IA che risolve un problema reale — non una demo

Casi d’uso che funzionano oggi

• Assistenti sui tuoi contenuti — rispondono alle domande di clienti o dipendenti partendo dalla tua documentazione, mostrando le fonti
• Elaborazione di documenti — estrazione di dati da fatture, moduli, contratti o e-mail in record strutturati
• Classificazione e smistamento — ordinare automaticamente ticket di assistenza, contatti o messaggi
• Ricerca che capisce il significato tra i tuoi prodotti o nella tua knowledge base
• Modelli predittivi — domanda, abbandono o punteggio di rischio dai tuoi dati storici
• Assistenza ai contenuti — bozze e riassunti rivisti da una persona prima della pubblicazione

Come rendiamo affidabile l’IA

1. Definire il compito e cosa significa «buono», con un set di test di esempi reali.
2. Scegliere l’approccio più semplice che raggiunge l’obiettivo — a volte regole o ML classico battono un modello di grandi dimensioni.
3. Misurare accuratezza, latenza e costo prima del lancio, e continuare a monitorare dopo.
4. Aggiungere protezioni: recupero da fonti affidabili, controlli su input e output e revisione umana per le decisioni importanti.

Prima di tutto la protezione dei dati

Riduciamo al minimo ciò che viene inviato ai modelli esterni, preferiamo fornitori con opzioni di trattamento dei dati nell’UE e condizioni d’uso chiare, e documentiamo il flusso dei dati per il tuo registro GDPR. Dove serve, i modelli possono girare su un’infrastruttura sotto il tuo controllo.