Le nostre news
Prima dell’AI: mappare il processo
Capire come viene realmente svolto un processo è il primo passo per individuare criticità, opportunità di miglioramento e interventi tecnologici.
13 ottobre 2026
Capire un processo non significa soltanto descriverlo sulla carta. Significa ricostruire come viene realmente svolto, dall’inizio alla fine. Chi avvia l’attività? Quali informazioni sono necessarie? Dove vengono inserite, modificate e utilizzate? Quante volte vengono trasferite? Quali sistemi intervengono? E soprattutto, dove si concentrano attese, errori e attività manuali?
Digitalizzare non significa semplicemente automatizzare
Prima di portare un processo nel digitale, è importante capire se sia ancora il modo più efficace di svolgere quell’attività.
12 ottobre 2026
Digitalizzare un’attività significa spesso trasferire ciò che prima veniva fatto manualmente all’interno di un software. Ma questo, da solo, non significa necessariamente aver migliorato il processo. Il processo è diventato digitale, ma potrebbe continuare a richiedere gli stessi passaggi, gli stessi controlli e le stesse attività manuali di prima.
AI e processi: analizzare prima di intervenire
Capire come funziona un’attività è il primo passo per individuare dove l’AI può portare un miglioramento concreto.
8 ottobre 2026
L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale in azienda viene spesso associata alla possibilità di velocizzare attività, automatizzare operazioni e ridurre il lavoro manuale, Ma prima di chiedersi quale tecnologia utilizzare, bisogna prima comprendere a fondo come viene svolta oggi quell’attività.
Software e aspetti legali: progettare una soluzione completa
Contratti, privacy, proprietà intellettuale, AI e responsabilità sono parte del progetto tanto quanto il codice.
5 ottobre 2026
Un software può funzionare perfettamente, ma essere comunque un progetto ancora incompleto. Contratti, privacy, licenze, proprietà intellettuale, Intelligenza Artificiale e responsabilità sono aspetti che richiedono competenze specifiche e che è importante affrontare già durante lo sviluppo.
Software e compliance: un unico progetto
Integrare privacy, sicurezza e requisiti normativi nel processo di sviluppo significa costruire applicazioni più solide, trasparenti e affidabili.
15 settembre 2026
Quando si sviluppa un software, le prime cose a cui si pensa sono generalmente funzionalità, performance, usabilità e sicurezza. Oggi, però, c'è un altro elemento che deve entrare nel progetto fin dalle prime fasi: la compliance.
AI Act: dall’obbligo normativo a una nuova cultura dell’AI
Non solo nuove regole: l’AI Act porta le aziende a investire nelle competenze necessarie per utilizzare l’AI in modo consapevole.
14 settembre 2026
L’entrata in vigore delle disposizioni dell’EU AI Act ad agosto 2026 segna un momento di svolta per il modo in cui viviamo e applichiamo la tecnologia nel contesto aziendale. Si tratta di un vero e proprio cambio di passo culturale che riguarda da vicino ogni realtà che sceglie di integrare strumenti di AI Generativa all'interno dei propri processi quotidiani.
Industrializzazione del software: metodo, qualità e crescita sostenibile
Dallo sviluppo artigianale a un processo industriale affidabile e scalabile
3 dicembre 2025
L’industrializzazione del software è una leva strategica per le aziende che puntano a crescere in modo sostenibile. Applicare principi industriali allo sviluppo significa rendere i processi prevedibili, automatizzati e controllabili, riducendo errori e migliorando qualità, sicurezza e scalabilità nel tempo.
IA che impara dall’IA: un rischio silenzioso per il know-how e il software
Quando l’automazione senza controllo può impoverire competenze e qualità
27 novembre 2025
La crescente adozione dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali apre nuove opportunità, ma introduce anche rischi meno evidenti. L’apprendimento delle IA da output generati da altre IA può portare, nel tempo, a un deterioramento della qualità del software e alla perdita di know-how. Governare questi strumenti significa integrarli con competenze umane, revisione critica e formazione continua.
IA generativa e qualità dei dati: perché senza fondamenta solide non c’è innovazione
Dalla governance dei dati al valore reale dell’Intelligenza Artificiale
20 novembre 2025
L’Intelligenza Artificiale può offrire grandi opportunità, ma solo se supportata da dati di qualità. Dati disordinati, incompleti o incoerenti portano inevitabilmente a risultati poco affidabili. In Cocce l’approccio parte dai fondamentali: strutturare le informazioni, garantirne la qualità e costruire sistemi in grado di evolvere nel tempo.
Non ci sono prodotti o software preconfezionati da acquistare. C’è solo la voglia di conoscerci per creare la soluzione digitale unica per la tua impresa.
Aspetto
Testo
Comfort
Impostazioni