Soluzioni
GPT Aziendale
Un assistente AI interno multi-modello, con guardrail espliciti e conformità GDPR, che risponde basandosi sui documenti e sui dati della tua azienda - non su informazioni generiche prese da internet.
Knowledge base in azione
Dalla domanda alla risposta verificata
Il GPT Aziendale cerca solo nelle fonti autorizzate, applica i guardrail e restituisce una risposta con riferimenti precisi.
- 01 Comprende la domanda Riconosce intento, reparto e livello di accesso della persona.
- 02 Cerca nelle fonti Interroga manuali, procedure e archivi aziendali collegati.
- 03 Verifica e applica i guardrail Esclude contenuti non autorizzati e controlla le fonti.
- 04 Risponde con citazioni Restituisce una risposta chiara indicando i documenti usati.
Qual è la procedura aggiornata per approvare un nuovo fornitore?
Applicazioni
Dove si usa un GPT aziendale
Onboarding e formazione
Le nuove persone in azienda trovano risposte immediate su procedure e strumenti interni, senza dover interrompere un collega.
Ricerca documentale
Interrogazione in linguaggio naturale su manuali, policy e documentazione tecnica sparsa in più archivi.
Supporto commerciale interno
Il team vendite consulta rapidamente schede prodotto, listini e materiali di vendita senza cercarli manualmente.
Come funziona: RAG su una knowledge base aziendale
L’assistente usa un’architettura RAG (Retrieval Augmented Generation): legge i documenti aziendali che gli vengono collegati - manuali, procedure, schede prodotto, documentazione tecnica - li trasforma in una knowledge base interrogabile in linguaggio naturale e la usa come unica fonte per rispondere, citando da quale documento arriva ogni informazione. Non inventa risposte su argomenti che non sono coperti dai documenti caricati.
Quando serve, lo stesso assistente può essere collegato ai sistemi aziendali per leggere anche dati aggiornati in tempo reale, o evolvere in un vero e proprio AI Agent in grado di eseguire azioni, non solo rispondere a domande.
Integrazioni
Si collega a dove tieni già la documentazione
Non serve spostare o duplicare l’archivio: colleghiamo l’assistente alle fonti che usi già per leggere i documenti, e ai canali dove il team lavora ogni giorno per consegnare le risposte.
AI locale e privacy dei dati
Un GPT aziendale che può restare on-premise
Non tutte le aziende possono permettersi di inviare documenti riservati a un fornitore cloud esterno. Per questo il GPT aziendale può girare anche in locale, su server dell’azienda: un LLM on-premise, senza connessione a servizi di terzi, per i casi in cui la riservatezza dei dati non è negoziabile - contratti, dati clinici o finanziari, proprietà intellettuale.
È la differenza principale rispetto a un’integrazione diretta con ChatGPT o altri assistenti generalisti: qui la scelta tra AI privata on-premise e AI su cloud enterprise è esplicita, dichiarata e decisa insieme al cliente in base alla sensibilità dei dati - non un compromesso imposto dallo strumento.
CLOUD ENTERPRISE
ON-PREMISE
Caso reale
Un assistente documentale che riduce del 70% i tempi di ricerca
In un’azienda di servizi professionali, un assistente RAG costruito su contratti, procedure e listini storici ha ridotto del 70% il tempo medio per recuperare un’informazione o ricostruire il contesto di una trattativa precedente - la conoscenza aziendale non dipende più dalla disponibilità delle singole persone che la possiedono.
Multi-modello, guardrail, GDPR
Tre livelli, in base a dati e volumi
L’assistente non è legato a un solo modello: scegliamo il livello più adatto in base alla sensibilità dei dati coinvolti e al volume di utilizzo, e impostiamo guardrail espliciti - argomenti fuori perimetro, azioni che richiedono conferma umana, controlli sui dati condivisi.
Base
Modelli open-source eseguiti su VM aziendale. Costo fisso, nessun token variabile. La scelta per dati particolarmente sensibili, dove nessun dato deve uscire dal perimetro aziendale.
Standard
Modelli via API cloud, con un cap di utilizzo incluso nel canone mensile e le eccedenze fatturate a consumo. La scelta più comune per l’uso quotidiano del team.
Enterprise
Budget token dedicato, modelli premium e SLA sul throughput per volumi di utilizzo elevati o esigenze multi-reparto.
Pricing indicativo: da €5.000/anno di canone, setup a preventivo in base a complessità e volume documentale.
Domande frequenti
Domande sul GPT aziendale
Cosa vuol dire “multi-modello” per il GPT aziendale?
Il tuo assistente non è legato a un solo fornitore: a seconda del tier scelto, può girare su modelli open-source in locale, su modelli cloud premium o su una combinazione dei due - la scelta dipende dalla sensibilità dei dati e dal volume di utilizzo, non da un vincolo tecnico.
Cosa sono i “guardrail” dell’assistente?
Sono i limiti che impostiamo esplicitamente sull’assistente: argomenti su cui non deve rispondere, azioni che non può eseguire senza conferma umana e controlli che impediscono di condividere dati fuori dal perimetro previsto.
Il GPT aziendale ha accesso a internet o solo ai nostri dati?
Per impostazione predefinita risponde solo sulla base dei documenti e dei dati aziendali che gli vengono collegati - procedure, manuali, documentazione interna. L’accesso a internet, se serve, viene aggiunto come funzionalità separata e controllata.
È conforme al GDPR?
Lavoriamo con infrastrutture dedicate e, quando richiesto, modelli anche on-premise. I documenti caricati non vengono usati per addestrare modelli di terze parti, la privacy policy viene aggiornata per menzionare i sotto-processori AI coinvolti e l’accesso resta limitato al perimetro aziendale - lo stesso lavoro che facciamo nel nostro servizio di AI Act & GDPR compliance.
Quanto tempo serve per attivare un GPT aziendale?
Dipende dalla quantità e dal formato dei documenti da collegare. Di norma si parte con un prototipo funzionante su un sottoinsieme di documentazione, per validare la qualità delle risposte prima di estendere l’assistente a tutto l’archivio.
Valutiamo cosa può rispondere il tuo assistente
Raccontaci che tipo di documentazione ha la tua azienda: verifichiamo insieme se e come costruire un assistente AI interno utile fin dal primo giorno.