AI per aziende, dentro un processo preciso.
Dalla ricerca nei documenti alla generazione di contenuti: definiamo un caso d’uso, verifichiamo i risultati e prevediamo il controllo umano.
Compila il modulo: la richiesta arriva direttamente al team ZenCode.
- Caso d’uso
- Prova su campione
- Revisione e integrazione
Un percorso da definire sui tuoi dati e sul tuo processo.
Dove l’AI può essere utile. E dove va verificata.
Lavoriamo con AI generativa, sistemi RAG e OCR per portare nuove funzioni nei software aziendali. Partiamo da un’attività concreta e dai dati disponibili, definiamo cosa deve fare la soluzione e come verificarne i risultati prima di integrarla nel lavoro del team.
Quando il team deve consultare molti documenti, rielaborare contenuti ricorrenti o riportare manualmente informazioni da scansioni e PDF nei sistemi aziendali.
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Conoscenza dispersa
Procedure e documenti richiedono ricerche ripetute: un assistente con fonti può aiutare a consultarli.
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Contenuti ricorrenti
Bozze, materiali formativi e riassunti assorbono tempo, ma richiedono comunque una revisione responsabile.
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Dati nei documenti
Informazioni da PDF e scansioni vengono copiate nei sistemi: estrazione e controlli vanno progettati insieme.
Prima si definisce il compito. Poi si prova l’AI.
RAG, modelli generativi e OCR sono opzioni tecniche, non il punto di partenza. La scelta dipende dal risultato richiesto e dai dati utilizzabili.
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Scegliamo un caso verificabile
Definiamo input, output atteso, persone coinvolte e casi in cui la soluzione deve fermarsi o chiedere conferma.
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Valutiamo su esempi rappresentativi
Confrontiamo le risposte o le estrazioni con criteri concordati, includendo errori e casi limite.
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Progettiamo l’uso nel lavoro reale
Solo dopo la verifica definiamo integrazione, ruoli, accessi, revisione umana e monitoraggio.
Una prova utile ha confini espliciti.
Attività e condizioni vengono definite sul caso concreto, prima della proposta.
Attività da mettere a perimetro
- Caso d’uso, dati disponibili e criteri di verifica
- Prova su un campione rappresentativo concordato
- Revisione di risposte, dati estratti e contenuti generati
- Integrazione, accessi e supervisione definiti sul contesto
Da verificare insieme
- Qualità, diritti d’uso e disponibilità dei dati o documenti
- Fornitori, trattamento dei dati e requisiti di sicurezza
- Soglie di qualità, casi limite e responsabilità della revisione
Il primo confronto serve a inquadrare il caso; l’eventuale prova ha perimetro, attività e costi concordati prima di iniziare.
AI generativa già integrata in una piattaforma reale.
Nell’evoluzione di Tentacle, con Progetto Automazione e Digital Dictionary, abbiamo integrato funzioni generative per corsi, podcast, percorsi formativi e agenti AI.
Questo caso documenta l’AI generativa nella piattaforma Tentacle; non attribuisce al progetto funzioni RAG o OCR.
Prima di iniziare, facciamo chiarezza.
Qualche risposta per iniziare a conoscerci meglio.
Fai una domanda a ZenCodeL’AI può lavorare sui nostri documenti?
Dipende da disponibilità, qualità, diritti d’uso e sensibilità dei documenti. Prima di scegliere un modello o un fornitore definiamo accessi, trattamento dei dati e perimetro della prova.
Come verificate la qualità delle risposte?
Definiamo esempi e criteri di accettazione per il caso d’uso. Valutiamo anche errori e casi limite; dove l’impatto lo richiede, la revisione resta a una persona responsabile.
Serve sempre l’intelligenza artificiale?
No. Se una regola deterministica, una ricerca migliore o una semplice integrazione risolvono il problema con meno complessità, sono opzioni da valutare prima.