Ogni agenzia risponde con un intervallo così ampio da essere inutile, perché la risposta sincera dipende da aspetti che non ha ancora visto. Ecco quindi cosa si cela dietro il preventivo: cosa comportano le quattro tipologie più comuni di progetti IA, quale vi serve e cosa fa aumentare il costo di ciascuna.
I costi qui sotto sono espressi in settimane di lavoro di un ingegnere, non in denaro. Le tariffe variano in base al mercato e a chi svolge il lavoro; indicare un prezzo in dollari sarebbe sbagliato per la maggior parte dei lettori, nel momento in cui leggono. Moltiplicate per la tariffa che state effettivamente valutando. Sono stime basate sulla nostra esperienza nella realizzazione di progetti di questo tipo, non i risultati di un'indagine di settore.
Quattro tipologie di progetti IA
Quasi tutte le richieste che riceviamo rientrano in una di queste tipologie, o ne combinano due. Stabilire quale vi serve è il passo più importante per arrivare a una cifra concreta, e potete farlo prima ancora di parlare con qualcuno.
| Tipologia | Cosa fa | Per la prima versione in produzione |
|---|---|---|
| Risposte basate sui vostri contenuti | Dipendenti o clienti fanno domande e ricevono risposte basate sui vostri documenti, con relative citazioni | 4–8 settimane di lavoro di un ingegnere |
| Estrazione e classificazione | Trasforma fatture, email, ticket o moduli in campi strutturati o categorie | 3–6 settimane di lavoro di un ingegnere |
| Un agente che esegue un'attività | Esegue un'azione nei vostri sistemi, anziché limitarsi a generare testo | 8–16 settimane di lavoro di un ingegnere |
| Un modello integrato nel vostro prodotto | Funziona sul dispositivo dell'utente o sui vostri server, senza API di terze parti | 10–20 settimane di lavoro di un ingegnere |
Le ultime due tipologie hanno intervalli più ampi per lo stesso motivo: entrambe dipendono da fattori esterni all'IA. La realizzabilità di un agente dipende dalle API tramite cui deve agire, mentre i modelli sul dispositivo sono limitati dall'hardware che avete deciso di supportare.
Cosa determina davvero il costo
Per un flusso di lavoro concreto di estrazione dei dati, consultate il nostro guida all'estrazione dei dati delle fatture e servizio di automazione personalizzata dell'elaborazione delle fatture: acquisizione, convalida, revisione da parte del personale ed esportazione nel vostro sistema di contabilità.
Nessuno di questi fattori è il modello. Scegliere un modello richiede una settimana di valutazione e poi si riduce a una riga in un file di configurazione; se una proposta lo presenta come questione centrale, è un segnale da tenere presente.
- Lo stato dei vostri dati. È la variabile più importante. Documenti puliti, aggiornati, ben strutturati e raccolti in un unico posto rappresentano il caso meno costoso. Quattro sistemi di archiviazione che non concordano, PDF scansionati e una wiki che nessuno aggiorna dal 2023 rappresentano il caso più costoso: si tratta di lavoro sui dati, che avreste dovuto fare comunque.
- Il livello di precisione richiesto. C'è una grande differenza tra «prepara una bozza che una persona controlla» e «agisce senza supervisione». Il secondo caso richiede misurazione, gestione degli errori e un modo sicuro di sbagliare: è qui che va gran parte del budget.
- Il numero di sistemi coinvolti. Ogni integrazione ha la propria autenticazione, i propri limiti di richieste e i propri casi di errore. Due sono la norma. Sei fanno un progetto completamente diverso.
- La presenza di una persona responsabile della valutazione. Se nessuno dal vostro lato può stabilire se una risposta è valida, dobbiamo prima creare gli strumenti necessari. Ne vale la pena, ma non è gratis.
- Dove possono finire i dati. «Nessun dato esce dalla nostra infrastruttura» è un vincolo legittimo e un criterio di progettazione. Di solito comporta l'uso di modelli con pesi aperti ospitati da voi: si rinuncia a parte delle capacità in cambio del controllo e i costi di hosting ricadono su di voi.
Il costo di gestione che tanti dimenticano
Una stima di sviluppo non è un budget. Dopo il lancio restano tre costi, ma di solito si mette a budget solo il primo.
- Utilizzo. Il costo per richiesta cresce con i volumi. È contenuto durante un progetto pilota, perciò sorprende quando si passa alla produzione. Prima di scegliere un'architettura, conviene stimarlo ipotizzando un volume dieci volte superiore a quello del progetto pilota.
- Valutazione e monitoraggio. La qualità varia quando cambiano i vostri contenuti e quando i fornitori aggiornano i modelli. Qualcuno deve monitorare questi cambiamenti.
- Avvicendamento dei fornitori. I modelli vengono ritirati secondo i tempi del fornitore. Prevedete qualche giorno di lavoro all'anno per migrare e scegliete soluzioni che non rendano difficile il passaggio.
Quanto dovrebbe costare e dimostrare una prova di concetto
Da due a quattro settimane. Se dura di più, non è una prova di concetto: è un progetto senza un piano.
La cosa importante è il suo obiettivo. Una prova di concetto dovrebbe concludersi con una decisione, non con una demo. Per garantirlo, prima di iniziare definite il risultato numerico che decreta il successo e cosa farete se non lo raggiungerete. «Deve classificare correttamente almeno l'85% dei ticket; altrimenti ci fermiamo» è una prova di concetto. «Vediamo cosa potrebbe fare l'IA per noi» è un workshop.
Dovrebbe anche produrre ciò che vi servirà in seguito: un piccolo insieme di esempi reali, etichettati e corredati delle risposte corrette. Questo set di test rimane utile anche quando il modello corrente non lo sarà più e rende meno costosa la decisione successiva.
Domande da fare a qualsiasi fornitore
- 1. Cosa potrebbe far raddoppiare la vostra stima?
- 2. Come sapremo, sulla base di un dato numerico, se funziona? E chi lo misurerà?
- 3. Quanto costerà al mese con un volume dieci volte superiore a quello del progetto pilota?
- 4. Cosa succede quando il modello scelto viene ritirato?
- 5. Dove finiscono i nostri dati e quali dati vengono conservati?
- 6. Cosa fa il sistema quando non conosce la risposta?
- 7. A chi apparterranno il codice, i prompt e il set di valutazione alla fine?
La sesta domanda è la più rivelatrice. Un sistema che non sa rispondere inventerà qualcosa con sicurezza, ed è così che questi progetti perdono la fiducia delle persone che dovrebbero usarli.
Quando non sviluppare
Tre casi in cui vi diremmo di non farlo, perché dirvelo subito fa risparmiare a tutti e due.
- Il processo non è documentato da nessuna parte. Se nessuno sa descrivere le regole, il progetto deve partire dal lavoro operativo, non dall'IA.
- Succede dieci volte al mese. Automatizzare un'attività rara raramente consente di recuperare i costi di manutenzione dell'automazione.
- Un prodotto esistente lo fa già. Se i vostri dati non sono ciò che vi distingue, acquistate un prodotto. Preferiamo dirvelo piuttosto che farvi pagare per ricostruirlo.
Come lavoriamo
Siamo un piccolo team di ingegneri, non un'agenzia: parlate con chi scrive il codice, senza intermediari come un account manager, e scegliamo con cura i progetti che accettiamo. In ambito IA ci occupiamo di integrazioni LLM, ricerca nei vostri contenuti, agenti e distribuzione di modelli ospitati da voi, oltre allo sviluppo con .NET, Python, TypeScript e servizi cloud svolto dal resto dello studio.
Sviluppiamo anche software per Windows, tra cui un assistente di testo che esegue un modello linguistico interamente sul PC dell'utente, quindi per noi i modelli sul dispositivo e i vincoli di privacy non sono un tema teorico.
Raccontateci cosa volete realizzare
Descrivete il problema, non la soluzione: cosa fa oggi una persona, con quale frequenza e quanto costa quando qualcosa va storto. Vi risponderemo entro un giorno lavorativo con l'ambito del progetto e una stima, oppure spiegandovi perché pensiamo che non dovreste realizzarlo.