Agenti che leggono i documenti e interrogano i sistemi dell'azienda. L'AI fa il lavoro pesante, la decisione resta a chi ne risponde.
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Il modello della demo lavora su dati puliti. Quelli reali sono incompleti, scritti male e sparsi in cinque sistemi diversi: è lì che il progetto si ferma.
Per questo partiamo dal processo: dove si perde tempo, dove si sbaglia, dove un dato esiste già ma nessuno lo legge. Poi costruiamo agenti che fanno un compito preciso, integriamo modelli linguistici (LLM) nei sistemi esistenti e — quando i dati sono riservati — li teniamo dentro l'azienda.
Il framework registrato su cui costruiamo ogni implementazione di AI.
Il nostro prodotto: si scarica e si prova trenta giorni. Il modo più rapido di vedere come lavoriamo.
Progettato e sviluppato in Europa: quello che conta è la giurisdizione a cui rispondono i vostri dati, non solo dove lavoriamo noi.
Se i documenti non possono uscire dall'azienda, il capitolo è un altro: come funziona l'AI on-premise. Per chi userà gli strumenti ci sono i corsi di formazione.
Assistenti costruiti su un compito preciso, con accesso ai dati e agli strumenti dell'azienda.
L'AI legge, propone, prepara. Chi ne risponde controlla e firma: lo progettiamo così dall'inizio, non lo aggiungiamo alla fine.
Estrazione e lettura di dati che non stanno in una tabella: documenti, registri di sistema, archivi.
L'AI si innesta sui gestionali e sui flussi già in uso, e quelli restano come sono.
Qual è il compito da delegare, e come lo si fa oggi a mano.
Quale modello, dove gira, quali dati vede. La scelta cambia molto se i dati sono riservati.
Sviluppo, integrazione nei sistemi in uso e prova con chi userà lo strumento.
Misura del risultato, correzioni ed evoluzione nel tempo.
No, ed è raro che lo siano. Rendere leggibili i dati che oggi stanno in documenti, archivi e log è parte del lavoro. Quello che serve è sapere quale decisione quei dati devono supportare.
Solo se lo decidete voi. Realizziamo architetture in cui i modelli girano sul vostro server e i documenti restano lì. Quando serve la potenza del cloud, i dati personali possono essere mascherati prima dell'invio.
Il chatbot risponde. L'agente esegue un compito: legge un documento, interroga un sistema, produce un risultato verificabile. La differenza pratica è che di un agente si può misurare l'esito.
Tre, e si controllano da fuori: Podz.AI si scarica e si prova, gli articoli elencano le fonti in fondo a ciascuno, e lo studio sui wearable ha un identificatore permanente. I nomi dei clienti restano fuori: quasi tutti i lavori sono coperti da accordi di riservatezza, e chi vi mostra i nomi degli altri un giorno mostrerà il vostro. È la stessa scelta che vi proponiamo per i vostri dati. Del resto parliamo descrivendo i problemi, non i nomi.
Si sceglie prima cosa si misura: ore risparmiate, errori evitati, tempi di risposta. Se non si riesce a definire la misura prima di partire, di solito il progetto non era maturo.
Descriveteci come lo svolgete oggi a mano. È da lì che si capisce se l'AI serve davvero.