AI Readiness Assessment Tool

Valuta la preparazione della tua azienda per l'adozione dell'Intelligenza Artificiale attraverso un assessment completo basato su ricerche di mercato e best practices internazionali.

Metodologie di Calcolo

Il nostro assessment valuta 5 aree critiche per la readiness AI. Clicca su ogni sezione per scoprire i dettagli del calcolo.

Valuta la presenza di ruoli dedicati AI, supporto executive e strutture di governance per guidare l'adozione dell'intelligenza artificiale

Livelli di Maturità:

  • Livello 1: Nessun ruolo AI dedicato, interesse limitato da leadership
  • Livello 2: Discussioni AI a livello IT ma senza allineamento cross-funzionale
  • Livello 3: Ruoli AI designati, coinvolgimento parziale C-suite
  • Livello 4: CAIO o equivalente, AI strategy integrata nel business
  • Livello 5: AI governance distribuita, ownership diffusa, ROI dimostrabile

Base di Calcolo:

Basato su ricerca IBM: organizzazioni con CAIO vedono 10% maggior ROI. Solo il 26% delle aziende ha un Chief AI Officer.

Misura il livello di AI literacy, programmi di training e competenze tecniche disponibili nell'organizzazione

Livelli di Maturità:

  • Livello 1: Nessun training AI, competenze minime
  • Livello 2: Training ad-hoc, competenze base dati
  • Livello 3: Programmi training strutturati, team AI dedicati
  • Livello 4: AI literacy diffusa, upskilling pipeline attivo
  • Livello 5: Centro eccellenza AI, competenze integrate nei workflow

Base di Calcolo:

Il 68% degli executive riporta significativi skills gap nell'implementazione AI (Deloitte). Ponderato su training e competenze esistenti.

Valuta qualità dei dati, centralizzazione, governance e accessibilità per applicazioni AI

Livelli di Maturità:

  • Livello 1: Dati in silos, qualità inconsistente
  • Livello 2: Alcuni dataset puliti ma non integrati
  • Livello 3: Data lake centralizzato, governance base
  • Livello 4: Accesso real-time, governance robusta
  • Livello 5: AI-ready data, automated quality, lineage tracking

Base di Calcolo:

Il 60% dei progetti AI fallisce per governance dati inadeguata (IDC 2024). Peso maggiore per criticità foundational.

Esamina capacità cloud/on-premise, scalabilità e readiness per MLOps e deployment AI

Livelli di Maturità:

  • Livello 1: Sistemi legacy, incompatibili con AI workloads
  • Livello 2: Infrastruttura ibrida, scalabilità limitata
  • Livello 3: Cloud-native architecture, MLOps base
  • Livello 4: Auto-scaling, CI/CD AI pipelines
  • Livello 5: Edge computing, distributed AI, monitoring avanzato

Base di Calcolo:

65% adozione cloud, 25% hybrid, 10% on-premise per AI workloads (Market Research 2025). Ponderato su capacità esistenti.

Misura protezione dati, compliance normativa e gestione dei rischi specifici dell'AI

Livelli di Maturità:

  • Livello 1: Nessuna policy AI, controlli manuali
  • Livello 2: Policy base, compliance reattiva
  • Livello 3: Framework governance AI, audit regolari
  • Livello 4: Automated compliance, bias monitoring
  • Livello 5: Proactive risk management, ethical AI embedding

Base di Calcolo:

87% organizzazioni preoccupate per governance AI (IDC). Peso alto per criticalità normativa e reputazionale.

Step 1 di 5

Ownership & Leadership

Valutiamo la presenza di ruoli dedicati AI e il supporto della leadership.

Skills & Competenze

Analizziamo il livello di AI literacy e i programmi di training.

Data Foundation

Esaminiamo qualità, centralizzazione e governance dei dati.

Infrastructure

Valutiamo capacità cloud/on-premise e readiness per MLOps.

Security & Compliance

Analizziamo protezione dati e gestione dei rischi AI.

Risultati Assessment

La tua AI Readiness Analysis

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