle quattro dimensioni della sovranità: dati, modelli, conoscenza e possibilità di uscita, considerando la giurisdizione di ciascuna. Colmiamo poi le lacune rilevanti con gateway AI self-hosted, modelli interni e contratti che garantiscono la possibilità di uscire.
- Il risultato
- Ogni dipendenza è scelta, quantificata e reversibile. Se il consiglio o un'autorità chiede cosa accadrebbe se un fornitore chiave se ne andasse domani, hai già la risposta.
Adozione della GenAI che dura
- La sfida
- Uno schema comune: entusiasmo al lancio, poi l'utilizzo scende a una frazione delle licenze acquistate. L'automazione libera da regole aggiunge flussi fragili e agenti senza responsabili.
- Cosa realizziamo
- Gestiamo l'adozione come un programma: formazione per ruolo, misurazione dell'utilizzo e supporto dove si blocca. Lo sviluppo da parte degli utenti riceve regole, responsabilità e un registro, così ciò che viene creato è mantenuto e governato.
- Il risultato
- Utilizzo costante anziché in calo, automazioni mantenute nel tempo e ritorno misurabile sulla spesa per le licenze.
Governance AI e AI Act europeo
- La sfida
- Poche aziende sanno quali sistemi AI utilizzano: modelli, fornitori, funzioni integrate e agenti creati dai team si accumulano senza inventario, mentre gli obblighi dell'AI Act europeo hanno scadenze precise.
- Cosa realizziamo
- Partiamo da un registro AI: cosa è in uso, dove, con quali dati e con quale rischio. Classifichiamo poi i sistemi secondo le categorie dell'AI Act e definiamo il modello operativo: chi decide, come si governa e cosa deve vedere il consiglio.
- Il risultato
- La conformità viene gestita a costi ordinari, non d'emergenza. Regole chiare accelerano l'adozione invece di bloccarla.
Il filo conduttore del nostro lavoro
Riprogettiamo il modello operativo perché gli strumenti siano davvero utili. Integriamo la governance fin dall'inizio per consentire all'adozione di crescere in sicurezza. E trasferiamo le competenze affinché i risultati durino nel tempo.
Hintelia
Tu porti l'ambizione; noi diamo struttura al percorso.