Soluzioni
Automatizziamo i processi ripetitivi che le regole fisse non riescono a gestire perché partono da email scritte liberamente, PDF e documenti in formati diversi. L’AI legge e classifica i dati, il flusso li porta nei vostri sistemi e una persona approva dove serve.
Automazione in esecuzione
Un evento avvia il flusso, l’AI interpreta i dati e i sistemi vengono aggiornati senza passaggi manuali.
Gestisci il nuovo ordine e avvisa amministrazione e cliente.
Cosa automatizziamo
Ogni automazione ha un evento di partenza, un input da leggere, dei controlli e un output preciso in un sistema aziendale.
Altri esempi, divisi per reparto, nell’articolo 15 esempi di automazione dei processi aziendali.
Il prodotto
Dal flusso disegnato al registro di ogni esecuzione, fino alle ore restituite al team.
Schermate dimostrative: nomi, aziende e importi sono di fantasia.
Gli strumenti di automazione tradizionali funzionano bene finché l’input è prevedibile e strutturato. Appena entrano in gioco email scritte liberamente, documenti con formati diversi o richieste che richiedono di essere interpretate, le regole fisse smettono di bastare.
Le nostre automazioni usano l’intelligenza artificiale proprio in quei punti: dove serve leggere e interpretare un contenuto prima di eseguire il passaggio successivo. Il flusso resta definito e prevedibile. Quando invece i passaggi cambiano da caso a caso, serve un agente AI; quando il problema principale è collegare sistemi diversi, si parte da un’integrazione AI.
Scegliere la soluzione giusta
Sono tre soluzioni diverse e spesso lavorano insieme. Partire da quella giusta riduce costi e tempi del progetto.
Automazione AI · questa pagina
Agente AI
Integrazione AI
Approfondisci nell’articolo automazione o agente AI: qual è la differenza.
Come lavoriamo
Ricostruiamo il processo così com’è: chi fa cosa, quanti casi al mese, in che formato arrivano i dati, quali sistemi sono coinvolti e dove nascono gli errori.
Definiamo cosa l’automazione fa da sola, quali controlli applica e in quali casi si ferma e passa la richiesta a una persona.
Verifichiamo il flusso su un campione di email e documenti reali e confrontiamo il risultato con il lavoro del team, prima di scrivere nei sistemi di produzione.
In avvio ogni output passa da una conferma. L’approvazione viene ridotta solo sui casi in cui l’automazione si è dimostrata affidabile.
Ogni esecuzione resta registrata. Quando cambiano formati, regole o sistemi, aggiorniamo il flusso.
Gestione dei dati
L’automazione legge i campi che servono al passaggio, con account tecnici dedicati e permessi minimi su ogni sistema.
Modelli AI via API cloud con condizioni d’uso aziendali, oppure modelli installati su un vostro server quando i dati non possono uscire dall’azienda.
Il log registra input, controlli, output e chi ha approvato, così ogni risultato si può ricostruire.
Ruoli, informative e misure di controllo vengono definiti insieme al flusso, non dopo la messa in produzione.
Per dati che devono restare in azienda vedi AI privata e on-premise; per gli obblighi normativi AI Act e GDPR compliance.
Caso reale
Un reparto marketing snello, sovraccarico di social, newsletter, sito e comunicazione per i mercati esteri, ha automatizzato la produzione di contenuti coerenti su ogni canale: il tempo di creazione si è ridotto del 70%, con tono e identità di brand mantenuti su tutti i canali e mercati serviti.
Domande frequenti
L’automazione tradizionale segue regole fisse e funziona solo con dati strutturati. Un’automazione con AI segue anch’essa un flusso definito, ma può leggere input non strutturati - email scritte liberamente, PDF, documenti in formati diversi - ed estrarne i dati necessari. I casi che non rientrano nel flusso vengono segnalati a una persona.
In parte. Un’automazione ben progettata gestisce autonomamente i casi previsti e segnala esplicitamente quelli anomali per una revisione umana, invece di procedere alla cieca.
Di solito no: si parte dal processo così com’è, se ne automatizzano i passaggi ripetitivi e si interviene sul flusso solo se emergono colli di bottiglia evidenti durante l’analisi.
Un’automazione esegue sempre lo stesso flusso quando si verifica un evento; l’AI serve a leggere e classificare i dati in ingresso. Un agente riceve un obiettivo e sceglie da solo quali strumenti usare e in che ordine. Se i passaggi sono noti e ripetitivi, un’automazione è più semplice ed economica.
Una persona che conosce il processo, alcuni esempi reali degli input da gestire (email, PDF, moduli) e un accesso, anche in sola lettura, ai sistemi coinvolti. Con questi elementi si verifica su casi concreti cosa l’automazione riesce a gestire prima di collegarla ai sistemi di produzione.
Dipende dai volumi, dal numero di sistemi da collegare e da quante eccezioni vanno gestite. Le forchette indicative sono nella pagina prezzi; il preventivo arriva dopo l’analisi del processo e distingue sviluppo iniziale, eventuale consumo dei modelli AI e manutenzione.
Indicaci il processo, quanti casi gestite al mese, in che formato arrivano i dati e quali sistemi usate. Verifichiamo se conviene un’automazione, un agente o una semplice integrazione.
