Agenti progettati in base alla problematica operativa.
Gli agenti predefiniti costringono il processo ad adattarsi allo strumento. Il modello di incarico inverte questo vincolo: partiamo dalla criticità operativa, definiamo l'obiettivo, progettiamo l'agente sulla base delle vostre conoscenze e sistemi, e lo implementiamo in produzione. Non si offre una soluzione fai-da-te, bensì ingegneria applicata.
Il motivo del fallimento degli agenti AI generici negli ambienti di produzione.
Gli strumenti AI predefiniti si rivolgono a un cliente medio, non alle vostre specifiche necessità. Mancano di accesso alle vostre conoscenze interne, ai sistemi transazionali e alle regole aziendali, senza offrire incentivi per l'integrazione. L'effetto è un livello di automazione parallelo che genera ulteriori isolamenti, invece di superare quelli esistenti.
Risorse qualificate impiegate nella routine
Esperti di settore impegnati costantemente in inserimento dati, smistamento documenti e riconciliazione: attività uniformi, ripetitive e che possono essere strutturalmente automatizzate.
Substrato di dati disconnesso
CRM, ERP, sistemi di ticketing e archivi documentali risiedono in repository distinti. L'elaborazione inter-sistema rappresenta proprio il limite che un agente generico non è in grado di superare senza un'integrazione specifica.
Mancanza di contesto operativo
Il fenomeno delle allucinazioni è riconducibile al contesto, prima ancora che al modello. Un agente privo di accesso diretto a dati interni, policy e storico decisionale inventerà informazioni in modo sistematico e convincente.
Un incarico specifico, non un prodotto standard.
Nessun sistema drag-and-drop. I nostri ingegneri individuano le criticità, stabiliscono l'ambito d'azione dell'agente, ne delineano i metodi di recupero e l'interfaccia, procedendo poi alla distribuzione nel vostro ambiente. Il risultato finale è un sistema operativo e non un mero prototipo in fase di stallo.
Radicato nella realtà operativa aziendale
Ogni agente è integrato nella vostra base di conoscenza tramite Agentic RAG: documentazione, contratti, database transazionali e decisioni storiche. Il recupero delle informazioni è tracciabile, le risposte includono la fonte di origine e le richieste fuori ambito vengono scartate automaticamente, prevenendo informazioni fittizie.
Interfaccia strumentale deterministica
L'agente non solo elabora, ma esegue. Gli impieghi dello strumento prevedono procedure ben definite e vengono registrati per successive revisioni:
- Analizza, estrae e riassume documenti estesi.
- Invia messaggi su Slack, WhatsApp o Microsoft Teams.
- Legge e scrive in CRM (HubSpot, Salesforce) ed ERP, in base ai limiti operativi stabiliti.
- Attiva logiche aziendali multi-step tramite l'orchestrazione dei workflow in n8n.
Sviluppato in armonia con la realtà aziendale
Facendo leva sulla psicologia del lavoro, ogni intervento analizza le modalità di passaggio di consegna: in quali contesti l'agente opera autonomamente, quando scala la richiesta e quando la rimette a una persona. Il traguardo è un'adozione a lungo termine, non una semplice demo di successo.
Tre categorie di interventi ricorrenti.
La maggior parte dei progetti si riconduce a tre schemi architetturali. Il confronto esplorativo determinerà quale struttura sia adatta a risolvere il problema operativo.
Analisi avanzata di documenti e dati
Agenti in grado di esaminare contratti da 500 pagine per identificare clausole di rischio, o di analizzare report finanziari rilevando incongruenze significative. I risultati sono strutturati, corredati da fonti e predisposti per l'audit.
Gestione multi-agente
Strutturazione in pipeline: un agente addetto alla ricerca raccoglie i dati, un analista li elabora e un revisore ne redige la sintesi. Ogni flusso in ingresso e in uscita può essere verificato singolarmente in funzione del progetto; non tutti i processi richiedono questa struttura.
Modellazione predittiva personalizzata
Laddove l'azienda disponga di serie storiche significative, si progetta una modellazione predittiva ad hoc (rischio di abbandono, politiche di prezzo, classificazione del sentiment) per integrare e non semplicemente duplicare l'elaborazione LLM. Ogni caso viene analizzato singolarmente.
Si integra con il tuo stack
Notifiche in tempo reale, sincronizzazione utenti e dati BI-ready. Una piattaforma, ogni strumento che già usi.
Notifiche in tempo reale
Slack
Microsoft Teams
Google Chat
Accesso e sincronizzazione utenti
SCIM 2.0
Microsoft Entra ID
Okta
Google Workspace
BI & Reporting Avanzati
GraphQL
Microsoft Excel
Power BI
Google Sheets
Tableau
Sincronizzazione Software HR
BambooHR
Personio
HiBob
Factorial
Workday
L'agente lavora alla fonte dei vostri dati.
Localizzazione dei dati, sovranità e conformità normativa definiscono l'ambiente di distribuzione dell'agente: operiamo nel pieno rispetto di tali vincoli senza aggirarli.
Conforme al GDPR, progettato pensando alla privacy. I dati aziendali sensibili non lasciano mai l'area di competenza stabilita: gestita, su cloud privato o in sede.
Cloud gestito
Gestiamo le infrastrutture, il monitoraggio e gli aggiornamenti in vostra vece. Gli standard SLA (Service Level Agreement) riguardanti le disponibilità ed i tempi di risposta sono integrati nel contratto operativo, evitando dichiarazioni generiche.
Cloud privato o infrastruttura locale (on-premise)
Implementazione nel vostro ambiente AWS, Azure o GCP, oppure in un'infrastruttura locale. I dati rimangono rigorosamente all'interno del perimetro della vostra rete.
Integrazione con le interfacce esistenti
L'agente si interfaccia direttamente negli ambienti di lavoro correnti (console web, canali Slack, Teams o tramite un'API headless che comunica con altri sistemi).
Dalle criticità operative alla messa in produzione del sistema, in quattro step.
Diagnostica e definizione dell'ambito
Identificazione delle anomalie operative, definizione dei limiti di intervento dell'agente, individuazione delle fonti di informazione e delle necessarie integrazioni tra strumenti. Risultato: un documento tecnico dettagliato.
Sviluppo ingegneristico
I nostri esperti delineano la struttura logica, selezionano e predispongono i modelli operativi, integrando in un ambiente protetto il sistema di estrazione dei dati e i framework degli strumenti.
Certificazione e test di sicurezza (red-teaming)
Prima di essere esposto al traffico in produzione, l'agente viene testato con una serie rappresentativa di input derivanti dal contesto d'impiego. Le anomalie, come allucinazioni, derivazioni dell'ambito o cattivo uso degli strumenti, vengono scoperte ed eliminate manualmente rispettando precisi standard di ammissione.
Produzione e calibrazione continua
L'agente passa in fase di produzione. I parametri di rendimento e le garanzie qualitative vengono costantemente analizzati nel corso del servizio; le impostazioni dell'agente si adeguano parallelamente allo sviluppo del quadro operativo.
Avvia una fase di valutazione per la definizione del progetto.
Evidenziate le inefficienze operative che altrimenti verrebbero sopportate passivamente. Ne studieremo la compatibilità tecnica, definendo le specifiche del prodotto e delineandone l'estensione, la tempistica e il budget.
Un confronto operativo con gli ingegneri, non una demo commerciale.
