gigik2a Tools Normattiva + Giurisprudenza (CCost + CGUE + CEDU + CdS/TAR + Cassazione) — verifica obbligatoria
Hai 5 toolkit locali + 1 lookup live per consulenza legale evidence-based:
- Normattiva — ~42.000 norme italiane (DB FTS5)
- Corte Costituzionale — 22.258 pronunce + 46.154 massime (1956→2026)
- Corte di Giustizia UE + Tribunale UE — ~38.000 cause (2005→2026)
- Corte EDU (Strasburgo) — 10.000 casi contro l'Italia (2001→2026), con traduzioni ufficiali Min. Giustizia
- Giustizia Amministrativa — Consiglio di Stato + TAR + CGARS (2024→2025, in espansione)
- Cassazione (LIVE pubblica) — SentenzeWeb italgiure, accesso pubblico zero-setup (~188k civ + ~236k pen, testo integrale)
Workflow obbligatorio
A. Norme italiane
python3 ~/normattiva_ai/tools/cita.py "<es. D.Lgs 81/2008>"
python3 ~/normattiva_ai/tools/rag_normattiva.py "<query>" --materia civile --limit 5
B. Corte Costituzionale
python3 ~/giurisprudenza_ai/tools/cross_norma_sentenza.py "art. 32 Cost." --limit 10
python3 ~/giurisprudenza_ai/tools/rag_giurisprudenza.py "<query>" --anno-da 2018
python3 ~/giurisprudenza_ai/tools/cita_sentenza.py "Corte cost. N/AAAA"
C. CGUE (diritto UE / GDPR / appalti / antitrust / privacy / dogana)
python3 ~/cgue_ai/tools/cross_norma_cgue.py "art. 101 TFUE" --limit 10
python3 ~/cgue_ai/tools/cross_norma_cgue.py "Reg. UE 679/2016" # GDPR
python3 ~/cgue_ai/tools/rag_cgue.py "<query>" --anno-da 2018
python3 ~/cgue_ai/tools/cita_cgue.py "C-16/05"
D. CEDU (diritti fondamentali / equo processo art. 6 / detenzione art. 3 / proprietà P1-1 / vita privata art. 8)
python3 ~/cedu_ai/tools/cross_articolo_cedu.py "art. 6" --solo-importanti --limit 10
python3 ~/cedu_ai/tools/rag_cedu.py "<query>" --anno-da 2015
python3 ~/cedu_ai/tools/cita_cedu.py "63386/16" # numero di ricorso
E. Giustizia Amministrativa — CdS/TAR (appalti, edilizia, accesso atti, SCIA, silenzio, espropri, PA)
python3 ~/gad_ai/tools/cross_norma_gad.py "D.Lgs 36/2023" --limit 10 # appalti
python3 ~/gad_ai/tools/cross_norma_gad.py "Legge 241/1990" # procedimento
python3 ~/gad_ai/tools/rag_gad.py "<query>" --sede cds --anno-da 2024
F. Cassazione (LIVE pubblica — civile/penale, legittimità) — zero setup
# Verifica/recupera un precedente di Cassazione (SentenzeWeb pubblico, nessun login)
python3 ~/cassazione_ai/tools/cassazione_lookup.py --cit "Cass. civ. 12345/2023"
python3 ~/cassazione_ai/tools/cassazione_lookup.py --q "licenziamento giusta causa" --sezione civ --rows 5
python3 ~/cassazione_ai/tools/cassazione_lookup.py --cit "Cass. civ. 12345/2023" --full # testo integrale
python3 ~/cassazione_ai/tools/check_cassazione.py --file <output.md> # verifica citazioni
Copre la finestra pubblica (~ultimi 5 anni + storico parziale). Se una citazione MANCA può essere fuori finestra; dillo, non inventare la massima.
G. Verifica finale (prima del deliverable, su ogni file MD prodotto)
python3 ~/normattiva_ai/tools/check_citazioni.py --file <output.md> --strict
python3 ~/giurisprudenza_ai/tools/check_sentenze.py --file <output.md> --strict
python3 ~/cgue_ai/tools/check_cgue.py --file <output.md> --strict
python3 ~/cedu_ai/tools/check_cedu.py --file <output.md> --strict
python3 ~/gad_ai/tools/check_gad.py --file <output.md> --strict
Knowledge pack norme: ~/normattiva_ai/knowledge_packs/civile/
⚠️ Disclaimer obbligatorio (chiusura output)
Il presente documento ha finalità informative e di ricerca giuridica. Non costituisce parere legale né si sostituisce alla consulenza di un avvocato abilitato. Le citazioni normative e giurisprudenziali (italiane, UE, CEDU, amministrative, di legittimità) sono verificate sulle fonti ma l'utente è tenuto a verificarne il testo vigente sulle fonti ufficiali (normattiva.it, cortecostituzionale.it, eur-lex.europa.eu, hudoc.echr.coe.it, giustizia-amministrativa.it, italgiure.giustizia.it) prima di qualsiasi uso operativo. Il DB CEDU copre solo casi con Italia convenuta; CdS/TAR copre 2024-2025 (in espansione); la Cassazione è consultata live su SentenzeWeb pubblico (finestra ~5 anni + storico parziale).
Se una norma/sentenza non risulta nei DB o nel lookup live: dillo, non inventare. Cause possibili: (a) non esiste, (b) abrogata, (c) non scaricata/sessione assente, (d) fonte non ancora coperta.
ai-roadmap-progettazione — Fase 2: Roadmap e progettazione AI per studi professionali
1. Cosa fa questa skill
Questa skill esegue la fase di progettazione strategica e tecnica dopo l'assessment. È il momento in cui le opportunità identificate vengono trasformate in piano operativo concreto, comparabile, decidibile.
Il valore strategico è duplice:
Per il cliente professionista: trasforma l'incertezza ("ho mille opzioni") in chiarezza decisionale ("queste sono le 3 mosse, in questo ordine, con questo budget, con questi rischi"). Il 70% dei progetti AI fallisce in fase di progettazione perché si sceglie il tool sbagliato per il proprio contesto. Questa skill mitiga il rischio con vendor selection metodologica.
Per K2-AI: è la fase dove si vince il pacchetto STANDARD/PREMIUM (15.000-80.000€). Una roadmap ben fatta è il documento che giustifica l'investimento maggiore e attiva il commitment pluriennale. Inoltre, è la fase in cui si definisce l'architettura tecnica, i partner di implementazione (vendor stack), e i criteri di successo che guideranno la Fase 3.
L'output principale è una roadmap dettagliata 12-24 mesi con:
- 8-15 progetti specifici prioritizzati
- Vendor matrix per ogni progetto (3-5 alternative valutate)
- TCO (Total Cost of Ownership) per opzioni
- Business case con ROI, payback, scenario analysis
- Architettura tecnica integrata
- Risk register dettagliato
- Proposta operativa Fase 3
Durata tipica fase: 4-8 settimane. Pricing tipico: 6.000-15.000€ (incluso in pacchetto STANDARD).
2. Quando attivarsi
Trigger
- "Roadmap AI per studio"
- "Quale tool AI scegliere"
- "Comparare ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot"
- "Business case AI"
- "Studio fattibilità AI"
- "Vendor selection AI"
- "Build vs buy AI"
- "Architettura AI studio"
Quando NON attivarsi
- Cliente non ha completato assessment (vai a ai-assessment-studio)
- Cliente ha già scelto tool e vuole implementare (vai a ai-implementazione-pilota)
- Cliente ha implementato e vuole ottimizzare (vai a ai-manutenzione-evoluzione)
3. Framework di selezione e progettazione
3.1 Tassonomia dei tool AI per studi professionali
I tool si raggruppano in 6 categorie funzionali:
Categoria 1 — General Purpose LLM (chat assistente)
- ChatGPT Plus/Team/Enterprise (OpenAI)
- Claude Pro/Team/Enterprise (Anthropic)
- Gemini Advanced (Google)
- Microsoft Copilot Pro / 365 Copilot
- Perplexity Pro
Uso tipico: drafting, brainstorming, ricerca, riassunti.
Categoria 2 — Document Intelligence (OCR, estrazione, classificazione)
- Adobe Acrobat AI / Acrobat Pro
- DocuSign + AI (per studio legale)
- Microsoft Syntex
- Google Document AI
- Soluzioni italiane verticali (es. iText)
Uso tipico: digitalizzazione archivi, estrazione dati da documenti, classificazione.
Categoria 3 — Specialized Vertical AI (settore-specifico)
Per settore legale:
- Lexis+ AI (italiano disponibile)
- Westlaw Edge (USA, parziale italiano)
- DeJure AI (Wolters Kluwer)
- Giuffrè OneLEGALE AI
- Harvey AI (premium, segmento alto)
Per settore medico:
- Pixee Medical
- Boppli Medical
- Tempus AI
- Doximity GPT
Per settore commercialista:
- TeamSystem AI
- Wolters Kluwer Profis AI
- Datev AI
Per altri settori: skill settoriale ai-studio-{settore} fornisce vendor list aggiornata.
Categoria 4 — Audio/Video AI (trascrizione, traduzione, generazione)
- Otter.ai (trascrizione meeting)
- Whisper (OpenAI, open source)
- Descript (audio/video editing)
- Loom AI (video aziendali)
Categoria 5 — Workflow & Automation (no-code/low-code)
- Zapier + AI (integrazione tool)
- Make.com (ex Integromat)
- Microsoft Power Platform + Copilot Studio
- n8n (open source, self-hosted)
Categoria 6 — Custom GPT / Agent Building
- OpenAI GPTs / Assistants API
- Claude Projects
- Anthropic Agent SDK
- Custom development con API
3.2 Matrice di valutazione tool (10 criteri K2-AI)
Per ogni candidato tool, valutazione 0-5 su:
- Functional Fit — corrispondenza ai casi d'uso identificati nell'assessment
- Quality of Output — accuratezza, qualità linguistica italiana, attinenza
- Compliance Posture — conformità GDPR, AI Act, DDL AI, certificazioni (ISO 27001, SOC2)
- Data Residency — dove sono i dati (UE preferito), trasferimenti extra-UE
- Integration — integrazione con stack esistente dello studio
- Pricing Sustainability — costo proporzionato a budget studio
- Vendor Stability — affidabilità fornitore, longevità prevedibile
- Support & Documentation — supporto in italiano, qualità docs
- Adoption Curve — facilità di formazione team
- Strategic Fit — coerenza con visione studio e direzione settore
Score totale ponderato → ranking tool.
3.3 Build vs Buy decision framework
Per ogni opportunità identificata, decisione:
BUY (tool ready):
- Quando esiste tool specifico ben fatto
- Effort < 4 settimane
- Costo licenza ragionevole
- Vendor affidabile
BUILD/CUSTOMIZE (custom GPT, agente custom):
- Quando il tool generico non basta
- Quando il dato è proprietary (knowledge studio)
- Quando il vincolo deontologico richiede controllo
- Quando il differenziale competitivo è la customizzazione
HYBRID (tool + customizzazione):
- Default per la maggior parte degli studi
- Es. Claude Projects + custom GPT su archivio + integrazioni Zapier
3.4 Architettura di riferimento tipica per studio professionale
Pattern raccomandato per studi 2-15 prof:
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ LIVELLO INTERFACCIA (cosa usa il professionista) │
│ - Browser web (ChatGPT, Claude, Gemini) │
│ - Plugin Office (Copilot) │
│ - App custom GPT in chat │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ LIVELLO LLM (cervello generativo) │
│ - Primary: Claude Pro/Team o ChatGPT Team │
│ - Specialized: Lexis+ AI / DeJure AI / DocAI │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ LIVELLO KNOWLEDGE (dati dello studio) │
│ - Claude Projects / NotebookLM (RAG) │
│ - SharePoint / Drive (storage) │
│ - Database clienti gestionale │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ LIVELLO AUTOMAZIONE (workflow) │
│ - Zapier / Make per integrazioni │
│ - Power Automate / n8n │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ LIVELLO GOVERNANCE │
│ - Policy AI usage │
│ - Audit log │
│ - DPIA per nuovi sistemi │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
4. Workflow operativo
Step 1 — Review assessment + sintesi opportunità (settimana 1)
Riprende output Fase 1:
- Lista quick win
- Lista progetti strategici
- ROI stime preliminari
- Vincoli e priorità cliente
Operazioni:
- Ricontatta cliente per confermare priorità
- Raccoglie eventuali aggiornamenti
- Verifica budget effettivo disponibile
- Conferma orizzonte temporale
Step 2 — Approfondimento casi d'uso (settimana 1-2)
Per ogni opportunità in shortlist (top 8-15), approfondisce:
- Use case detail: chi lo fa, quando, perché, output atteso, qualità richiesta
- Volume preciso: numero esecuzioni/mese
- Sensibilità dati: livello di confidenzialità
- Output integration: dove va il risultato dell'AI (email, doc, gestionale)
- Approval workflow: chi review prima di output cliente
Output: scheda dettagliata per ogni use case (1-2 pagine).
Step 3 — Vendor research e shortlisting (settimana 2-3)
Long list candidati
Per ogni use case, identificare 5-10 tool candidati:
- Da database K2-AI (skill settoriale fornisce input)
- Da web search aggiornato (vendor landscape evolve rapidamente)
- Da raccomandazioni community professionale italiana
- Da report di settore (Gartner, Forrester se accessibili)
Filtering criteri base
Eliminare candidati che falliscono criteri non negoziabili:
- ❌ No supporto italiano
- ❌ No conformità GDPR (server US senza SCC, no DPA)
- ❌ No vendor stability (startup <2 anni)
- ❌ Pricing fuori scala (>10x budget cliente)
Short list (3-5 candidati per use case)
I candidati che passano il filtering, valutati con matrice 10 criteri.
Step 4 — Tool deep dive (settimana 3-4)
Per i tool top 3 di ogni shortlist:
Demo / trial
- Setup demo con vendor (eventualmente per K2-AI, non per cliente)
- Trial gratuito quando disponibile
- Test concreto su use case specifico cliente
- Valutazione output qualità
Reference call
- Quando possibile, parlare con altri studi italiani che usano il tool
- Network professionale K2-AI / contatti settoriali
TCO calculation per tool
- One-time costs: setup, training, customizzazione, migrazione dati
- Recurring costs: licenze (per utente, mensili o annuali), supporto
- Hidden costs: tempo apprendimento staff, storage cloud, eventuali API call costs
- Stima 3 anni: TCO totale 36 mesi
Output Step 4
- Schede dettagliate top 3 tool per use case
- TCO matrix
- Reference notes (anonimizzate)
Step 5 — Architettura tecnica integrata (settimana 4-5)
Design dell'architettura overall che integra tool selezionati:
Architecture diagram
Visualizzazione con:
- Tool selezionati per livello
- Flussi di dati tra tool
- Punti di integrazione (API, plugin, manuali)
- Boundary security
- Touch point professionista
Data flow analysis
Per ogni dato sensibile:
- Da dove parte
- Dove transita
- Dove si ferma
- Chi può accedervi
- Tempo di retention
Conformità normativa
Per architettura proposta:
- Verifica GDPR (DPIA se necessaria)
- Verifica AI Act (categoria di rischio)
- Verifica DDL AI italiano (se applicabile a settore)
- Verifica deontologia (skill settoriale)
Step 6 — Business case + scenario analysis (settimana 5-6)
ROI quantificato per progetto
Per ogni progetto in roadmap:
- Costi: implementazione + ricorrenti × 36 mesi
- Benefici: tempo risparmiato × costo orario, errori ridotti, nuovi servizi
- Net benefit cumulato 36 mesi
- Payback period
- NPV (con discount rate 8%)
- IRR
Scenario analysis
Tre scenari:
- Conservative: ROI 60% del baseline (cose vanno meno bene)
- Base case: ROI baseline calcolato
- Optimistic: ROI 130% baseline (sinergie inattese)
Per ogni scenario, calcola payback e ROI 36 mesi.
Sensitivity analysis
Variabili chiave:
- Tempo risparmiato effettivo (-30% / 0 / +30%)
- Costo licenze (variazione +20%)
- Adoption rate team (50% / 80% / 100%)
Per ogni variabile, impatto su business case complessivo.
Step 7 — Roadmap dettagliata 12-24 mesi (settimana 6-7)
Sequenziamento progetti
Logica di prioritizzazione:
- Wave 1 (mesi 1-3): 3-5 quick win con effort < 2 settimane ciascuno + setup governance base
- Wave 2 (mesi 4-6): 2-3 quick win avanzati + avvio 1 progetto strategico tier 1
- Wave 3 (mesi 7-12): completamento progetto strategico + avvio 2° + scaling quick win
- Wave 4 (mesi 13-24): progetti strategici tier 2/3 + ottimizzazione continua + scaling
Per ogni wave:
- Progetti specifici
- Owner (interno studio + K2-AI + vendor)
- Milestone con date
- Budget allocato
- KPI di successo
Capacity planning
- Tempo richiesto al team interno per ogni progetto
- Eventuali figure aggiuntive necessarie
- Effort K2-AI in giornate/uomo
Step 8 — Risk register dettagliato (settimana 7)
Per ogni rischio identificato:
- Categoria: tecnico, normativo, organizzativo, finanziario
- Probabilità: bassa/media/alta
- Impatto: basso/medio/alto/critico
- Mitigazione: azione preventiva
- Contingenza: piano B se materializza
- Owner: chi monitora
Tipici rischi per studi professionali:
- Resistenza staff a change (organizzativo, alto, frequente)
- Tool vendor che cambia pricing/policy (finanziario, medio)
- AI Act enforcement più stringente del previsto (normativo, medio)
- Data breach via tool AI (tecnico, alto, critico)
- Cliente perde fiducia per uso AI (relazionale, medio)
- ROI inferiore al previsto (finanziario, medio)
Step 9 — Proposta operativa Fase 3 (settimana 7-8)
Documento di proposta
DOCX 25-40 pagine strutturato:
- Executive summary (2-3 pp)
- Recap assessment (2 pp)
- Roadmap dettagliata (5-7 pp)
- Vendor selection completa (5-8 pp)
- Architettura tecnica (3-4 pp)
- Business case e scenari (3-5 pp)
- Risk register (2-3 pp)
- Piano implementazione Fase 3 (3-5 pp)
- Pricing e pacchetti (1-2 pp)
- Timeline e milestone (1-2 pp)
- Allegati (vendor schede, TCO matrix, etc)
Workshop di presentazione (120 min)
Presentazione dettagliata:
- Walk-through proposta
- Discussione architettura
- Comparazione opzioni
- Decisioni operative su vendor (con cliente che sceglie)
- Definizione go/no-go per Fase 3
- Sign-off proposta
5. Esempio applicato — Studio Legale Rossi (Fase 2)
Input dall'assessment (Fase 1 completata)
Maturity 38/100, 8 quick win identificati, 3 progetti strategici, ROI annuo potenziale €68.640. Cliente conferma interesse a procedere con Pacchetto STANDARD AI Roadmap & Pilota (16.500€).
Output sintetico Fase 2
═══════════════════════════════════════════════════════
AI ROADMAP & DESIGN — Studio Legale Rossi
═══════════════════════════════════════════════════════
🎯 OPPORTUNITÀ CONFERMATE: 8 quick win + 1 progetto
strategico priorità (PS1 "Avvocato Augmented")
📦 VENDOR SELECTION TOP 3 PER USE CASE PRINCIPALE
USE CASE 1: Drafting bozze lettere/atti
Score Vendor (10 criteri):
| Tool | Score | Pricing 5 utenti |
|------|-------|------------------|
| Claude Pro Team | 4.4/5 ✅ | €100/mese |
| ChatGPT Team | 4.2/5 | €125/mese |
| Microsoft Copilot 365 | 3.8/5 | €145/mese |
🏆 RACCOMANDATO: Claude Team
Motivazione:
- Migliore qualità output italiano
- Server EU disponibili (Anthropic Frankfurt)
- DPA standard fornito
- Claude Projects integrato per knowledge
USE CASE 2: Ricerca giurisprudenza
| Tool | Score | Pricing 5 utenti |
|------|-------|------------------|
| Lexis+ AI Italia | 4.6/5 ✅ | €445/mese (5 utenti) |
| Wolters Kluwer DeJure AI | 4.0/5 | €380/mese |
| NotebookLM (Google) | 3.5/5 | Gratuito |
🏆 RACCOMANDATO: Lexis+ AI Italia
Motivazione:
- Database giurisprudenza italiana completo
- AI specializzato dominio legale
- Integrazione con normative aggiornate
- Reference: 200+ studi italiani lo usano
USE CASE 3: Trascrizione audio
| Tool | Score | Pricing |
|------|-------|---------|
| Otter.ai Business EU | 4.3/5 ✅ | €17/utente/mese |
| Whisper API self-hosted | 3.8/5 | Variabile |
| Descript | 3.5/5 | €30/utente/mese |
🏆 RACCOMANDATO: Otter.ai Business EU
[Altri 5 use case con vendor selection completa...]
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🏗 ARCHITETTURA TECNICA RACCOMANDATA
Stack consolidato:
├─ Claude Team (cuore generativo, 5 utenti, €100/m)
├─ Claude Projects (knowledge interno per area civile)
├─ Lexis+ AI (ricerca giurisprudenza, €445/m)
├─ Otter.ai (trascrizione, €85/m)
├─ NotebookLM (analisi atti lunghi, gratuito)
├─ Lexdoit (gestionale esistente, integrazione via
│ Zapier, €25/m)
└─ Policy AI Usage v1.0 (governance K2-AI fornita)
📊 TCO 36 MESI: €36.420
Year 1: €11.140 (include setup K2-AI)
Year 2: €12.620
Year 3: €12.660
═══════════════════════════════════════════════════════
💰 BUSINESS CASE
Scenario CONSERVATIVO (-30% efficacy):
- Risparmio annuo: €48.048
- Payback: 14 mesi
- ROI 36 mesi: 296%
Scenario BASE (assessment baseline):
- Risparmio annuo: €68.640
- Payback: 9 mesi
- ROI 36 mesi: 466%
Scenario OTTIMISTICO (+30% sinergie):
- Risparmio annuo: €89.232
- Payback: 7 mesi
- ROI 36 mesi: 635%
NPV (discount 8%, base case): €138.500
IRR: 87%
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📅 ROADMAP DETTAGLIATA 18 MESI
Wave 1 (mesi 1-3): "Foundation"
- Setup Claude Team + Projects
- Setup Lexis+ AI
- Setup Otter.ai
- Workshop formativo team (8h totali)
- Policy AI Usage v1.0
- Quick win 1, 2, 3 implementati
- Budget: €5.500 K2-AI + €1.450 vendor
Wave 2 (mesi 4-6): "Acceleration"
- Quick win 4, 5, 6, 7 implementati
- Avvio "Avvocato Augmented" Phase 1 (custom GPT)
- KPI tracking attivato
- Budget: €4.500 K2-AI + €1.500 vendor
Wave 3 (mesi 7-12): "Strategic"
- "Avvocato Augmented" Phase 2 + 3 (knowledge base RAG)
- Quick win 8 implementato
- Audit interno conformità
- Budget: €6.500 K2-AI + €4.350 vendor
Wave 4 (mesi 13-18): "Optimization"
- Ottimizzazione su base dati 12 mesi
- Eventuale espansione casi d'uso
- Refresh tool + valutazione cambi
- Budget: retainer 800€/mese
═══════════════════════════════════════════════════════
🚨 RISK REGISTER (top 5)
R1 — Resistenza socio senior (60+ anni)
Probabilità: ALTA | Impatto: ALTO
Mitigation: workshop dedicato + buddy junior
Contingenza: implementazione progressiva, mai forzata
R2 — Lexis+ AI annuncia aumento prezzo (frequente)
Probabilità: MEDIA | Impatto: MEDIO
Mitigation: contratto biennale lock-in
Contingenza: alternativa DeJure pronta
R3 — Cliente importante chiede no-AI policy
Probabilità: BASSA | Impatto: ALTO
Mitigation: comunicazione proattiva trasparente
Contingenza: workflow segregato per quel cliente
R4 — Modifiche AI Act enforcement (2026-2027)
Probabilità: MEDIA | Impatto: MEDIO
Mitigation: monitoraggio mensile via K2-AI
Contingenza: review architettura se necessario
R5 — Data breach via tool AI (improbabile ma critico)
Probabilità: BASSA | Impatto: CRITICO
Mitigation: vendor enterprise + policy stringente
Contingenza: incident response plan attivato
═══════════════════════════════════════════════════════
📦 PROPOSTA FASE 3 — IMPLEMENTAZIONE PILOTA
Pacchetto raccomandato: STANDARD esteso (attivo)
Durata: 5 mesi (Wave 1 + Wave 2)
Investimento K2-AI: 10.000€ (incluso in pacchetto
da 16.500€ già firmato)
Deliverable Fase 3:
- Implementazione tecnica completa
- Workshop formativi (3 sessioni × 2h)
- Policy AI Usage definitiva
- Manuale operativo per studio
- Cruscotto KPI implementato
- Affiancamento operativo 90 giorni
Successivamente: retainer 800€/mese per Wave 3 + 4
(ai-manutenzione-evoluzione)
═══════════════════════════════════════════════════════
📂 OUTPUT DELIVERABLE GENERATI:
1. AIRoadmap-StudioRossi-202607.docx (38 pp)
2. AIVendorMatrix-StudioRossi.xlsx (8 fogli)
3. AIArchitecture-StudioRossi.pdf (diagramma)
4. AIBusinessCase-StudioRossi.xlsx (with scenari)
5. AIRiskRegister-StudioRossi.xlsx
6. AIRoadmap-Slides-StudioRossi.pptx (35 slide)
Workshop di presentazione: 120 min, calendarizzato
settimana 8.
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6. Output deliverable
Pacchetto STANDARD/PREMIUM (Fase 2 inclusa)
| Documento | Estensione | Pagine/fogli |
|---|---|---|
| AI Roadmap & Design Report | DOCX | 25-40 |
| Vendor Matrix | XLSX | 8-12 fogli |
| Architecture Diagram | PDF/PNG | 1-3 |
| Business Case detailed | XLSX | con simulazione what-if |
| Risk Register | XLSX | 1 master |
| Slides Roadmap presentation | PPTX | 30-40 |
Workshop di presentazione: 120 min live
7. Integrazione con altre skill
Skill di sistema
- flusso-ai-studi-professionali: orchestratore
- ai-assessment-studio: input alla Fase 2 (deve essere completata prima)
- ai-implementazione-pilota: ricevente output (Fase 3)
- ai-studio-{settore}: knowledge settoriale, vendor specifici
Skill K2-AI di dominio
- it-law-privacy-ai: per dettagli compliance
- knowledge-source-italia: per vendor research aggiornato
- fiscale-tributario-italiano: per agevolazioni fiscali (Transizione 5.0 include AI, super-ammortamento)
- flusso-agevolazioni-pmi: per identificare eventuali bandi che coprono parte investimento
Skill K2-AI commerciali
- pricing-proposal-generator: per proposta formale Fase 3
- teoria-dei-giochi-decisioni: per scelte build/buy/hybrid complesse
Skill produttive
- docx, xlsx, pptx: per deliverable
8. Errori comuni da evitare
- Non saltare la review assessment: cose possono essere cambiate dal cliente, sempre verificare priorità attuali
- Non basare vendor selection su brand awareness: tool meno noti possono essere migliori per contesto specifico
- Non sottovalutare costi nascosti: tempo apprendimento, customizzazione, integrazione spesso = 30-50% del costo licenza
- Non usare TCO solo a 12 mesi: 36 mesi minimo per decisioni vendor stratificate
- Non scegliere tool senza demo concreta: il marketing vendor mente sempre
- Non ignorare la dimensione cultura interna: tool migliore "sulla carta" può fallire se team lo rigetta
- Non promettere ROI esatti: scenario analysis con range, non valori puntuali
- Non sottostimare il change management: tipicamente 30-40% dell'effort totale
- Non sceglier tool senza data residency UE: rischio GDPR alto, soprattutto in dominio legale/medico
- Non chiudere architettura senza disclaimer manutenibilità: stack AI evolve rapidamente, design deve essere flessibile
- Non saltare risk register: il cliente deve sapere cosa può andar male
- Non preparare workshop di presentazione senza prove: demo live di tool durante workshop massimizza decisioni rapide