Feat.AI: consulenza per adottare l’IA in azienda in modo sicuro ed efficace

Feat.AI integra AI Act, Fattori Umani e Human-AI Teaming per aiutare le aziende a ridurre i rischi, migliorare le performance e progettare un’adozione dell’intelligenza artificiale realmente efficace nei processi di lavoro.

Per introdurre l’intelligenza artificiale in azienda, in modo sicuro e responsabile, non basta scegliere la migliore tecnologia. È necessario modificare processi, ruoli, responsabilità e modalità di lavoro.

Un sistema di AI può essere tecnicamente efficace e conforme ai requisiti normativi, ma produrre risultati inferiori alle attese se aumenta il carico cognitivo, genera sfiducia, viene utilizzato in modo improprio o non si integra correttamente con le competenze delle persone.

Con Feat.AI, Deep Blue supporta le aziende nell’adozione dell’AI attraverso un approccio socio-tecnico che integra AI Act, Fattori Umani, sicurezza e performance.

Analizziamo non soltanto il sistema di intelligenza artificiale, ma il contesto nel quale viene utilizzato: persone, attività, procedure, organizzazione e modalità di interazione con la tecnologia.

L’obiettivo è individuare i rischi prima che diventino problemi operativi, progettare un efficace Human-AI Teaming e trasformare compliance ed etica dell’AI in strumenti concreti per migliorare affidabilità, accettazione e performance.

Il processo di FEAT.AI in 4 passi: mapping, assessment, co-design, tracking

Cosa offriamo

Consulenza personalizzata per il tuo dominio e la tua organizzazione:

Mapping del contesto e dei sistemi AI: analizziamo le soluzioni AI già operative o in fase di introduzione, i processi nei quali vengono utilizzate, i ruoli coinvolti e le modalità di interazione tra persone e tecnologia.
Assessment dei rischi: valutiamo i rischi legali, operativi, tecnici e legati ai Fattori Umani, considerando aspetti come equità, trasparenza, benessere, carico cognitivo, fiducia nell’automazione e impatto sulle competenze.
Supporto alla compliance con l’AI Act: traduciamo i requisiti normativi in indicazioni applicabili ai processi e alle condizioni reali di utilizzo, secondo un approccio di compliance-by-design che permette di intercettare le criticità fin dalle prime fasi.
Progettazione dello Human-AI Teaming: definiamo ruoli, responsabilità e modalità di interazione tra persone e sistemi AI, affinché la tecnologia supporti le capacità umane senza generare dipendenza dall’automazione, perdita di competenze o ambiguità decisionali.

Co-design con utenti e stakeholder: coinvolgiamo le persone che lavorano nei processi per progettare o ottimizzare flussi di lavoro e modalità di utilizzo dell’AI, valorizzando competenze operative e conoscenza tacita.
Analisi e mitigazione dei rischi organizzativi: individuiamo fenomeni come resistenza alla tecnologia, sovraccarico cognitivo, fatica da validazione, intensificazione del lavoro e uso non adeguato degli output dell’AI.
Definizione di KPI e monitoraggio delle performance: costruiamo indicatori per misurare nel tempo l’efficacia dell’adozione dell’AI, considerando non soltanto le performance tecniche, ma anche qualità del lavoro, soddisfazione degli utenti e risultati del sistema complessivo.
Roadmap per un’adozione responsabile dell’AI: trasformiamo i risultati dell’assessment in priorità e azioni concrete, aiutando i decision-maker a capire dove intervenire e quali misure adottare per ridurre il gap tra rischi individuati e livello di mitigazione.

Parla ora con i nostri esperti e scopri come integrare l'Intelligenza Artificiale nella tua azienda.

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Caso applicativo

Contrastare l’AI burnout nel manifatturiero

Nel settore manifatturiero, l’introduzione dell’AI può produrre un paradosso: aumentare l’efficienza dei processi e, allo stesso tempo, generare nuove criticità per le persone. Sovraccarico cognitivo, perdita di competenze, resistenza al cambiamento e insoddisfazione possono compromettere i benefici attesi dell’automazione.

Per affrontare questi problemi, Deep Blue ha applicato con successo il proprio approccio socio-tecnico in tre progetti europei di ricerca e innovazione: XMANAI, HARTU e COGNIMAN. All’interno dei progetti abbiamo lavorato su casi d’uso industriali reali, insieme a numerosi partner manifatturieri, analizzando l’impatto dell’AI su persone, processi e organizzazione e progettando modalità di interazione più efficaci tra operatori e sistemi intelligenti.

Queste esperienze hanno contribuito a consolidare l’approccio oggi alla base di FEAT.AI: valutare i rischi fin dalle prime fasi, coinvolgere chi utilizzerà concretamente la tecnologia e progettare lo Human-AI Teaming per migliorare allo stesso tempo accettazione, qualità del lavoro e performance del sistema.