Lo studio di fattibilità è da sempre uno strumento fondamentale per valutare la sostenibilità di un progetto prima di investire risorse significative. Con l'avvento dell'intelligenza artificiale, questo processo sta evolvendo radicalmente: non solo l'AI è oggetto di valutazione in molti studi di fattibilità, ma sta diventando anche lo strumento con cui li conduciamo.
Dall'intuizione ai dati
Tradizionalmente, gli studi di fattibilità si basavano su stime di mercato, interviste a stakeholder e analisi finanziarie proiettive. Oggi, gli strumenti AI permettono di analizzare dataset di mercato in tempo reale, simulare scenari economici con modelli Monte Carlo avanzati e valutare la fattibilità tecnica attraverso proof-of-concept automatizzati. Il risultato è una riduzione significativa dell'incertezza decisionale.
Fattibilità tecnica dei progetti AI
Quando l'oggetto dello studio di fattibilità è un progetto AI, l'analisi deve considerare aspetti specifici: disponibilità e qualità dei dati di training, requisiti infrastrutturali (GPU, storage, bandwidth), competenze necessarie nel team, tempi di sviluppo realistici per MVP e prodotto finale, e metriche di performance attese. Un errore comune è sottostimare la complessità del data engineering, che tipicamente assorbe il 60-80% del tempo di progetto.
Framework di valutazione
In Adalot utilizziamo un framework strutturato che valuta cinque dimensioni: fattibilità tecnica (la tecnologia è matura?), fattibilità operativa (l'organizzazione è pronta?), fattibilità economica (il ROI giustifica l'investimento?), fattibilità legale (GDPR, AI Act e compliance), fattibilità temporale (i tempi sono compatibili con gli obiettivi di business?). Questo approccio multidimensionale riduce il rischio di fallimento del progetto.
Il valore dello studio di fattibilità
Investire in uno studio di fattibilità prima di avviare un progetto AI non è un costo, è un'assicurazione. I dati mostrano che i progetti che partono con un assessment strutturato hanno il 60% in più di probabilità di successo rispetto a quelli che procedono direttamente all'implementazione.