01
Knowledge assistant
Interroga documenti, contenuti e basi dati aziendali con RAG e controllo delle fonti.
AI & automazioni
AI utile quando entra nel processo.
Assistenti, RAG, agenti e automazioni che lavorano sui dati dell’azienda e si collegano ai sistemi già utilizzati.
RAG
LLM API
AI agents
Workflow
Knowledge base
Decision support
Use cases
Dove l’AI crea valore
La tecnologia viene dopo: prima individuiamo il punto in cui si può ridurre lavoro, tempi di risposta o complessità.
02
Automazione operativa
AI inserita in workflow che leggono dati, generano output e attivano azioni.
03
Customer service
Assistenti conversazionali capaci di rispondere e, quando serve, interrogare sistemi esterni.
04
Voce
VoiceBot con riconoscimento e sintesi vocale per servizi telefonici e procedure guidate.
05
Content automation
Generazione di contenuti a partire da dati strutturati, con regole di brand e canali di pubblicazione.
06
Decision support
Combiniamo dati real-time, regole e AI per proporre decisioni utili all’utente o all’operatore.
Case study
Sporti: un chatbot che si aggiorna dal portale
Web scraping, embeddings e RAG permettono alla knowledge base di seguire i contenuti pubblicati senza doppia manutenzione.
- Knowledge base dinamica
- Vector database
- RAG
- Aggiornamento automatico
Dal problema alla soluzione
Analisi del processo, prototipo, sviluppo, integrazione e miglioramento continuo.
Case study
Woppy: l’AI parte dai dati del catalogo
Il plugin usa le schede WooCommerce come fonte per generare copy e programmare contenuti sui canali Meta.
- WooCommerce data
- LLM API
- Meta Graph API
- Scheduling
Dal problema alla soluzione
Analisi del processo, prototipo, sviluppo, integrazione e miglioramento continuo.
Metodo
Costruiamo per iterazioni, non per promesse
Un percorso chiaro riduce il rischio e consente di validare presto la soluzione.
Analisi
Partiamo dal processo reale, dai dati disponibili e dai vincoli.
Prototipo
Definiamo il flusso, le integrazioni e un primo perimetro verificabile.
Sviluppo
Costruiamo in modo modulare, collegando API, dati, AI e interfacce.
Evoluzione
Misuriamo, miglioriamo e aggiungiamo funzionalità quando servono.
Prima dell’AI, troviamo il processo giusto.
L’AI & Automation Assessment serve a identificare casi d’uso concreti e priorità reali.