Sistemi con intelligenza artificiale
Intelligenza artificiale che lavora sui tuoi dati, non nelle slide
Assistenti che cercano dentro i tuoi documenti, agenti vocali per le chiamate, automazioni dei processi ripetitivi. Sistemi costruiti da zero, non demo.
Chi realizza il progetto
Luigi Rega, sviluppatore software da 25 anni
Sviluppo software dal 2003. Negli ultimi anni ho costruito sei sistemi basati su intelligenza artificiale: un assistente che risponde a domande cercando dentro atti e sentenze per uno studio legale, un agente vocale che gestisce le chiamate per piu clienti, strumenti che automatizzano la preparazione di contenuti e l’analisi di documenti.
La differenza tra una demo che stupisce e un sistema che regge il lavoro vero sta nei dettagli: la latenza sotto il secondo, le risposte che non si inventano niente, il costo per richiesta che resta sostenibile. Sono i problemi su cui ho gia sbattuto la testa. Il progetto lo segue una persona sola, dalla verifica di fattibilita al monitoraggio dopo il rilascio.
Cosa costruisco
Assistenti che rispondono a domande cercando dentro i tuoi documenti, contratti, manuali e procedure, e ti dicono da dove viene la risposta. Agenti vocali che rispondono al telefono, qualificano la richiesta e la smistano, in italiano, in meno di un secondo.
Automazioni che fanno il lavoro ripetitivo: classificare email in arrivo, estrarre dati da documenti, preparare bozze di risposta, aggiornare piu sistemi in una volta sola.
Come funziona sotto
Uso Claude API come modello di ragionamento, ricerca semantica e database vettoriali (Qdrant, pgvector) per far trovare al sistema le informazioni giuste dentro i tuoi dati. E l’approccio RAG: il modello non inventa, risponde a partire da quello che gli metti a disposizione.
Ho costruito sei sistemi di questo tipo, dall’assistente per studi legali all’agente vocale multi-cliente. So dove sta la difficolta vera: la latenza, l’affidabilita delle risposte, il costo per richiesta. Non e teoria.
Come si sviluppa il progetto
Partiamo da un caso d’uso concreto e misurabile: quante ore di lavoro manuale vuoi togliere, quale processo vuoi rendere piu veloce. Verifichiamo la fattibilita, poi sviluppo, integro con i tuoi sistemi e porto in produzione.
Dopo il rilascio monitoriamo insieme i risultati e ottimizziamo. L’intelligenza artificiale va tenuta d’occhio, non installata e dimenticata.
Tre esempi di intelligenza artificiale che lavora
Ricerca dentro i documenti. Uno studio legale aveva migliaia di atti e nessun modo di cercarci dentro se non aprendoli uno a uno. Ora un assistente risponde a una domanda in linguaggio naturale, cita il documento da cui viene la risposta e fa risparmiare ore di ricerca a ogni pratica.
Agente vocale al telefono. Un sistema risponde alle chiamate in italiano, capisce cosa vuole chi chiama, qualifica la richiesta e la smista alla persona giusta. Funziona per piu clienti contemporaneamente, in meno di un secondo di risposta.
Automazione dei contenuti. Un flusso che prende un tema, prepara una bozza strutturata, la adatta a piu canali e la mette in coda per la revisione. Il lavoro ripetitivo lo fa il sistema, la testa ce la mette la persona.
Cosa non e intelligenza artificiale utile
Un chatbot generico attaccato al sito che risponde a caso non serve a niente e fa danni all’immagine. Un sistema che ogni tanto si inventa i numeri non e utilizzabile in azienda. Una integrazione che costa piu di quanto fa risparmiare e un progetto sbagliato.
L’intelligenza artificiale ha senso quando parte da un problema concreto e misurabile: ore di lavoro manuale da togliere, un processo lento da velocizzare, un errore costoso da prevenire. Se non riusciamo a definire il risultato atteso in una frase, il progetto non e ancora pronto.
Parliamone
Hai un caso in mente ma non sai se l’AI e la risposta?
Descrivimi il problema che vorresti risolvere. Ti dico se l’intelligenza artificiale e la strada giusta o se conviene un’altra soluzione. Rispondo entro un giorno lavorativo.
Quanto costa
- Analisi del caso d’uso e verifica di fattibilita
- Sviluppo del sistema e integrazione con i tuoi strumenti
- Messa in produzione e ottimizzazione di latenza e costi
- Monitoraggio dei risultati nel tempo
Preventivo su misura dopo la prima call.
Le domande che mi fanno piu spesso
Si parte da circa 6.000 euro a progetto, oppure 400 euro al mese di sviluppo continuativo. Il costo dipende dalla complessita del caso d’uso e dai volumi. Dopo la prima call, con il caso d’uso chiaro, ti do un preventivo preciso.
Con l’approccio che uso, no. Il modello risponde a partire dai tuoi documenti e cita da dove viene ogni risposta. Se l’informazione non c’e, lo dice invece di inventare. Questo si chiama RAG ed e la base di ogni sistema serio.
No. I dati che il sistema consulta restano tuoi e non vengono usati per addestrare nulla. Le chiamate ai modelli passano da fornitori che garantiscono questo per contratto.
Dalla verifica di fattibilita a un sistema in produzione, di solito da poche settimane a un paio di mesi, a seconda del caso. Si parte sempre da un obiettivo misurabile, cosi sappiamo subito se funziona.
Aiuta, ma non e obbligatorio. Se i dati sono in file, documenti o un gestionale, ci si lavora. Parte del progetto e proprio mettere ordine nei dati che servono al sistema.
Uso Claude come modello di ragionamento, insieme a ricerca semantica e database vettoriali per far trovare al sistema le informazioni giuste. La scelta dipende dal caso: contano latenza, qualita delle risposte e costo per richiesta.
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Prossimo passo
Raccontami il problema che vuoi risolvere
Ti dico se l’intelligenza artificiale e la risposta giusta e da dove partire. Nessun impegno.
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