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La R&D industriale spesso vive come serie di esperimenti scollegati: tanti POC, poche decisioni, nessun trasferimento verso la produzione.
Gli esperimenti partono per curiosità tecnica ma non dichiarano cosa dovrebbero dimostrare, quindi non si sa mai quando fermarsi.
Senza criteri di uscita, ogni POC diventa un progetto infinito: il team continua a migliorare il prototipo senza capire se vale la pena industrializzarlo.
Dataset locali, script personali e versioni divergenti rendono i risultati difficili da riprodurre e da confrontare tra iterazioni.
Se la baseline dei dati non è governata, anche buoni risultati non sono difendibili davanti a un comitato tecnico o a un auditor.
Il prototipo rimane in laboratorio, mentre chi dovrebbe industrializzarlo non è mai stato coinvolto nella definizione.
Per evitare orfani, serve coinvolgere engineering e operations fin dal charter, non alla fine come destinatari passivi.
Definizione precisa del problema, dei vincoli e dei criteri di successo del PoC.
Analisi esplorativa dei dati disponibili, valutazione qualità e gap.
Sviluppo del PoC con iterazioni settimanali, test su dati reali e feedback continuo.
Report con risultati, limiti, raccomandazioni e piano per l'eventuale industrializzazione.
Rendiamo la sperimentazione leggibile e governabile, così non resta un progetto laterale senza esito.
Componenti, milestone e priorità per arrivare a una prova utile, non solo a una demo.
Risultati, limiti emersi, decisioni successive e condizioni per l'industrializzazione.
Ipotesi, vincoli, dati e criteri di validazione definiti da subito, così la sperimentazione produce decisioni.
