AI & AUTOMATION

Sì, se l’architettura è progettata bene. Noi impostiamo governance e controllo su tre livelli:

- Accessi e permessi (chi vede cosa, con ruoli e policy chiare)

- Tracciamento e audit (log delle azioni, delle chiamate, delle fonti consultate e degli output generati)

- Sicurezza applicativa (ambienti separati, gestione credenziali, minimizzazione dei dati trattati)

Se usiamo un approccio RAG, l’AI non “impara” i tuoi documenti: li consulta in modo controllato, rispettando permessi e priorità delle fonti. Dove necessario, aggiungiamo anche redazione dati sensibili e regole di output.

No, e non deve essere un ostacolo. Partiamo insieme da un workshop strategico e sviluppiamo il PoC con il nostro team. Formiamo poi i tuoi collaboratori per renderli autonomi nella fase di adozione e manutenzione.

Il punto è avere un processo stabile, non “una demo che funziona una volta su due”.

Dipende dalla complessità del caso d’uso, ma in media bastano 4–6 settimane per un Proof of Concept funzionante.

L’obiettivo è partire in piccolo, misurare il valore, poi scalare velocemente in produzione.

La differenza sta nel livello di flessibilità e comprensione:

- RPA: automatizza azioni ripetitive e “rigide” (clic, compilazioni, sequenze). È potente, ma soffre quando cambiano schermate o logiche.

- Agenti AI: comprendono testo e contesto, gestiscono eccezioni, scelgono “il prossimo passo” e possono chiedere conferma quando serve.

Spesso la soluzione migliore è ibrida: l’agente AI decide e orchestra, mentre API/RPA eseguono azioni operative su sistemi specifici.

Sì. Il lavoro vero dell’automazione è far parlare sistemi diversi. Noi integriamo tramite:

- API / Webhook / connettori (scelta primaria, più robusta e manutenibile)

- Integrazioni su database o file quando richiesto da sistemi legacy

- RPA solo quando non esistono alternative affidabili (e sempre con criteri di stabilità e monitoraggio)

Prima di sviluppare, facciamo sempre una verifica: cosa possiamo automatizzare davvero senza creare un “castello fragile”.

Con metriche e guardrail, non con la speranza. Impostiamo:

-Monitoraggio costi (token, chiamate, frequenza, latenza) e regole per contenere sprechi

-Valutazione qualità (accuracy, tasso di correzione, escalation a umano, errori ricorrenti)

- Guardrail e policy (stile di risposta, vincoli, fonti consentite, blocchi su richieste rischiose)

- Versioning e miglioramento continuo su prompt, fonti RAG e workflow

Così l’AI diventa gestibile, non imprevedibile.

Dipende da processi, integrazioni e volumi, non solo dalla tecnologia. Per questo proponiamo un percorso progressivo:

1. definiamo use case + KPI + ROI atteso

2. realizziamo un pilot e misuriamo

3. investiamo sulla messa in produzione e sull’estensione solo dove c’è impatto
   In questo modo il budget è guidato dai numeri, non dalla percezione.

Per partire bene bastano tre cose:

- Un processo chiaro (anche se oggi è manuale e “disordinato”)

- Accesso ai sistemi coinvolti (o ai dati minimi necessari)

- Una persona owner lato tuo (che conosce il processo e valida output)
Al resto pensiamo noi: assessment, design, implementazione, test e messa in produzione.