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Aiuto le aziende a trovare l'attività in cui l'AI fa risparmiare più tempo, a sceglierla come primo progetto e a portarla in produzione. Definiamo il progetto in una call di analisi gratuita e 10 giorni dopo una prima versione funzionante è operativa. Il metodo viene da progetti enterprise: in una grande banca italiana un agente LLM smista oltre 1 milione di ticket dell'help desk l'anno, con l'81% di accuratezza contro il 75% degli operatori.
Quasi tutte le aziende hanno più idee sull'AI che tempo per provarle. Quelle che ripagano sono interne, ad alto volume e facili da misurare: smistare richieste, leggere pratiche, controllare dati, rispondere sempre alle stesse domande. Guardo come lavora oggi il tuo team e trovo l'attività in cui l'AI restituisce più ore.
Lo decidiamo nella call di analisi gratuita: cosa costruire, per chi e cosa vuol dire finito. Da lì, in 10 giorni una prima versione funzionante è operativa.
Ho imparato questo lavoro in banca, dove ogni sistema deve superare una security review. Porto le stesse abitudini nel tuo progetto: modelli in un cloud UE (Azure OpenAI nel tuo tenant quando serve), nessun dato sensibile nei log, un audit trail per ogni decisione e una persona che supervisiona. Così GDPR e AI Act si gestiscono molto più facilmente che aggiungendo controlli alla fine.
Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Functions, LangChain, LangGraph, FastAPI, Kafka, OpenShift, Kubernetes, PostgreSQL, MongoDB.
Ho lavorato tre anni e mezzo in Sprint Reply su progetti come questi, per banche e società finanziarie italiane. I nomi dei clienti sono riservati.
Nel lavoro interno ad alto volume che puoi già misurare: smistare richieste, controllare pratiche, estrarre dati. In una grande banca italiana questo ha voluto dire smistamento dei ticket dell'help desk (oltre 1 milione l'anno, 81% di accuratezza), verifiche sulle pratiche di successione (−80% dei tempi) ed estrazione dei dati di bilancio (oltre 2.500 documenti al giorno). In tutti e tre le eccezioni restano in mano a una persona.
Scegli l'attività con più volume, un numero che segui già e un errore che costa poco. Se un riferimento non c'è, il primo passo è misurarlo. Lo decidiamo insieme nella call di analisi gratuita.
Sì, con la giusta architettura. Nei miei progetti bancari i modelli giravano su Azure OpenAI nel cloud UE del cliente, nessun dato sensibile finiva nei log e ogni documento in produzione aveva il suo audit trail. Alcune pipeline giravano interamente sull'OpenShift del cliente.
Un sistema in produzione, con risultati misurati rispetto al processo che sostituisce. In ogni progetto ho coordinato il team di sviluppo, fatto da referente tecnico per il cliente e progettato l'architettura. Lavoro in italiano e in inglese.
Rispetto al tuo processo attuale, con metriche che segui già. In banca questo ha voluto dire accuratezza rispetto allo smistamento manuale (81% contro 75%), tempi di risoluzione (da 5–6 a 2–3 giorni), tempi di gestione (−80%) e lavoro manuale (−84%).
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Raccontami il processo. Lo definiamo in una call gratuita, poi una versione funzionante è operativa entro 10 giorni.
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