Leverage
Automatizzare ricerca, classificazione e passaggi ripetitivi senza perdere controllo.
Applied Intelligence
Agenti, RAG, knowledge system e workflow automation collegati a dati, strumenti e responsabilità reali.
Applied Intelligence / principio
L'AI utile non è una chat appoggiata sopra i dati. È un sistema con contesto, strumenti, limiti, verifiche e metriche operative.
Outcome
La tecnologia è utile solo quando migliora una metrica, riduce un rischio o rende possibile un processo prima troppo costoso.
Automatizzare ricerca, classificazione e passaggi ripetitivi senza perdere controllo.
Informazioni interne interrogabili con fonti e permessi coerenti.
Azioni, limiti, logging e revisione umana progettati insieme al modello.
Scope
Definiamo il perimetro in discovery. Questi sono i blocchi che possiamo orchestrare per ai & automation.
Metodo dedicato
Le fasi non sono cerimonia: ciascuna serve a eliminare un'incertezza prima che diventi costosa.
Valore, frequenza, rischio e dato disponibile prima del modello.
Dataset di test e criteri di qualità misurabili.
Tool, dati, permessi, fallback e human review.
Costi, qualità, errori e sicurezza monitorati nel tempo.
Engineering-first
Prima di iniziare
Sì, ma con permessi minimi, tool espliciti, logging e approvazione umana dove il rischio lo richiede.
Sì. Possiamo progettare ingestion, indicizzazione, retrieval e controllo degli accessi.
Definiamo test e metriche sul caso d'uso: accuratezza, copertura, tempi, costo e tasso di intervento umano.
Valutazione del progetto
Partiamo da obiettivo, contesto e vincoli. Il configuratore raccoglie solo le informazioni utili e si apre già contestualizzato sull'area che stai valutando.