Come scegliere una software house per un progetto AI: 12 criteri e i segnali d'allarme

Per scegliere una software house per un progetto AI guarda tre cose prima del prezzo: come lavora prima che tu firmi, come protegge dati e sistemi, e cosa resta a te alla fine. Un fornitore affidabile ti mostra un prototipo, misura le risposte del sistema con casi di prova, ti dice dove vanno i dati e intesta a te codice e accessi. I dodici criteri che seguono servono a verificarlo in uno o due incontri.

I 12 criteri

Metodo

1. Parte dal processo, non dalla tecnologia. Le prime domande riguardano chi fa cosa, con quali dati e dove si perde tempo. Chi propone uno strumento prima di aver capito il lavoro sta vendendo lo strumento.
2. Mostra presto un prototipo funzionante. Poche settimane, sui tuoi casi reali, provato da chi lo userà. È il modo più rapido per scoprire se l’idea regge.
3. Definisce un risultato misurabile. Tempo risparmiato, casi chiusi senza intervento, errori evitati: un numero deciso prima, misurato dopo.

Competenza sull’AI

4. Sa dire quando l’AI non serve. Molti problemi si risolvono con un’integrazione o una regola. Un fornitore serio lo dice, anche se il progetto diventa più piccolo.
5. Valuta le risposte con casi di prova. Un insieme di esempi con le risposte attese, rieseguito a ogni modifica. Senza, nessuno sa se un aggiornamento ha migliorato o peggiorato il sistema.
6. Prevede il controllo umano e limiti alle azioni. Cosa può fare il sistema da solo, cosa richiede una conferma, cosa non può fare mai. Ne parliamo nella guida agli agenti AI per le aziende.

Sicurezza e dati

7. Conosce i rischi specifici dell’AI. Prompt injection, fuga di informazioni, azioni eccessive: i rischi elencati da OWASP per le applicazioni basate su modelli linguistici. Chiedi come li verifica. Puoi farti un’idea con il nostro check-up di sicurezza AI.
8. Sa dove vanno i dati. Quale modello, quale fornitore, in quale regione, per quanto tempo vengono conservati e se vengono usati per l’addestramento. La risposta deve essere scritta, non a voce. Approfondimento nella guida su AI generativa e protezione dei dati.
9. Conosce gli obblighi di legge che ti riguardano. La nomina a responsabile del trattamento prevista dal GDPR e il ruolo della tua azienda secondo l’AI Act. Non deve sostituire il tuo consulente legale, ma deve sapere di cosa si parla.

Contratto e costi

10. Intesta tutto a te. Codice sorgente, documentazione, ambienti, account dei servizi e dei modelli AI. Se il rapporto finisce, un altro fornitore deve poter subentrare.
11. Separa i costi. Una tantum, ricorrenti e a consumo, con i volumi su cui sono stimati. La guida su quanto costa un’automazione AI spiega le voci.
12. Dice cosa succede dopo il rilascio. Chi tiene sotto controllo il sistema, in quanto tempo interviene, come si gestiscono gli aggiornamenti dei modelli.

Risposte che rassicurano, risposte che devono far dubitare

Domanda	Rassicura	Deve far dubitare
Come capiamo se funziona?	«Definiamo un insieme di casi di prova e una soglia prima di iniziare»	«Lo vedrete usandolo»
Dove finiscono i nostri dati?	Un elenco scritto di fornitori, regioni e tempi di conservazione	«Sono al sicuro, è tutto in cloud»
Cosa può fare il sistema da solo?	Un elenco di azioni consentite, con conferma per quelle irreversibili	«Fa tutto lui»
Quanto costa ogni mese?	Una stima per volumi, con un tetto di spesa	Solo il prezzo di sviluppo
E se cambiamo fornitore?	Codice, accessi e documentazione sono già vostri	«Ne parliamo quando succede»

I segnali d’allarme

• Promette di automatizzare tutto. I sistemi che funzionano lasciano alle persone i controlli e i casi particolari.
• Non fa domande sui dati. Chi non chiede quali dati tratterà non ha pensato a come proteggerli.
• Mostra solo demo perfette. Chiedi di vedere un caso difficile, o un errore e come viene gestito.
• Tiene per sé gli account. Se i servizi sono intestati al fornitore e tu non hai accesso, sei legato a lui.
• Non nomina la sicurezza. In un sistema che legge documenti e compie azioni, la sicurezza fa parte del progetto fin dall’inizio.
• Non parla di manutenzione. Un sistema AI va seguito: i modelli cambiano e i dati pure.

Cosa deve contenere una buona proposta

1. L’obiettivo in una frase e il numero con cui si misura.
2. Le fasi, con cosa viene consegnato alla fine di ciascuna.
3. I tempi di ogni fase e cosa serve da parte tua.
4. I costi, separati tra una tantum, ricorrenti e a consumo.
5. Cosa è escluso.
6. Le misure di sicurezza e le verifiche previste prima del rilascio.
7. A chi sono intestati codice, accessi e account.
8. Come funziona la manutenzione dopo il rilascio.

Come lavoriamo noi

In Softboom, dopo una prima chiamata, mandiamo una proposta scritta con fasi, tempi e costi. Sviluppiamo software su misura dal 2013, costruiamo sistemi AI e verifichiamo la sicurezza di ciò che realizziamo. Puoi vedere alcuni casi di studio, anonimi per settore, oppure raccontarci il tuo progetto.