AI Dashboard

E se alla dashboard poteste semplicemente chiedere?

Il problema delle dashboard non è costruirle: è che dopo un mese nessuno le apre più, perché per trovare una risposta bisogna sapere quale filtro toccare. Se invece potete scrivere la domanda come la direste a voce, cambia chi le usa.

Vediamo cosa vorreste chiedere

Costruite sui vostri dati, non su un template

Mirko Ciesco, consulente AI

Più o meno funziona così

Nessun filtro da impostare, nessuna tabella pivot. Si scrive la domanda e torna indietro la risposta, con il grafico giusto già scelto.

Voi

Come è andato marzo rispetto all’anno scorso?

La dashboard

Fatturato a 184.000 €, +12% sul marzo precedente. Gli ordini sono cresciuti meno (+4%): è aumentato lo scontrino medio.

Fonti: gestionale (ordini), Google Analytics (sessioni). Ultimo aggiornamento: stanotte.

Voi

Quali prodotti hanno trainato la crescita?

La dashboard

Tre referenze fanno il 68% dell’aumento, tutte della stessa categoria. Il resto del catalogo è sostanzialmente fermo.

Ho escluso i resi. Vuoi che ti mostri l’andamento settimanale di quelle tre?

Voi

Mandami questo in PDF ogni lunedì mattina

La dashboard

Fatto. Ogni lunedì alle 8 ricevete il riepilogo con i confronti sull’anno precedente e le variazioni sopra il 10% evidenziate.

Esempio illustrativo con numeri di fantasia, non dati di un cliente reale.

La differenza non è estetica: una dashboard che risponde la usa anche chi non ha tempo di imparare a usarla.

Perché quasi nessuno ce l’ha, se è così comodo

Perché la parte difficile non è il modello che risponde: è tutto quello che sta prima, e che si vede solo quando manca.

I dati devono
arrivare

Gestionale, CRM, analytics, piattaforme pubblicitarie, fogli condivisi: ognuno parla una lingua sua e molti non hanno un collegamento pronto. Costruire i connettori è la parte più lunga del lavoro, e quella che nessuno racconta.

Le parole devono
voler dire qualcosa

Se in azienda “cliente attivo” significa tre cose diverse a seconda di chi lo dice, il modello risponderà in tre modi diversi. Definire i termini è un lavoro noioso di mezz’ora che evita mesi di risposte inaffidabili.

Il modello deve
poter sbagliare poco

Un assistente che inventa un numero è peggio di nessun assistente. Serve costruirlo perché interroghi davvero i dati invece di indovinare, e perché quando non è sicuro lo dica invece di riempire il vuoto.

Tre livelli, a seconda di dove siete

Non serve partire dal più complesso. Anzi, quasi mai conviene.

Per chi parte da zero

Dashboard in Looker Studio

La strada più rapida e più economica: si collegano le fonti principali e si costruisce un cruscotto chiaro, aggiornato da solo. Nessun costo di licenza, e resta gestibile da voi.

  • Collegamento delle fonti standard
  • Report che si aggiornano senza intervento
  • Invio automatico via email

È il punto di partenza che consiglio a chi oggi lavora ancora con gli export in Excel.

Vedi i template pronti

Il più richiesto

Per chi ha dati che non si collegano

Dashboard custom su misura

Quando le fonti non hanno un connettore pronto, o quando i calcoli che vi servono nessuno strumento li fa. Si costruisce lo strato che mette insieme i dati e si disegna il cruscotto sulle vostre domande.

  • Connettori costruiti su misura
  • Metriche calcolate come le intendete voi
  • Interfaccia pensata su come lavorate

È il livello in cui rientra la maggior parte dei progetti che faccio.

Parliamone

Per chi vuole poterle parlare

Dashboard con AI integrata

Il livello di questa pagina: sopra alla dashboard custom si aggiunge lo strato che interroga i dati in linguaggio naturale, genera i report e segnala da solo quando qualcosa esce dai binari.

  • Domande scritte come le direste a voce
  • Report generati e spediti da soli
  • Avvisi quando un numero si muove troppo

Ha senso quando i dati sono già in ordine: altrimenti si parte dal livello prima.

Vediamo se ci siete già

Sul mio sito dedicato alle dashboard trovate i template già pronti per SEO, e-commerce, YouTube, campagne pubblicitarie, hotel, agenzie immobiliari e SaaS: se il vostro settore è fra questi, si parte da molto più avanti.

Cosa c’è sotto

La parte che vedete è il cruscotto. Sotto ci sono tre strati che fanno il lavoro vero.

I connettori

Portano dentro i dati

Uno per ogni fonte: gestionale, CRM, analytics, piattaforme pubblicitarie, fogli. Quando esiste un collegamento pronto si usa quello; quando non esiste — ed è il caso più frequente nelle PMI italiane — lo costruisco.

Il modello semantico

Insegna cosa vogliono dire i numeri

È la mappa che dice al sistema che cos’è un cliente, un ordine valido, un mese fiscale nella vostra azienda. Senza, un assistente AI risponde con sicurezza a domande che ha capito male.

LLM sui vostri dati

Traduce la domanda in interrogazione

Il modello non “sa” i vostri numeri: trasforma la vostra frase in una query, la esegue sui dati veri e commenta il risultato. È la differenza fra un assistente che misura e uno che improvvisa.

Nexavior

Aggiunge quello che manca

Quando le domande riguardano i comportamenti sul sito e l’analytics standard non basta, il tracciamento avanzato riempie il buco. Ne parlo per esteso nella pagina su AI Analytics.

Se avete già una dashboard che funziona, spesso si aggiunge lo strato AI senza rifare niente.

Chi la costruisce

Da docente

Master in Intelligenza Artificiale per i Processi Aziendali

UNINFORM Group

  • Insegno il Modulo 2, “Data Management e Cloud Basics: il carburante dell’AI”.
  • Connettori, modello dei dati, qualità delle fonti: la materia di questa pagina è la materia che insegno.

Insegnare a un’aula di professionisti costringe a semplificare senza banalizzare. È lo stesso metodo che porto in azienda.

Da allievo

Executive Master “Intelligenza Artificiale e scelte manageriali”

Politecnico di Torino, con Deloitte

  • 100 ore sull’integrazione dell’AI nelle strategie aziendali e nel modello di business.
  • Machine learning, deep learning e NLP visti dal lato delle decisioni, non del codice.
  • Edizione 2026, coordinamento scientifico dei professori Emilio Paolucci ed Elisabetta Raguseo.

Serve a non vendervi l’AI come magia: so anche dove non conviene usarla.

Da allievo

Percorso di carriera Machine Learning Engineer

Data Masters

  • Il percorso intero: machine learning classico, reti neurali, deep learning e reinforcement learning, con sotto la matematica e la statistica che li reggono.
  • E la parte che in azienda decide tutto: ML-Ops, cioè il momento in cui un modello smette di essere un esperimento e comincia a girare in produzione.
  • Livello avanzato, con certificazione finale verificabile.

Serve a capire quando un numero in dashboard può diventare una previsione e quando resta una fotografia ben fatta.

E anni passati a costruire dashboard per clienti veri, prima ancora che si potesse pensare di parlarci.

Che domanda fareste, se poteste farla?

Partiamo da lì invece che dalle fonti dati. Da una domanda vera si capisce in mezz’ora quali dati servono, se li avete già e a quale dei tre livelli conviene partire.

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