Progetti AI: cosa facciamo e come.
Per ogni progetto: il problema, la soluzione, i passaggi, gli agenti che lavorano dentro, gli strumenti e come vengono protetti i dati. Progetti realizzati e casi d’uso tipici sono indicati chiaramente.
Agente AI per richieste ad alto volume
Un agente eseguito in locale legge email e descrizioni delle chiamate, recupera i dati dai file indicizzati, rileva le informazioni mancanti e prepara una bozza strutturata. L’operatore valida con un clic.
problema
Un servizio condiviso gestiva a mano un flusso ad alto volume di richieste informative, con controlli ripetitivi su più archivi.
soluzione
Agente AI locale con knowledge base, rilevamento delle informazioni mancanti, generazione di bozze, modulo di supporto alle chiamate, dashboard e log di tracciabilità. Validazione umana obbligatoria.
risultato
Processo più standard, tracciabile ed efficiente. Il progetto è diventato la tesi del Master in AI Management.
come lo facciamo
- Analisi del flusso: tipi di richiesta, archivi consultati, controlli ripetuti.
- Indicizzazione dei documenti e regole sulle informazioni obbligatorie.
- Agente che classifica la richiesta, recupera i dati e prepara la bozza.
- Validazione dell’operatore, log di ogni passaggio e dashboard.
agenti e automazioni integrati
- Classificatore riconosce il tipo di richiesta
- Ricercatore recupera dati e documenti pertinenti
- Controllore segnala le informazioni mancanti
- Redattore prepara la bozza strutturata
- Operatore approva o corregge: decide sempre una persona
privacy e dati
- Modello eseguito in locale: i dati non escono dall’infrastruttura.
- Accesso limitato ai soli archivi necessari.
- Nessuna risposta inviata senza validazione umana.
- Tracciabilità completa di bozze e modifiche.
strumenti
Piattaforma AI di forecasting
Previsione end-to-end di ricavi e costi del personale: modello dati, algoritmi su misura ed ETL automatico su sorgenti SQL.
problema
Le previsioni economiche richiedevano molto lavoro manuale e offrivano poca visibilità sui driver di redditività.
soluzione
Modello dati, codice Python con algoritmi custom e pipeline ETL schedulata su SQL, con output pronti per il management.
risultato
Meno lavoro manuale, previsioni più accurate, migliore qualità del dato.
come lo facciamo
- Mappatura delle sorgenti SQL e dei driver di costo e ricavo.
- Modello dati e pipeline ETL schedulata.
- Algoritmi di previsione su misura, validati sullo storico.
- Output per il management e controllo dell’errore nel tempo.
agenti e automazioni integrati
- ETL schedulato aggiorna i dati dalle sorgenti
- Controllo qualità blocca dati incompleti o incoerenti
- Motore previsionale ricalcola scenari a ogni aggiornamento
- Analista valida ipotesi e scenari
privacy e dati
- Solo dati aggregati: niente informazioni personali non necessarie.
- Elaborazione sui server dell’azienda.
- Accesso ai report per ruolo.
- Storico delle versioni dei modelli.
strumenti
Ricerca semantica con fonti citate
Il modulo di conoscenza dell’agente: indicizza procedure e documenti e restituisce risposte con il riferimento esatto alla fonte, senza far uscire i dati dall’azienda.
problema
Le informazioni utili erano sparse tra procedure, FAQ e fogli di lavoro: trovarle richiedeva tempo ed esperienza.
soluzione
Indicizzazione dei documenti, ricerca semantica e generazione di bozze con citazioni, su infrastruttura locale.
risultato
Risposte più rapide e verificabili, con ogni affermazione collegata al documento di origine.
come lo facciamo
- Raccolta di procedure, FAQ e fogli di lavoro.
- Pulizia, suddivisione in passaggi e indicizzazione semantica.
- Ricerca per significato e risposta con citazioni.
- Verifica delle risposte e aggiornamento continuo dell’indice.
agenti e automazioni integrati
- Indicizzatore aggiorna l’indice quando cambiano i documenti
- Ricercatore semantico trova i passaggi pertinenti
- Redattore risponde solo a partire dalle fonti
- Utente verifica la fonte con un clic
privacy e dati
- Documenti indicizzati in locale.
- Risposte limitate ai documenti autorizzati.
- Ogni risposta riporta la fonte.
- Nessun dato usato per addestrare modelli esterni.
strumenti
Dashboard di controllo per AI e processi
Cruscotti che raccolgono i dati in automatico e rendono misurabile il lavoro di agenti e automazioni: volumi, tempi, esiti.
problema
Senza misure condivise è difficile capire quanto valore porta un’automazione e dove intervenire.
soluzione
Dashboard con raccolta automatica dei dati da più fonti, KPI operativi e log di tracciabilità delle decisioni dell’AI.
risultato
Visibilità immediata sulle performance e base oggettiva per il miglioramento continuo.
come lo facciamo
- Definizione dei KPI con chi usa il processo ogni giorno.
- Raccolta automatica dei dati da sistemi e log.
- Cruscotti per ruolo e soglie di allerta.
- Revisione periodica e miglioramento continuo.
agenti e automazioni integrati
- Raccolta dati legge sistemi e log in automatico
- Calcolo KPI aggiorna gli indicatori
- Avvisi segnala quando un indicatore supera la soglia
- Responsabile decide le azioni
privacy e dati
- Indicatori aggregati, senza dati personali nei cruscotti.
- Accesso per ruolo.
- Log delle decisioni dell’AI consultabili.
- Dati conservati solo per il tempo necessario.
strumenti
Estrazione dati da documenti
Fatture, DDT, ordini e contratti letti dall’AI: i campi vengono estratti, controllati e inviati al gestionale. I casi dubbi passano a una persona.
problema
Documenti in formati diversi da ricopiare a mano nel gestionale: lavoro lento e soggetto a errori di battitura.
soluzione
Pipeline che riceve i documenti, estrae i campi con l’AI, li valida con regole di business e li registra nei sistemi aziendali.
risultato
Meno inserimento manuale, controlli coerenti e un archivio ordinato e ricercabile.
come lo facciamo
- Raccolta di esempi reali e definizione dei campi.
- Estrazione con OCR e modello linguistico.
- Regole di validazione e confronto con l’anagrafica.
- Registrazione automatica e coda dei casi dubbi.
agenti e automazioni integrati
- Lettore riconosce il tipo di documento
- Estrattore compila i campi
- Validatore controlla totali, date e anagrafiche
- Operatore gestisce solo i casi segnalati
privacy e dati
- Elaborazione in locale o su server in UE.
- Documenti conservati cifrati e solo per il tempo necessario.
- Accesso per ruolo e registro delle modifiche.
- Nessun addestramento di modelli esterni sui documenti.
strumenti
Rilevamento anomalie su dati operativi
Modelli che imparano il comportamento normale di transazioni, consumi o processi e segnalano subito valori anomali, duplicati e dati mancanti.
problema
Errori e anomalie emergono a fine mese, quando correggerli costa di più.
soluzione
Modelli di anomaly detection sui flussi di dati, con alert ordinati per gravità e dettaglio del caso.
risultato
Problemi individuati prima e controlli concentrati dove servono.
come lo facciamo
- Analisi dello storico e definizione di cosa è anomalo.
- Modelli statistici e di machine learning sul comportamento normale.
- Soglie, priorità e canali di notifica.
- Feedback degli utenti per ridurre i falsi allarmi.
agenti e automazioni integrati
- Monitor controlla ogni nuovo dato
- Classificatore assegna gravità e tipo di anomalia
- Notificatore avvisa la persona giusta
- Analista conferma o scarta l’alert
privacy e dati
- Dati pseudonimizzati quando possibile.
- Elaborazione nell’infrastruttura del cliente.
- Ogni alert spiega il motivo della segnalazione.
- Registro degli interventi.
strumenti
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