Scegli una società di sviluppo AI in base a come gestisce la produzione, non alla sua demo. La società giusta costruisce nei sistemi che il tuo team usa già, testa sui tuoi dati reali, mantiene una persona che approva l'output, registra ogni azione, indica chi gestisce il flusso di lavoro dopo l'avvio e lascia a te account e interruttore di spegnimento. Chiedi ciascuno di questi punti per iscritto.
#Punti chiave
- Una demo su dati preparati dimostra poco. Chiedi di vederla funzionare sui tuoi input.
- Il sistema deve stare nei tuoi strumenti e nei tuoi account, non in una piattaforma che prendi in affitto.
- Chiedi come si misura la qualità dopo l'avvio, non solo prima.
- Le domande di sicurezza per l'AI includono la prompt injection, non solo la solita checklist.
- Sappi chi interviene quando qualcosa si rompe, e come il tuo team ne prende il controllo.
#Di che cosa ha bisogno un sistema AI su misura che a una demo non serve?
Una demo mostra che un modello sa svolgere un compito una volta. Un flusso di lavoro in produzione deve farlo ogni giorno su input disordinati, con qualcuno responsabile dell'output. È in questo divario che i progetti si arenano: Gartner prevedeva che il 30% dei progetti di AI generativa sarebbe stato abbandonato dopo il proof of concept entro la fine del 2025 (Gartner, luglio 2024).
Chiedi a ogni società che cosa aggiunge tra la demo e la produzione: set di test costruiti sui tuoi dati, un passaggio di revisione in cui una persona approva, registrazione delle azioni, monitoraggio dei tassi di errore e un piano per le eccezioni che l'AI non dovrebbe mai gestire da sola.
#Quali domande tecniche dovrebbe fare chi non è un tecnico?
- Dove gira il modello, in quali account, e chi ne è titolare?
- Come misurate l'accuratezza sui nostri dati, e che cosa succede quando cala?
- Come vi proteggete dalla prompt injection? È il primo rischio della OWASP Top 10 per le applicazioni LLM.
- Che cosa viene registrato, chi può vedere il log e per quanto tempo viene conservato?
- Quali passaggi sono automatizzati, e quali approva una persona?
Non devi valutare l'ingegneria. Ti servono risposte specifiche, messe per iscritto, che il tuo responsabile IT o della sicurezza possa verificare.
#Come si confronta una società di sviluppo AI con un fornitore di sviluppo offshore?
Molte società che compaiono nelle ricerche per "società di sviluppo AI" sono agenzie software generaliste che hanno aggiunto l'AI all'elenco dei servizi. Per una funzionalità semplice può bastare. Per un flusso di lavoro dentro le tue operations, chiedi se la società mapperà il processo con le persone che lo gestiscono, testerà in arabo e in inglese sui tuoi file e resterà responsabile dopo l'avvio. Se la risposta è "consegniamo il codice", la gestione resta a te.
We are
Stennir integra un flusso di lavoro nei tuoi strumenti, lo testa sui tuoi dati in arabo e in inglese, mantiene una persona che approva e poi lo gestisce come managed AI operations.
We aren't
Stennir non è un software da affittare con un accesso, né un fornitore di sviluppo che consegna il codice e se ne va.
#Chi gestisce il flusso di lavoro dopo l'avvio?
È la domanda che la maggior parte delle proposte salta. I modelli cambiano, gli input si modificano nel tempo e il personale ruota. Qualcuno deve tenere d'occhio i tassi di errore, aggiornare le regole e aggiungere il flusso di lavoro successivo. In Stennir questo è managed AI operations, con un responsabile indicato per nome. Nell'implementazione AI paghi il lavoro finito, e le condizioni si concordano durante la call.
#Che cosa dovrebbe fare adesso un responsabile operations?
Scegli il flusso di lavoro che vuoi costruire, poi invia le domande qui sopra a ogni società. Guarda come lavora Stennir in implementazione AI e AI per le operations, confronta Stennir con l'assunzione interna oppure prenota una call di 30 minuti.
#Domande frequenti
Conviene costruire un'AI su misura o acquistare uno strumento pronto?
Acquista quando uno strumento gestisce già il tuo flusso di lavoro nel modo in cui lo gestisce il tuo team e le tue regole sui dati ne consentono l'hosting. Costruisci quando il flusso di lavoro attraversa più sistemi tuoi, dipende da regole tue o deve girare in una regione specifica. Molte aziende fanno entrambe le cose: uno strumento acquistato per le attività comuni, un sistema su misura dove il processo è proprio.
Di chi sono il codice e gli account dopo un progetto AI su misura?
Chiedilo prima di firmare e fattelo mettere per iscritto. In Stennir gli account sono intestati a te, i dati restano sotto il tuo controllo e il tuo team ha l'interruttore di spegnimento. Se smetti di lavorare con Stennir, il flusso di lavoro continua a girare o si ferma, a tua scelta. L'hosting segue ciò che richiedono le tue regole.
Che cosa può andare storto con un sistema AI su misura, e come lo si intercetta?
L'AI può leggere male un documento, applicare una regola in modo sbagliato o essere manipolata da testo nascosto in un input. Per questo una persona approva l'output, ogni azione viene registrata e i set di test costruiti sui tuoi dati vengono rieseguiti dopo ogni modifica. Gli errori vengono intercettati in fase di approvazione, e il log mostra dove intervenire.
Stennir lavora sia in arabo sia in inglese?
Sì. Arabo e inglese sono pienamente supportati, e altre lingue sono disponibili su richiesta. Stennir testa ogni flusso di lavoro sui tuoi documenti e messaggi reali in entrambe le lingue prima che il tuo team ci faccia affidamento, invece di tradurre alla fine un sistema costruito in inglese. Le caselle di posta multilingue sono comuni nel Golfo, quindi vengono testate anche quelle.
