Ricerca nella conoscenza aziendale
Sistemi RAG per consultare documenti e procedure con riferimenti alle fonti. Definiamo aggiornamento dei contenuti, permessi e gestione delle domande a cui i dati non permettono di rispondere.
ErinTech Labs / AI applicata
AI applicata al lavoro quotidiano.
Progettiamo ricerca documentale, classificazione e assistenti interni collegati ai tuoi strumenti. Partiamo da un compito definito, dai dati disponibili e da un modo concreto per valutare il risultato.
Raccontaci il progettoDal prototipo interessante a un processo affidabile.
Una risposta convincente non è sufficiente per usare l'AI in azienda. Servono fonti accessibili alle persone giuste, esempi rappresentativi e un comportamento chiaro quando il modello sbaglia o non ha informazioni. Lavoriamo su questi vincoli prima di estendere un esperimento all'intera organizzazione.
01 / Dove interveniamo
Dove interveniamo
Esempi di applicazione, da valutare sul tuo contesto.
Classificazione ed estrazione
Supporto alla lettura di richieste, ticket e documenti, con categorie e campi concordati. I casi incerti passano a una persona, invece di trasformarsi automaticamente in dati affidabili.
Assistenti dentro i prodotti
Funzioni che aiutano a trovare informazioni o preparare attività nei software esistenti. Limitiamo gli strumenti disponibili al modello e richiediamo conferme per le operazioni che lo rendono necessario.
02 / Cosa prevede il lavoro
Cosa prevede il lavoro
Il perimetro effettivo viene concordato in fase di analisi.
- Caso d'uso, vincoli sui dati e criteri di valutazione
- Prototipo con esempi rappresentativi e confronto iniziale
- Integrazione, controlli sugli accessi e gestione degli errori
- Monitoraggio di qualità, tempi e costi di utilizzo
03 / Come lavoriamo
Come lavoriamo
Scegliere un compito preciso
Identifichiamo utenti, input, risultato atteso e modalità di revisione. Verifichiamo se regole tradizionali o ricerca strutturata risolvono già il problema.
Misurare prima di estendere
Costruiamo un insieme di esempi, inclusi casi difficili, e confrontiamo i risultati con una base di partenza. Qualità, latenza e costo vengono considerati insieme.
Integrare con limiti espliciti
Introduciamo il sistema in un flusso controllato. Definiamo fallback, supervisione e verifiche periodiche quando cambiano documenti, modelli o modalità di utilizzo.
04 / FAQ
Domande frequenti
Servono grandi quantità di dati per iniziare?
Non sempre. Un primo caso di ricerca documentale può partire da una raccolta limitata ma curata. Altri obiettivi, come previsioni o modelli specifici, richiedono dati storici adeguati. Valutiamo qualità e disponibilità prima di scegliere l'approccio.
Come vengono trattati i documenti aziendali?
Prima di collegare i dati definiamo accessi, destinazioni, conservazione e condizioni dei fornitori coinvolti. La scelta tra servizi gestiti e modelli in un ambiente dedicato dipende dai vincoli aziendali e va verificata nel progetto.
L'AI può dare risposte sbagliate?
Sì. Riferimenti alle fonti, valutazioni su esempi reali e controlli riducono il rischio ma non garantiscono risposte sempre corrette. Progettiamo limiti e passaggi di revisione coerenti con le conseguenze di un errore.
Si può aggiungere l'AI a un'applicazione esistente?
Sì, dopo aver verificato API, autenticazione e disponibilità dei dati. Possiamo partire da una funzione circoscritta e misurare l'utilità prima di intervenire su altri processi.
Quale attività merita una prova?
Descrivi il punto di partenza, gli strumenti che usi e il risultato che cerchi. Definiamo insieme il prossimo passo.
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