Trasformazione AI
Trasformazione AI: l'AI dentro i processi che il vostro team usa già
Portiamo l'intelligenza artificiale nel lavoro che il vostro team fa già: email e documenti letti e archiviati, risposte dai dati aziendali, bozze pronte per l'approvazione di una persona e assistenti negli strumenti che si aprono ogni giorno. Ogni risposta tiene conto di chi chiede, e i dati personali restano dove devono stare.
Vi riconoscete in queste situazioni?
- Ogni settimana qualcuno chiede gli stessi numeri e aspetta che un collega prepari un report in Excel.
- Avete provato ChatGPT, ma non vede i vostri sistemi, e i colleghi ci incollano i dati a mano.
- Nessuno sa dire quali dati potrebbe vedere un'AI, così il progetto resta fermo tra IT e ufficio legale.
- Schede prodotto, annunci o email servono in più lingue e qualcuno li traduce a mano.
- Le informazioni utili arrivano da post social, PDF o email, e qualcuno le ricopia in un foglio di calcolo.
Cosa realizziamo
Passaggi AI dentro i processi esistenti
Email, fatture e moduli in arrivo vengono letti, smistati e registrati nella scheda giusta del CRM o del database. Una persona controlla i casi dubbi prima che proseguano.
Assistenti che rispondono dai dati aziendali
Il personale fa domande in linguaggio naturale e riceve risposte con tabelle e grafici dai dati aggiornati. Accanto a ogni risposta compaiono la fonte e quanto è recente il dato.
Una chat dentro il gestionale
Un pannello di chat nello strumento interno che le persone aprono già ogni giorno, senza cambiare applicazione né copiare dati.
Traduzione automatica con AI
Un testo scritto una volta compare anche nelle altre lingue. Su ALProperty, Gemini su Vertex AI traduce ogni annuncio a ogni modifica dell'agente.
Estrazione dati da contenuti disordinati
Post, pagine web e documenti trasformati in dati ordinati. Pushim.al legge ogni giorno siti e post social delle agenzie di viaggio e ne ricava offerte con date e prezzi.
Il vostro prodotto dentro Claude e ChatGPT
Un server MCP per lavorare con il vostro prodotto dall'assistente AI che si usa già, come fanno i presentatori con The Quiz Master.
Permessi e privacy dei dati
Le richieste girano con i permessi dell'utente autenticato, in sola lettura quando basta leggere, e i dati personali vengono filtrati prima di arrivare al modello.
Come lavoriamo
01
Un caso d'uso reale
Partiamo da una domanda o da un'attività che il team ripete spesso e guardiamo i dati che ci sono dietro, non da una lista di idee sull'AI.
02
Dati e permessi
Verifichiamo dove stanno i dati, chi può vedere cosa e cosa non deve mai arrivare al modello. Questo guida il progetto fin dall'inizio.
03
Una prima versione nel posto giusto
Costruiamo una prima versione dentro lo strumento che il team usa già e la facciamo provare presto ad alcuni utenti reali.
04
Pilota, correzioni, estensione
Leggiamo domande e risposte vere del pilota, correggiamo ciò che non va e solo dopo aggiungiamo altre fonti di dati o altri utenti.
Dove l'abbiamo già fatto
In Bettermile, parte del gruppo GLS, il nostro fondatore guida lo sviluppo di Bekki: un assistente AI nel Back Office dove il personale operativo chiede di giri di consegna, pacchi e depositi e riceve risposte dai dati in tempo reale, in sola lettura e con i propri permessi. Nei nostri prodotti l'AI traduce annunci immobiliari, estrae offerte di viaggio e permette agli assistenti di scrivere quiz.
Domande frequenti
I dati della mia azienda vengono usati per addestrare i modelli AI?
Lavoriamo con le API aziendali dei provider cloud, come Claude su AWS Bedrock o Gemini su Google Vertex AI, i cui termini prevedono che i vostri prompt non vengano usati per l'addestramento. In più inviamo al modello solo i dati che servono alla domanda, e i dati personali si possono filtrare prima che escano dai vostri sistemi.
L'assistente può mostrare dati che un utente non dovrebbe vedere?
Lo progettiamo in modo che non possa farlo. Ogni richiesta gira con i permessi di chi la fa, quindi l'assistente vede quello che quella persona vedrebbe nei vostri strumenti, niente di più. Quando basta leggere, gli strumenti sono in sola lettura.
E se l'AI sbaglia una risposta?
Le risposte nascono da chiamate ai vostri dati reali, non dalla memoria del modello. Accanto a ogni risposta mostriamo la fonte e quanto è aggiornato il dato, così chi legge può controllare. Durante il pilota rivediamo le conversazioni reali e correggiamo strumenti o istruzioni dove le risposte non tornano.
Dobbiamo sostituire il gestionale o il software che usiamo?
No. L'assistente o la funzione AI si aggiunge a quello che avete già: gestionale, database, prodotto. Ci colleghiamo tramite le loro API e teniamo le modifiche al minimo.
Con quali modelli AI lavorate?
Abbiamo portato in produzione progetti con Claude su AWS Bedrock e con Gemini su Google Vertex AI. La scelta dipende dal compito, da dove sono ospitati i vostri dati e dal cloud che l'azienda usa già.