L'intelligenza artificiale entra in azienda quando risolve un problema che qualcuno ha davvero.
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Il modello della demo lavora su dati puliti. I tuoi 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 e specialisti verticali, 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.
La workstation AI personale per chi lavora con dati riservati.
Progettato e sviluppato interamente in Europa.
Se i documenti non possono uscire dall'azienda, il capitolo è un altro: come funziona l'AI on-premise.
Assistenti costruiti su un compito preciso, con accesso ai dati e agli strumenti dell'azienda.
Prima di scrivere codice decidiamo come sapremo se ha funzionato: ore risparmiate, errori evitati, tempi di risposta.
Estrazione, normalizzazione e lettura di dati non strutturati: documenti, log, archivi.
L'AI si innesta sui gestionali e sui flussi già in uso, senza rifare tutto da capo.
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 decidi tu. Realizziamo architetture in cui i modelli girano sul tuo server e i documenti non escono. 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.
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.