I primi 90 giorni di un AI engineer in una PMI italiana
Tradurre "dovremmo usare l'AI" in una feature che le persone aprono davvero. Un manuale operativo.
Le PMI italiane non mancano di ambizione. Mancano di leggibilità. Gran parte dell'azienda gira su Excel, conoscenza tribale e il fondatore che si ricorda quale fornitore aveva il prezzo migliore tre anni fa. Entrare come nuovo AI engineer con un quaderno pieno di idee è il modo più rapido per non rilasciare niente.
Settimana uno: non scrivere codice. Stai con la responsabile ufficio, con il pianificatore di produzione, con le vendite. Guardali lavorare. Chiedi: "cosa ti ha appena richiesto venti minuti che vorresti durasse due?" La risposta non è quasi mai "un'AI". È spesso una formula Excel che nessuno ha tempo di sistemare.
Settimana due e tre: produci un diagramma. Un singolo foglio A3 che mostra come un ordine, un'offerta o una consegna attraversa l'azienda. Ogni reparto lo firma. Quel momento in cui tutti sono d'accordo è il momento in cui la roadmap AI diventa possibile.
Settimana quattro - sei: costruisci il prototipo che la responsabile può girare a mano. Non un chatbot. Non un modello. Uno script, un'app Streamlit, uno spreadsheet. Mostralo, falli rompere, aggiusta. Comprimi sei mesi di raccolta requisiti in sei settimane di demo settimanali.
Settimana sette - dieci: l'integrazione. Il modello dietro un endpoint .NET o FastAPI. Il dashboard Angular impara a chiamarlo. Il risultato atterra dentro lo schermo ERP esistente — non in una nuova tab, non in un nuovo prodotto. Questa è la regola: l'AI vive dove vive il workflow.
Settimana undici - dodici: la prima versione in produzione, e capacità di rispondere "perché" in italiano semplice. L'operatore che vede un piano di produzione raccomandato merita di sapere cosa l'ha guidato. Se il tuo modello non sa dire "perché", hai costruito una black box.
L'errore più grande nelle PMI non è scegliere il modello sbagliato. È non rispettare che il team che fa girare l'azienda è sopravvissuto quarant'anni senza di te. Il tuo lavoro non è sostituirli. È rendere leggibile la loro conoscenza tribale — prima a loro stessi, poi a un modello che la amplifichi.