{"id":4890,"date":"2022-12-15T17:32:20","date_gmt":"2022-12-15T22:32:20","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4890"},"modified":"2024-04-29T17:27:40","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:40","slug":"10-cose-che-i-project-manager-dovrebbero-sapere-prima-di-avviare-un-progetto-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/","title":{"rendered":"10 cose che i responsabili di progetto dovrebbero sapere prima di avviare un progetto di intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#10_Things_Projects_Managers_Should_Know_Before_Starting_an_AI_Project\" >10 cose che i responsabili di progetto dovrebbero sapere prima di avviare un progetto di intelligenza artificiale<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#10_Things_to_Consider_in_Any_AI_Project\" >10 cose da considerare in qualsiasi progetto di intelligenza artificiale<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#1_Ensure_high-quality_data\" >1. Garantire dati di alta qualit\u00e0.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#2_Check_if_AI_is_Feasible_for_your_Project_Requirements\" >2. Verificare se l'IA \u00e8 fattibile per i requisiti del progetto.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#3_Quantify_the_Output_of_the_AI_Project\" >3. Quantificare l'output del progetto di IA.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#4_Define_the_Problem_to_be_Solved\" >4. Definire il problema da risolvere<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#5_Ensure_all_Project_Stakeholders_have_the_same_Understanding_of_AI\" >5. Assicurarsi che tutti gli stakeholder del progetto abbiano la stessa comprensione dell'IA.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#6_Define_the_Scope_of_the_AI_Project\" >6. Definire l'ambito del progetto di IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#7_Choose_the_Correct_Data\" >7. Scegliere i dati corretti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#8_Choose_the_Correct_AI_Algorithm\" >8. Scegliere l'algoritmo di intelligenza artificiale corretto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#9_Ensure_Data_Security\" >9. Garantire la sicurezza dei dati<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#10_Customize_your_AI_Solution\" >10. Personalizzare la soluzione AI<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/10-things-projects-managers-should-know-before-starting-an-ai-project\/#Conclusion\" >Conclusione<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Things_Projects_Managers_Should_Know_Before_Starting_an_AI_Project\"><\/span>10 cose che i responsabili di progetto dovrebbero sapere prima di avviare un progetto di intelligenza artificiale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/10things.jpg\" alt=\"Foto di copertina\" title=\"Foto di copertina\" \/><\/p>\n<p>Le tecnologie di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico stanno trasformando il modo in cui le organizzazioni ottimizzano i processi e le operazioni aziendali. In tutti i settori, le aziende si stanno rendendo conto dei vantaggi della tecnologia AI, come i risultati basati sui dati, i processi automatizzati e l'implementazione pi\u00f9 rapida.<br \/>\nUn recente <a href=\"https:\/\/www.techrepublic.com\/article\/90-of-companies-are-working-on-ai-projects-but-theyre-making-one-big-mistake\/\">TechRepublic<\/a> ha rilevato che 90% delle organizzazioni stanno attualmente lavorando a progetti di IA. Tuttavia, solo un progetto di IA su tre si sta rivelando un successo. Per ottenere i massimi benefici, i project manager devono pianificare la loro strategia prima di eseguire il progetto di IA.<br \/>\nEcco 10 cose che i project manager devono considerare prima di iniziare il loro prossimo progetto di intelligenza artificiale.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Things_to_Consider_in_Any_AI_Project\"><\/span>10 cose da considerare in qualsiasi progetto di intelligenza artificiale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/221209-2_10-Things-to-Consider-in-Any-AI-Project-1200x628-2.jpg\" alt=\"\" \/><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Ensure_high-quality_data\"><\/span>1. Garantire dati di alta qualit\u00e0.<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>I dati di alta qualit\u00e0 sono la risorsa pi\u00f9 importante per il successo del vostro progetto di IA. I dati sono fondamentali per rendere il modello di IA efficace per il vostro caso aziendale.<\/p>\n<p>Assicurarsi che nella pianificazione del progetto di IA siano previsti tempo e risorse sufficienti per ottenere dati di buona qualit\u00e0.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Check_if_AI_is_Feasible_for_your_Project_Requirements\"><\/span>2. Verificare se l'IA \u00e8 fattibile per i requisiti del progetto.<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Prima di scegliere la tecnologia AI per il vostro prossimo progetto, dovete assicurarvi che l'AI sia una soluzione plausibile per il vostro problema aziendale. Con l'aiuto di un partner qualificato per la consulenza sull'IA, \u00e8 possibile determinare se il progetto di IA \u00e8 una soluzione fattibile per una specifica sfida aziendale.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Quantify_the_Output_of_the_AI_Project\"><\/span>3. Quantificare l'output del progetto di IA.<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Quale dovrebbe essere il risultato atteso di un progetto di IA di successo? Senza aspettative chiaramente definite, \u00e8 difficile per i project manager quantificare i risultati dei loro progetti di IA. <\/p>\n<p>Per affrontare questa situazione, bisogna sempre considerare la prima versione dell'implementazione dell'IA come un caso base per valutare se la qualit\u00e0 della soluzione \u00e8 sufficiente a risolvere il problema iniziale. Se l'accuratezza iniziale \u00e8 molto inferiore alla media umana, significa che ci sono problemi con la quantit\u00e0 o la qualit\u00e0 dei dati, oppure che la metodologia utilizzata per lo schema di classificazione deve essere adattata a ci\u00f2 che pu\u00f2 essere espresso nei dati.<\/p>\n<p>Una volta stabilito un caso base e individuate le soluzioni praticabili in base ai numeri di precisione iniziali, si utilizzano le versioni e le iterazioni successive per migliorare il valore aziendale e il ROI.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Define_the_Problem_to_be_Solved\"><\/span>4. Definire il problema da risolvere<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Molti project manager e aziende implementano progetti di IA senza una chiara comprensione del problema o dell'obiettivo aziendale che stanno cercando di risolvere. Il \"clamore\" generale sulla tecnologia dell'IA fa pensare che possa risolvere ogni tipo di problema. In realt\u00e0, non funziona cos\u00ec.<\/p>\n<p>Definite il problema aziendale e scoprite se \u00e8 troppo complesso per essere risolto da una soluzione basata sull'intelligenza artificiale.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Ensure_all_Project_Stakeholders_have_the_same_Understanding_of_AI\"><\/span>5. Assicurarsi che tutti gli stakeholder del progetto abbiano la stessa comprensione dell'IA.<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>In base alla loro precedente esperienza e al loro apprendimento, gli stakeholder, compresi i project manager, i team leader e gli sviluppatori, hanno una diversa comprensione della tecnologia AI. <\/p>\n<p>Una soluzione di IA \u00e8 tipicamente limitata dai dati disponibili per l'addestramento e dalle competenze necessarie per far funzionare le soluzioni con i dati di cui si dispone. Spesso non c'\u00e8 codice o dati disponibili per ricreare le ultime ricerche. Per questo motivo l'IA non \u00e8 una soluzione che si acquista e si dimentica, ma \u00e8 un processo che richiede input costanti e gli stakeholder devono reimpostare le loro aspettative rispetto ad altre soluzioni software.<\/p>\n<p>Prima di implementare qualsiasi progetto di IA, sviluppate un approccio coerente all'implementazione della soluzione di IA.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Define_the_Scope_of_the_AI_Project\"><\/span>6. Definire l'ambito del progetto di IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Nonostante i numerosi vantaggi, i progetti di IA sono come tutti gli altri progetti IT e di sviluppo e in genere hanno una scadenza e un budget. In base alle risorse stanziate, definite l'ambito generale del vostro progetto di IA, ovvero ci\u00f2 che intendete realizzare. Tracciate una tabella di marcia per la raccolta e la pulizia dei dati che serviranno per il progetto e identificate le esigenze di dati che potrebbero bloccare il progetto e chi sar\u00e0 responsabile della fornitura di tali dati.<\/p>\n<p>Valutare la portata del progetto in termini di costi, risorse disponibili e ritorno sull'investimento.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Choose_the_Correct_Data\"><\/span>7. Scegliere i dati corretti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Prima di scegliere l'algoritmo di IA giusto, i team di progetto devono selezionare, pulire e filtrare i dati di addestramento per adattarli al compito da svolgere. Preparando e raccogliendo i set di dati giusti per l'addestramento dei modelli, gli ingegneri di progetto possono accelerare lo sviluppo e gli esperimenti futuri di IA. Per una formazione adeguata, i team di gestione dei progetti hanno bisogno di esperti competenti in Data Science per capire cosa \u00e8 significativo nei dati e nei risultati, e di linguaggi di programmazione come Python, ma la comprensione dell'uso di Java aiuta a costruire alcune applicazioni client side che possono essere eseguite su una macchina individuale.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Choose_the_Correct_AI_Algorithm\"><\/span>8. Scegliere l'algoritmo di intelligenza artificiale corretto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Che si tratti di apprendimento supervisionato o non supervisionato, i project manager devono scegliere l'algoritmo di IA giusto per i loro progetti. La considerazione importante \u00e8 che, a seconda dei requisiti del progetto, si possono scegliere diversi tipi di algoritmi di IA per ogni compito, tra cui compiti di classificazione, riconoscimento di entit\u00e0, raccomandazione, testo generativo, contenuto visivo generativo, clustering, rilevamento di anomalie e foresta casuale.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Ensure_Data_Security\"><\/span>9. Garantire la sicurezza dei dati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Come ogni soluzione software, anche una soluzione basata sull'intelligenza artificiale deve soddisfare tutti i requisiti di sicurezza. In qualit\u00e0 di project manager, \u00e8 necessario adottare misure adeguate per proteggere qualsiasi sistema di IA da potenziali aggressori. Inoltre, bisogna assicurarsi di rispettare le norme di sicurezza dei dati quando si lavora a un progetto di sviluppo dell'IA.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Customize_your_AI_Solution\"><\/span>10. Personalizzare la soluzione AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Nessun software basato sull'intelligenza artificiale \u00e8 una soluzione \"unica\", soprattutto perch\u00e9 i dati con cui si lavora e le soluzioni uniche per la propria azienda e il proprio settore richiedono dati di nicchia o dati personalizzati per la propria azienda. Le soluzioni devono essere personalizzate in base a requisiti aziendali unici. Se la vostra azienda collabora con un partner tecnologico, verificate se \u00e8 in grado di fornire soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate e come i suoi modelli possono essere adattati ai vostri dati.<\/p>\n<p>Oltre alla personalizzazione, costruite il vostro prodotto di IA in modo che si integri facilmente con i sistemi di terze parti utilizzati dall'organizzazione.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Proprio come altre tecnologie, l'IA non \u00e8 un \"proiettile d'argento\" in grado di risolvere da solo i problemi aziendali. I project manager devono affrontare un'IA in modo diverso da altri progetti IT, partendo da ci\u00f2 che i dati mostrano con la soluzione di base. Tra le altre considerazioni, i team di project management devono definire chiaramente il problema aziendale che stanno cercando di risolvere utilizzando la tecnologia AI.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>10 Things Projects Managers Should Know Before Starting an AI Project AI and machine learning technologies are transforming the way organizations streamline their business processes and operations. Across industries, companies are realizing the benefits of AI technology like data-driven outcomes, automated processes, and faster implementation. 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