AI e automazione
Progettiamo copiloti, agenti e automazioni che lavorano dentro workflow reali: documenti, ticket, knowledge base, processi amministrativi, customer care, operation e sviluppo software.
Il valore dell'AI non nasce dal modello più recente, ma da dati affidabili, perimetro chiaro, responsabilità umane, integrazioni corrette e misure di qualità. Per questo uniamo sviluppo software, data governance, sicurezza e change management.
Portiamo l'AI dove può ridurre lavoro ripetitivo e migliorare decisioni, senza togliere controllo ai team.
Assistenti per leggere documenti, sintetizzare informazioni, preparare bozze, cercare knowledge base e supportare attività operative.
Automazioni che eseguono task multi-step con log, limiti, approvazioni e integrazioni con strumenti aziendali.
RAG, motori di ricerca semantica e chatbot interni basati su fonti verificate e aggiornabili.
Policy, classificazione dati, filtri PII, gestione accessi, monitoraggio qualità e procedure di escalation.
Analisi di processi, dati, strumenti, rischi, competenze e casi d'uso prioritari.
MVP su un workflow specifico, con fonti, prompt, valutazioni e criteri di accettazione.
Connessione con gestionali, repository, CRM, ticketing, documentale, dashboard e API.
Policy d'uso, ruoli, metriche, formazione utenti e regole di manutenzione.
Scegliamo processi con valore misurabile, rischio gestibile e dati disponibili.
Definiamo accessi, fonti, limiti, approvazioni, logging e responsabilità.
Testiamo con utenti reali, misurando qualità output, tempo risparmiato, errori e fiducia.
Portiamo il sistema in produzione con monitoraggio, formazione e backlog evolutivo.
Sintesi, classificazione, estrazione dati, controllo completezza e bozze operative.
Knowledge assistant, suggerimenti risposta, triage ticket e supporto agli operatori.
Supporto a code review, documentazione, onboarding, ricerca interna e automazioni DevOps.
Controlli su policy, log, evidenze, checklist e preparazione audit.
Caso simulato: richiesta T-017 del referente Team Operations. L’attività è riassumere un verbale interno allegato; la priorità è normale. L’AI legge il documento, estrae i punti chiave e prepara una bozza con: ID pratica T-017, referente, riepilogo e priorità proposta. Il risultato atteso è un testo pronto per revisione umana, non un salvataggio automatico né un inoltro diretto.
Il flusso si ferma e segnala STOP se manca il referente, se l’allegato è illeggibile, se i dati sono contraddittori o se la richiesta riguarda clienti, denaro, conformità o permessi. In questi casi non si indovina: si chiede integrazione e autorizzazione umana prima di procedere. Ogni revisione dovrebbe registrare fonte, revisore ed esito, così il team può distinguere ciò che è stato automatizzato da ciò che è rimasto sotto controllo umano.
Se vuoi valutare un caso reale, prepara una descrizione breve del processo e inviala tramite Contatti. Può essere utile anche questa guida su automazione AI e regole, per capire quando partire da regole, supervisione o AI operativa.
Partiamo da un assessment breve: processi, dati, rischi, casi d'uso e roadmap di adozione.
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