Competenze
IA applicata
I modelli linguistici sono utili per una precisa classe di problemi: leggere documenti non strutturati, classificare richieste, redigere bozze, cercare e riassumere. Li integriamo nei flussi di lavoro reali, con qualità misurabile, alternative chiare e persone coinvolte dove serve.
01 — Situazioni tipiche
- Il personale passa ore a copiare dati da e-mail, PDF e scansioni in altri sistemi.
- Le richieste in arrivo vanno smistate, inoltrate o evase, e le regole sono difficili da mettere per iscritto.
- La conoscenza è dispersa tra manuali, ticket e cartelle condivise, e nessuno trova nulla.
- Un progetto pilota di IA ha impressionato in demo e non è mai arrivato in produzione.
02 — Cosa facciamo
- Elaborazione di documenti ed e-mail
- Estrazione di dati strutturati da fatture, ordini, documenti di trasporto e corrispondenza — con validazione e code di revisione.
- Classificazione e instradamento
- Smistamento di richieste, ticket o lead per intento, urgenza o competenza.
- Ricerca interna e assistenti
- Ricerca nei vostri documenti con fonti, permessi e un’onesta indicazione dell’incertezza.
- Valutazione
- Set di test e metriche per sapere se un modello è abbastanza buono prima che tocchi dati di produzione.
03 — Come lavoriamo
Partiamo dal flusso di lavoro, non dal modello. Ogni componente di IA riceve un set di valutazione costruito sui vostri casi reali, un’alternativa definita quando è incerto e un logging rispettoso della protezione dei dati. Dove basta una regola semplice, usiamo la regola.
- Claude e altre API LLM
- Output strutturati
- Retrieval (pgvector)
- Pipeline di valutazione
- Python
- Automazione dei flussi
04 — Quando non servirci
Non vendiamo l’IA come strategia. Se il problema è un processo mancante o dati di scarsa qualità, un modello non lo risolve — e lo diciamo.
Avete un problema che vale la pena risolvere?