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Automazione AI

Capability trasversale · Advisory + Labs

Automazioni costruite sui flussi di lavoro reali, con le persone al comando.

Lavoriamo con i tuoi team per capire come si svolge davvero un flusso di lavoro, decidere dove automazione e agenti AI hanno senso e co-progettarli, sperimentarli e integrarli nei tuoi sistemi esistenti, con la revisione umana dove le decisioni contano e l'osservabilità necessaria per gestirli in produzione.

Parliamo dei tuoi processi
Che cos'è

Deterministica dove le regole sono chiare, modelli dove serve giudizio.

L'automazione basata su regole gestisce input strutturati e regole stabili. Molti flussi di lavoro però comprendono email, documenti, richieste in testo libero ed eccezioni che le regole non riescono a descrivere. In quei passaggi i modelli linguistici possono leggere, classificare, estrarre e redigere. Insieme ai tuoi team decidiamo dove collocare ciascun approccio e manteniamo ogni passaggio basato su modelli esplicito, testabile e verificabile.

Competenze

Che cosa progettiamo e costruiamo con te

Automazione dei flussi di lavoro

Processi in più passaggi, come ricezione, smistamento, estrazione dei dati, preparazione dei documenti e aggiornamento dei sistemi, modellati come flussi espliciti con input, output e percorsi di errore definiti.

Sistemi agentici

Agenti che pianificano un'attività e scelgono quali strumenti richiamare, usati dove il percorso cambia da caso a caso. La loro autonomia è delimitata da permessi sugli strumenti e punti di revisione.

Human-in-the-loop

Passaggi di approvazione prima delle azioni rilevanti, code di revisione per i casi incerti ed escalation a responsabili designati. Le decisioni delle persone vengono registrate e alimentano la valutazione.

Integrazione di API e strumenti

Ogni strumento che un'automazione può usare ha uno schema, un perimetro e una gestione degli errori espliciti. I connettori vengono sviluppati o configurati con il tuo team IT per ogni incarico, oppure passano da una piattaforma di integrazione che già usi.

Sistemi aziendali

ERP, CRM, gestione documentale, ticketing, email e database. Un'automazione ben progettata lavora con i tuoi sistemi di riferimento invece di creare una copia parallela dei tuoi dati.

Deployment privato

Dove i dati non possono uscire dal tuo perimetro, modelli e orchestrazione possono essere eseguiti in un cloud privato o on-premises, come descritto in AI confidenziale.

In produzione

Osservabili, governate e valutate.

Osservabilità

Nelle architetture che definiamo insieme, ogni esecuzione viene tracciata: input, chiamate ai modelli, chiamate agli strumenti, decisioni e output. Log, metriche e alert rendono visibili gli errori e permettono di ricostruire perché un caso è stato gestito in un certo modo.

Governance

Responsabili definiti, politiche di approvazione, prompt e configurazioni versionati, regole di trattamento dei dati e una traccia di audit delle azioni automatiche e umane.

Valutazione

Insiemi di test ricavati da casi reali, valutazione prima di ogni rilascio, monitoraggio della qualità in produzione e controlli di regressione ogni volta che cambiano un modello, un prompt o un'integrazione.

Scelte architetturali

Decise insieme, non per impostazione predefinita.

Non portiamo un'unica piattaforma in ogni incarico. L'architettura viene definita con i tuoi team e segue il flusso di lavoro, i dati e i vincoli del tuo ambiente.

Modelli

API di modelli commerciali o modelli open-weight ospitati privatamente, scelti passaggio per passaggio in base ad attività, lingua, vincoli sui dati e risultati della valutazione.

Conoscenza

Quando un passaggio richiede conoscenza interna, il recupero di informazioni dai tuoi documenti e archivi, come in Dialogo con i sistemi aziendali.

Adattamento

Fine-tuning o apprendimento continuo sono opzioni quando applicabili, di solito quando la valutazione mostra che prompt e recupero delle informazioni non bastano, e sempre attraverso rilasci controllati e valutati.

Dove viene eseguita

Cloud, cloud privato, on-premises o, dove latenza o connettività lo richiedono, dispositivi edge.

Come lavoriamo

Prima Scout, poi Connect, poi Unlock.

Advisory lavora con i tuoi team per individuare quali flussi di lavoro vale la pena automatizzare; Labs aggiunge supporto ingegneristico allo sviluppo congiunto dove i tuoi team ne hanno bisogno. Academy è il livello di adozione, che aiuta i team che lavoreranno al fianco dell'automazione.

01

Scout

Mappiamo i flussi di lavoro candidati con le persone che li gestiscono, valutiamo le opzioni e le ordiniamo insieme per valore, fattibilità e rischio, indicando anche dove l'automazione non dovrebbe essere applicata.

02

Connect

Co-progettiamo l'architettura e la sperimentiamo con i tuoi team IT e di business su casi reali e sistemi reali, con i punti di revisione già previsti, valutandola rispetto a criteri di successo concordati all'inizio.

03

Unlock

Insieme integriamo il risultato nei tuoi processi e sistemi: monitoraggio, governance e deployment nel tuo ambiente, con i team responsabili pronti a gestirlo e a farlo evolvere.

Limiti

Dove l'automazione ha senso e dove no.

  • I modelli sbagliano. I passaggi basati su modelli sono probabilistici. La progettazione deve prevedere gli errori, individuarli e indirizzare i casi incerti alle persone.
  • Un processo poco chiaro resta poco chiaro. Se un flusso di lavoro non è documentato o viene gestito in modo diverso da ogni team, va definito prima di poterlo automatizzare.
  • Alcune decisioni devono restare umane. L'automazione può preparare, sintetizzare e raccomandare; la responsabilità delle decisioni rilevanti resta in capo a persone designate.

I risultati dipendono dai processi, dai sistemi, dalla qualità dei dati e dall'architettura di deployment e vengono valutati per ogni progetto.

FAQ

Domande e risposte

Domande frequenti sull'automazione AI.

Chiedici quello che vuoi

Software che esegue i passaggi di un flusso di lavoro aziendale, combinando logica deterministica e modelli linguistici dove un passaggio richiede interpretazione: leggere un'email o un documento, classificare una richiesta, estrarre dati, preparare una risposta o decidere quale sistema aggiornare. LEAF la offre come incarico di consulenza: lavoriamo con i tuoi team per progettare ogni automazione attorno a un ruolo e a un flusso di lavoro specifici e integrarla nei tuoi processi, invece di vendere un prodotto generico.

L'automazione basata su regole funziona bene quando gli input sono strutturati e le regole sono stabili. I modelli linguistici permettono di gestire input non strutturati ed eccezioni che le regole non riescono a descrivere. Nelle soluzioni che progettiamo con te, i passaggi deterministici restano ovunque le regole siano chiare e i modelli vengono usati solo dove l'interpretazione aggiunge valore, perché i passaggi deterministici sono più facili da testare e da verificare.

Un sistema agentico permette a un modello di pianificare un'attività e scegliere quali strumenti richiamare, invece di seguire una sequenza fissa. È adatto ad attività in cui il percorso cambia da caso a caso. Quando la sequenza è nota, un flusso fisso con passaggi basati su modelli è di solito più prevedibile, meno costoso da eseguire e più facile da valutare.

Ovunque una decisione abbia conseguenze legali, finanziarie, di sicurezza o reputazionali, e ovunque il modello sia incerto. Gli schemi tipici sono l'approvazione prima dell'esecuzione di un'azione, le code di revisione per i casi a bassa confidenza e l'escalation a un responsabile designato. I punti di revisione vengono definiti con te in fase di progettazione.

Con i sistemi che espongono un'API, un database, un'interfaccia file o un flusso di eventi, inclusi ERP, CRM, gestione documentale, ticketing e piattaforme email. Non esiste un catalogo fisso di integrazioni: ogni connettore viene definito, sviluppato o configurato insieme al tuo team IT e può appoggiarsi a una piattaforma di integrazione esistente, se già ne hai una.

Nelle architetture che definiamo insieme, ogni esecuzione viene tracciata: input, chiamate ai modelli, chiamate agli strumenti, decisioni e output. Prima del rilascio, l'automazione viene valutata su un insieme di test ricavato da casi reali. In produzione si monitorano indicatori di qualità, errori e interventi correttivi delle persone, e la valutazione viene ripetuta ogni volta che cambiano un modello, un prompt o un'integrazione.

Non per impostazione predefinita. L'apprendimento continuo o il fine-tuning sono scelte architetturali possibili quando applicabili, di solito realizzate come un ciclo controllato: si raccolgono gli esiti revisionati, si valuta una nuova versione e la si rilascia solo se funziona meglio. Le modifiche non supervisionate al comportamento in produzione vengono in genere evitate.

Sì, dove necessario. Modelli e orchestrazione possono essere eseguiti in un cloud privato, on-premises o, per casi specifici, su dispositivi edge. Le soluzioni che progettiamo con te possono essere distribuite in architetture pensate per supportare specifici requisiti normativi, di sicurezza e di residenza dei dati.

I risultati dipendono dai processi, dai sistemi, dalla qualità dei dati e dall'architettura di deployment e vengono valutati per ogni progetto. I criteri di successo si concordano all'inizio, per esempio la quota di casi gestiti senza correzioni su un insieme di riferimento, e vengono misurati sui tuoi dati.

Di solito con una Scout Session e una valutazione Advisory dei flussi di lavoro candidati, ordinati insieme per valore, fattibilità e rischio. Il flusso selezionato diventa un progetto pilota circoscritto, sviluppato insieme ai tuoi team IT e di business, con il supporto ingegneristico di LEAF Labs dove serve, e valutato con le persone che oggi svolgono quel lavoro prima di estenderlo. LEAF Academy aiuta i tuoi team ad adottarlo.

Inizia da un flusso di lavoro.

Descrivici un processo che il tuo team gestisce ripetutamente e i sistemi che coinvolge. In una Scout Session valutiamo insieme se e come automatizzarlo.

Inizia con una Scout Session Scopri Dialogo con i sistemi aziendali