Articoli con tag #Enterprise AI
Costruisci sistemi RAG pronti per la produzione nel 2026. Impara a integrare LLM con i dati aziendali usando vector database, embeddings e pipeline di retrieval. Include pattern architetturali, confronto strumenti (Pinecone, Weaviate, Chroma) ed esempi implementazione reali.
Scopri come IBM ha raggiunto $4,5B in guadagni di produttività e risparmiato 3,9 milioni di ore con trasformazione AI enterprise. Dati reali su deployment AI organization-wide, cambiamento culturale e strategie di scaling.
Cos'è davvero un programma di efficienza AI, in cosa differisce dalla strategia AI, quanto costa e come i buyer di Group Strategy e CFO-office ne definiscono il perimetro nel 2026.
Un assessment AI top-down parla con 50 dirigenti. La bottom-up AI adoption raggiunge ogni livello della forza lavoro. La guida enterprise comparativa 2026.
Come le enterprise post-IPO definiscono lo scope di un AI opportunity assessment nel 2026: input, discovery a tre canali, matrice di scoring, costi, gate al giorno 30, trappole dell'RFP.
La maggior parte delle aziende oggi gestisce 8-15 vendor AI. Ecco il playbook 2026 per il CFO sulla consolidazione dei vendor AI: framework, matrice di scoring, piano a 12 mesi.
Come le aziende trasformano un catalogo di 150 opportunità AI in una roadmap finanziabile a 12 mesi: 5 vettori di scoring, grafi di dipendenze, operator validation, anti-pattern.
Cosa definisce davvero un AI operating model: cinque componenti, tre archetipi, sei ruoli, e perché elevare la struttura esistente batte l'assunzione di un nuovo CAIO.
AI center of excellence vs distribuito è un falso binario. La vera risposta è Hub-and-Spoke — e la linea che tracci per ciascun tipo di workflow.
Guida procurement-ready alla AI program governance: il day-30 go/no-go gate, le clausole contrattuali risk-share e i 5 meccanismi che fanno produrre risultati ai programmi.
Why marketplace groups need a different AI efficiency approach — cross-vertical patterns, data-moat unlock, payment-layer AI, M&A integration as reusable asset.
How CFOs at newly-public scaleups scope an AI efficiency program post-IPO that survives earnings calls, SOX, and the first-year operating leverage mandate.
The parallel workstream most AI programs miss: how to actually shift enterprise culture toward AI adoption — champions, executive modelling, and KPIs that matter.
After Phase I you have 150 scored opportunities and no shipping calendar. The 2026 enterprise AI roadmap: tranches, dependencies, quarterly cadence, resourcing.
Why most enterprise AI ROI numbers do not survive an audit, and the methodology that does: attribution, baselines, counterfactuals, value buckets, audit-survivability.
