Source: [Original HTML page](https://stolenorbit.com/it/modelli/preparazione-dati-ai/)

Language: Italiano

MODELLO GRATUITO · COMPILA, SCARICA, RIUTILIZZA

# Verifica della preparazione dei dati

Controlla i dati per un caso d’uso preciso. Un archivio grande non è necessariamente utilizzabile: conta poter trovare esempi rappresentativi, interpretarli e usarli con accessi appropriati.

[A cura di Stolen Orbit](https://stolenorbit.com/it/chi-siamo/) Revisione 2026-09-24

## Quando usarlo e cosa ottenere

[Fonte di questa sezione](https://stolenorbit.com/it/modelli/preparazione-dati-ai/#template-purpose)

Prima di stimare un progetto AI o autorizzare una prova su documenti, CRM, ticket o conoscenza interna.

Un inventario delle fonti con problemi osservati, azioni correttive e un campione approvato per la prova.

Compila i campi qui sotto e scarica il documento. Il sito non invia né salva le risposte: chiudendo la pagina puoi perderle. Gli esempi sono illustrativi e vanno sostituiti con dati del tuo processo.

[Scarica il modello completo da compilare (.md)](https://stolenorbit.com/downloads/data-readiness-it.md)

Senza JavaScript puoi scaricare il modello completo dal link sopra e compilarlo nel tuo editor.

## 1\. Identifica le fonti

[Fonte di questa sezione](https://stolenorbit.com/it/modelli/preparazione-dati-ai/#sources)

Parti dai dati necessari alla decisione o all’azione prevista. Escludi archivi che non servono al risultato e registra chi ne conosce il significato.

**Vedi un esempio compilato**

Esempio ipotetico: procedure tecniche in una cartella condivisa, con revisione trimestrale del responsabile assistenza. Le copie personali e le bozze non approvate restano escluse.

**Fonte, formato e responsabile**

Indica sistema, proprietario operativo, formato disponibile e identificativo stabile dei record.

**Accesso e uso previsto**

Descrivi chi può accedere, per quale attività e chi autorizza l’uso nel progetto.

**Aggiornamento e conservazione**

Annota frequenza di aggiornamento, dati obsoleti e regole interne di rimozione da confermare.

## 2\. Controlla un campione

[Fonte di questa sezione](https://stolenorbit.com/it/modelli/preparazione-dati-ai/#quality)

Scegli casi comuni e difficili. Registra il criterio di selezione, perché un campione composto solo da documenti puliti nasconde il lavoro reale.

**Vedi un esempio compilato**

Esempio ipotetico: 40 documenti includono PDF digitali, scansioni e tabelle. Cinque hanno versioni discordanti: prima si identifica la versione valida, poi si prepara la valutazione.

**Campione e copertura**

Descrivi periodo, quantità e varietà: lingue, formati, reparti, casi rari e documenti incompleti.

**Problemi riscontrati**

Conta campi mancanti, duplicati, versioni in conflitto e record che non si riescono a collegare.

**Significato e riferimento corretto**

Indica chi può spiegare i campi e stabilire il risultato atteso quando esistono ambiguità.

## 3\. Decidi cosa preparare

[Fonte di questa sezione](https://stolenorbit.com/it/modelli/preparazione-dati-ai/#readiness)

Separa un problema che impedisce la prova da una limitazione gestibile. Assegna azioni concrete, senza aspettare di ripulire ogni dato aziendale.

**Vedi un esempio compilato**

Esempio ipotetico: iniziare con una sola famiglia documentale approvata. Le scansioni illeggibili passano alla lavorazione manuale e vengono conteggiate separatamente.

**Correzione, responsabile e data**

Per ogni lacuna specifica cosa cambiare, chi interviene e come verificarne la chiusura.

**Dati da escludere o limitare**

Definisci categorie, accessi e casi che non devono entrare nella prima prova.

**Criteri per iniziare**

Scrivi quali fonti, esempi etichettati e autorizzazioni devono essere disponibili al via.

## Errori da evitare

[Fonte di questa sezione](https://stolenorbit.com/it/modelli/preparazione-dati-ai/#template-pitfalls)

-   Scambiare la disponibilità tecnica di un file per autorizzazione a usarlo.
-   Valutare la qualità solo sui casi più facili.
-   Avviare un assistente con versioni contraddittorie senza una fonte autorevole.

[Capire dove l’AI serve davvero, prima di investire.](https://stolenorbit.com/it/servizi/analisi-opportunita-ai/)

[Report leggibili, costruiti su numeri che puoi verificare.](https://stolenorbit.com/it/servizi/reportistica-ai-aziendale/)

[RAG o fine tuning: individua prima il tipo di errore.](https://stolenorbit.com/it/risorse/rag-o-fine-tuning/)

[Preparare i dati per l’AI: verifica un processo, non tutto l’archivio.](https://stolenorbit.com/it/risorse/preparare-dati-per-ai/)

[Tutti i modelli e strumenti](https://stolenorbit.com/it/strumenti/)

[Tutte le guide](https://stolenorbit.com/it/risorse/)

## Facciamo il prossimo passo insieme.

Usa questo documento come punto di partenza per discutere scopo, verifiche e responsabilità del progetto.

Rivedi il testo prima di inviarlo. Aggiungi solo la tua email; gli altri dettagli sono facoltativi.

[Scrivici](/it/contatti/)

## Dal dubbio al prossimo passo.

-   [Usare ciò che hai, collegarlo o costruire il pezzo mancante?](https://stolenorbit.com/it/risorse/automazioni-native-connettori-integrazioni/)
-   [Errori e duplicati nelle automazioni](https://stolenorbit.com/it/risorse/automazioni-errori-duplicati/)
-   [Mappa delle integrazioni](https://stolenorbit.com/it/modelli/mappa-integrazioni/)