L’analisi di un capitolato tecnico, la verifica della conformità di un prodotto o la ricerca di informazioni distribuite tra documenti e sistemi aziendali sono attività che richiedono competenze specifiche, tempo e accesso a fonti informative affidabili. In molti casi, una parte consistente del lavoro consiste nel recuperare dati già disponibili, interpretarli e metterli in relazione con le informazioni contenute nell’ERP o nella documentazione tecnica.
L’applicazione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali permette di intervenire su queste attività e di affiancare alle persone strumenti capaci di comprendere richieste formulate in linguaggio naturale, consultare fonti differenti e supportare l’esecuzione di operazioni strutturate. Il passaggio dall’AI generativa utilizzata come assistente individuale agli agenti integrati nei sistemi informativi introduce, però, nuove esigenze di governance, sicurezza e controllo dei risultati.
È in questo contesto che abbiamo sviluppato Reggy, l’AI Digital Worker di Regesta: una soluzione basata su agenti AI specializzati, progettati per utilizzare la conoscenza aziendale e interagire con le applicazioni gestionali. Il suo obiettivo è rendere l’intelligenza artificiale uno strumento operativo, applicabile ad attività concrete come l’analisi di capitolati, la verifica della conformità tecnica, la gestione documentale e il supporto ai processi commerciali e amministrativi.
Dal problema della conoscenza distribuita all’intelligenza artificiale nei processi aziendali
Per comprendere le possibilità offerte dagli AI Digital Worker, possiamo partire da una situazione frequente nelle aziende manifatturiere.
Un cliente invia una richiesta di offerta, accompagnata da un capitolato tecnico che contiene specifiche di prodotto, requisiti prestazionali e riferimenti a normative di settore. Prima di formulare una proposta, l’azienda deve verificare quali prodotti del proprio catalogo soddisfino le caratteristiche richieste, individuare eventuali scostamenti e valutare le alternative.
Si tratta di un’attività complessa, perché le informazioni necessarie sono distribuite tra documenti differenti. I requisiti sono descritti nel capitolato, le caratteristiche dei prodotti nelle schede tecniche, le disposizioni applicabili nelle norme di riferimento e i dati commerciali nei sistemi gestionali.
Il problema, quindi, non nella ricerca delle informazioni, ma serve interpretarle, collegarle e utilizzarle in un contesto preciso, spesso facendo ricorso alle competenze di poche persone che conoscono approfonditamente i prodotti e le procedure aziendali.
Questa dipendenza dalla conoscenza individuale ha conseguenze per l’efficienza. L’elaborazione delle offerte può richiedere giorni di lavoro, gli esperti vengono sottratti ad altre attività e il rischio di trascurare un requisito aumenta con la complessità della documentazione. Inoltre, quando le competenze non sono adeguatamente strutturate, il turnover può determinare una perdita di conoscenza difficile da recuperare.
Si tratta di un esempio, ma problemi analoghi esistono in numerosi altri ambiti: manutenzione, gestione degli ordini, amministrazione. Le informazioni esistono, ma per utilizzarle occorre un intervento umano che ricostruisca le relazioni tra dati, documenti e procedure.
L’intelligenza artificiale può contribuire a ridurre questo lavoro, a condizione di essere integrata con la conoscenza e i sistemi aziendali. Un modello linguistico generativo, infatti, può interpretare un documento e produrre una risposta, ma per verificare un requisito tecnico deve poter accedere alle fonti corrette, comprenderne le relazioni e distinguere le informazioni disponibili da quelle mancanti.
Reggy: un collaboratore digitale integrato con l’ERP
Il concetto di AI Digital Worker nasce dall’esigenza di superare il modello dell’assistente conversazionale, per introdurre strumenti capaci di svolgere attività specializzate all’interno dei flussi operativi.
Un AI Digital Worker è un agente software che utilizza tecnologie di intelligenza artificiale per interpretare richieste, consultare informazioni, applicare procedure e interagire con i sistemi aziendali. A seconda delle funzioni e delle autorizzazioni assegnate, può predisporre documenti, elaborare analisi o eseguire operazioni sulle applicazioni integrate, mantenendo il controllo umano sulle attività che lo richiedono.
Reggy è progettato per integrarsi nei processi aziendali e operare come un collaboratore digitale specializzato, con caratteristiche che lo distinguono da un chatbot tradizionale.
La prima riguarda le modalità di interazione. Reggy può comunicare attraverso canali differenti, tra cui chat, posta elettronica e telefono, permettendo alle persone di utilizzare gli strumenti più adatti al proprio lavoro.
La seconda riguarda il contesto. Il sistema è progettato per riconoscere l’identità dell’interlocutore, il ruolo aziendale e le relative autorizzazioni, in modo da limitare l’accesso alle informazioni e alle operazioni consentite.
Un altro elemento è l’integrazione con l’ERP, che consente agli agenti di utilizzare i dati gestionali e, quando previsto dalle configurazioni e dai permessi, effettuare operazioni di lettura e scrittura.
L’aspetto più significativo, tuttavia, è il collegamento tra le capacità interpretative dell’AI generativa e le basi di conoscenza semantica che permettono di utilizzare le relazioni tra documenti, prodotti, requisiti e norme tecniche per svolgere attività che richiedono una comprensione del contesto aziendale.
In pratica, Reggy non viene utilizzato per rispondere genericamente a domande, ma per svolgere mansioni definite, con fonti informative, procedure e responsabilità individuate.
Come applicare l’intelligenza artificiale ai processi aziendali: i mestieri di Reggy
L’architettura di Reggy permette di sviluppare agenti AI con competenze differenti, ciascuno dedicato a uno specifico ambito operativo.
Abbiamo organizzato queste applicazioni secondo il concetto dei mestieri di Reggy, associando a ciascun agente un insieme di attività aziendali.
| Agente AI | Attività supportate |
|---|---|
| Tender Analyst | Analizza bandi di gara e richieste di offerta, confrontando i requisiti con la documentazione tecnica e predisponendo le liste degli scostamenti. |
| Compliance Assistant | Verifica la conformità dei prodotti rispetto ai requisiti e alle norme tecniche applicabili. |
| Inbound Document Processor | Legge documenti come DDT e fatture e li collega agli ordini presenti in SAP. |
| Technical Assistant | Supporta i manutentori nella diagnosi dei problemi e nella consultazione della documentazione tecnica. |
| Order Assistant | Prepara bozze di offerta a partire dalle richieste di preventivo. |
| Salesman Assistant | Supporta l’aggiornamento del CRM attraverso interazioni vocali. |
| Insight Assistant | Interpreta i dati della reportistica di Business Intelligence e fornisce analisi contestuali. |
| Cash Assistant | Analizza informazioni finanziarie e suggerisce possibili azioni a supporto del CFO. |
| Foresight | Analizza serie storiche e produce elaborazioni previsionali. |
| People Assistant | Risponde alle richieste del personale su policy e procedure aziendali. |
| Inspector | Supporta l’ispezione visiva della qualità del prodotto attraverso tecnologie AI. |
Queste applicazioni mostrano come l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata in attività molto diverse tra loro, mantenendo una logica comune: mettere a disposizione dell’agente le informazioni necessarie, definire le operazioni che può svolgere e integrare i risultati nel processo esistente.
Per approfondire il funzionamento di questo modello possiamo concentrarci su due applicazioni: Reggy Tender Analyst e Reggy Compliance Assistant.
Reggy Tender Analyst: dall’analisi dei capitolati alla preparazione delle offerte
L’analisi delle richieste di offerta è un caso particolarmente interessante, perché combina l’interpretazione di documenti complessi con la necessità di produrre risultati tecnicamente verificabili.
Un capitolato può contenere centinaia di requisiti e numerosi riferimenti normativi. Per ciascun requisito, l’ufficio tecnico deve identificare le caratteristiche richieste, confrontarle con quelle dei prodotti disponibili e individuare le eventuali differenze.
Reggy Tender Analyst automatizza una parte significativa di questo lavoro attraverso un’architettura che combina comprensione semantica, ontologie e grafi della conoscenza.
Il primo passaggio consiste nella definizione di un’ontologia, cioè di un modello che descrive le entità rilevanti per l’analisi e le relazioni che possono esistere tra loro. Nel caso di un capitolato, le entità possono comprendere requisiti, parametri tecnici, norme e prodotti.
La qualità di questo modello è importante perché determina quali informazioni il sistema può riconoscere e come può collegarle.
Successivamente, l’AI analizza il documento e ne estrae gli elementi secondo la struttura definita. Le informazioni vengono organizzate in un grafo della conoscenza, nel quale requisiti, norme e prodotti sono collegati attraverso relazioni esplicite.
La differenza rispetto a una semplice ricerca testuale è significativa. Un requisito può essere espresso con una formulazione diversa da quella presente nella scheda prodotto, oppure richiamare una norma che introduce ulteriori condizioni da verificare. Il grafo permette di trattare queste informazioni come elementi collegati, anziché come testi indipendenti.
A partire dalla base di conoscenza, un modello linguistico confronta i requisiti e le norme correlate con le caratteristiche dei prodotti disponibili, individuando le possibili corrispondenze e gli scostamenti.
Il risultato è una deviation list, cioè un elenco strutturato delle differenze tra le specifiche richieste e le caratteristiche dell’offerta, accompagnato dall’indicazione dei prodotti potenzialmente più idonei.
L’ufficio tecnico può così concentrare il proprio lavoro sulla valutazione degli scostamenti, sulla verifica delle informazioni e sulle decisioni che richiedono competenze specialistiche, anziché dedicare gran parte del tempo alla ricerca e alla ricostruzione manuale dei dati.
Reggy Compliance Assistant: verificare la conformità dei prodotti
Un secondo ambito applicativo riguarda la conformità tecnica.
Per le aziende che operano in settori regolamentati, verificare se un prodotto soddisfa determinati requisiti significa confrontare caratteristiche tecniche, norme applicabili e documentazione disponibile. Il lavoro diventa particolarmente impegnativo quando il catalogo contiene numerose referenze oppure quando un prodotto deve rispettare disposizioni differenti a seconda del mercato o del settore di utilizzo.
Reggy Compliance Assistant applica un approccio basato sulla conoscenza semantica per mettere in relazione requisiti, normative e caratteristiche di prodotto. Il sistema può analizzare un capitolato o una specifica tecnica, estrarre i requisiti pertinenti e confrontarli con le informazioni disponibili nel catalogo.
La base di conoscenza permette di mantenere esplicite le relazioni tra le fonti, rendendo più semplice ricostruire il percorso seguito durante l’analisi.
L’obiettivo è supportare due attività collegate: verificare la rispondenza di un prodotto ai requisiti richiesti e individuare le eventuali condizioni di non conformità o i dati mancanti. In questo senso, l’AI Digital Worker contribuisce a rendere più sistematica l’analisi, senza sostituire le responsabilità tecniche e organizzative dell’azienda.
Come introdurre un AI Digital Worker nei processi aziendali
L’esperienza maturata nello sviluppo di Reggy evidenzia un aspetto metodologico: per introdurre efficacemente agenti AI in azienda è opportuno partire da un’attività circoscritta, della quale siano conosciuti modalità operative, fonti informative e risultati attesi. Occorre, insomma, comprendere quali attività assorbano più tempo, quali informazioni vengano utilizzate, quali decisioni richiedano l’intervento delle persone e quali operazioni possano essere affidate a un agente software. L’obiettivo è individuare un caso d’uso sufficientemente definito da poter essere verificato in condizioni operative reali.
Nella successiva definizione del perimetro operativo di Reggy, una verifica particolarmente importante riguarda gli errori. L’AI deve essere valutata anche sulla capacità di segnalare informazioni mancanti, incongruenze e situazioni nelle quali non dispone di elementi sufficienti per formulare una conclusione attendibile.
Lo stesso vale per l’integrazione con l’ERP. Le eventuali operazioni di scrittura devono essere limitate alle funzioni autorizzate e accompagnate dai controlli necessari, soprattutto quando producono effetti sui processi amministrativi, commerciali o produttivi.
Questo approccio permette di distinguere le possibilità tecniche dell’intelligenza artificiale dal valore effettivamente ottenibile nella specifica organizzazione.
Dall’accesso alle informazioni all’esecuzione delle attività
L’intelligenza artificiale nei processi aziendali introduce la possibilità di utilizzare il patrimonio di conoscenza dell’impresa per supportare attività che fino ad oggi richiedevano numerosi passaggi manuali. La differenza rispetto all’AI generativa in termini generali è che le elaborazioni possono essere collegate a informazioni e flussi di lavoro. Con Reggy abbiamo tradotto questo approccio in una famiglia di AI Digital Worker specializzati, progettati per affrontare attività differenti attraverso un’architettura comune.
L’analisi dei capitolati e la verifica della conformità di prodotto mostrano come la combinazione tra modelli linguistici, conoscenza semantica e integrazione applicativa possa rendere più efficienti processi complessi, mantenendo la possibilità di verificare i risultati.
Il valore dell’intelligenza artificiale, in questo contesto, dipende dalla capacità di trasformare le informazioni disponibili in attività eseguibili e controllabili. È su questa relazione tra conoscenza, processi e responsabilità che si costruisce l’impiego degli agenti AI nelle aziende.
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