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Synapt

Intelligenza Artificiale applicata

AI che usa le informazioni della tua azienda, con fonti e regole sotto controllo.

Progettiamo assistenti, ricerca documentale, classificazione, estrazione e workflow AI collegati a dati e fonti autorizzate, sistemi aziendali e revisione umana.

Valutiamo un caso d'uso AIScopri come funziona

Il valore non è “aggiungere ChatGPT”: è definire fonti, confini, controlli e responsabilità attorno a un caso d’uso concreto.

Quando l’AI ha senso

Quando l’informazione esiste, ma usarla richiede interpretazione.

L’AI è utile quando testo, documenti e richieste non possono essere trattati bene con una sola condizione. Non tutto, però, ha bisogno di un modello.

01

Documenti interni difficili da consultare

Procedure, manuali e documentazione esistono, ma trovare il passaggio utile richiede tempo e conoscenza distribuita.

02

Email e richieste da interpretare

Argomento, priorità e informazioni chiave devono essere riconosciuti prima di poter assegnare il prossimo passo.

03

Informazioni da estrarre da testi o file

Dati presenti in documenti non strutturati devono essere individuati, normalizzati e verificati prima dell’uso.

04

Operatori che cercano in più sistemi

Per rispondere o decidere servono parti di contesto distribuite fra repository, knowledge base, email e database.

Quando non usare AI

Usiamo AI dove serve interpretazione. Usiamo regole dove serve determinismo.

Se una regola, un filtro, una query, un’integrazione o un workflow deterministico risolvono bene il problema, sono spesso la scelta più semplice da capire, testare e mantenere.

Prima valutiamo

Regola

Prima valutiamo

Filtro o query

Prima valutiamo

Workflow deterministico

Prima valutiamo

Integrazione

Quattro pattern AI

Non chiamiamo tutto agente: scegliamo il pattern adatto al compito.

Interfaccia, recupero delle informazioni, generazione e azione sono capacità diverse. Separarle rende il progetto più leggibile.

Conoscenza

01

Assistente su fonti aziendali

Supporta una persona recuperando contenuti pertinenti e preparando una risposta contestualizzata.

  1. Domanda
  2. Ricerca sulle fonti autorizzate
  3. Risposta contestualizzata
  4. Riferimenti utilizzati

Dati

02

Classificazione ed estrazione

Trasforma testi, email o documenti in categorie e campi che un processo può verificare e utilizzare.

  1. Email o documento
  2. Interpretazione AI
  3. Categoria e campi
  4. Workflow successivo

Produzione assistita

03

Bozze, sintesi e proposte

Prepara un output sulla base del contesto disponibile, lasciando alla persona la decisione sull’utilizzo.

  1. Contesto
  2. Bozza o sintesi
  3. Verifica umana
  4. Utilizzo nel processo

Strumenti

04

Agente entro limiti definiti

Può selezionare uno strumento consentito e proporre o avviare un’azione controllata, con regole e log.

  1. Richiesta
  2. Strumento consentito
  3. Regola e controllo
  4. Azione proposta o approvata

RAG e ricerca sulle fonti

L’AI può lavorare sulle tue fonti, non solo sulla propria conoscenza.

In un sistema RAG la ricerca avviene prima della generazione: il contenuto pertinente viene recuperato e fornito al modello come contesto per quella domanda.

Concept SYNAPT · Demo

Assistente contestuale di progetto

Un assistente dedicato alle informazioni di un progetto.

È una direzione progettuale SYNAPT, non un caso cliente pubblico: l’accesso è circoscritto alle fonti autorizzate del progetto e l’output supporta ricerca, sintesi e lavoro operativo.

Fonti del progetto

  • Repository
  • Documentazione
  • Decisioni
  • Specifiche
  • Issue

Contesto progetto

Informazioni circoscritte

Accesso limitato alle fonti autorizzate per quel progetto.

Assistente

Ricerca · domande · sintesi · supporto operativo

Prepara un output; non acquisisce accesso autonomo a nuove fonti.

Domanda demo

“Qual è la procedura prevista per il rilascio del progetto?”

Output dimostrativo

Risposta preparata sulle sezioni pertinenti, con fonti utilizzate e azione suggerita da verificare.

Fonti: README · decisione 07 · issue di rilascio

Fonti e permessi

L’AI non deve essere rappresentata come capace di vedere tutto.

Il progetto definisce fonti selezionate, ruolo dell’utente, accessi e dati disponibili. Non presupponiamo isolamento, cifratura o certificazioni senza un’architettura verificata.

Guardrail

L’AI non decide tutto.

I controlli servono a ridurre, limitare e osservare il comportamento del sistema. Non sono una garanzia assoluta contro ogni risposta o azione indesiderata.

  1. Input

    Richiesta e contesto

  2. AI entro i confini

    Interpreta o prepara

  3. Controllo

    Verifica regole e output

  4. Esito

    Proposta, revisione o fallback

Controlli progettuali possibili

  • Istruzioni di sistema
  • Fonti consentite
  • Strumenti consentiti
  • Formato output
  • Soglie e condizioni
  • Approvazione umana
  • Fallback
  • Log

Human in the Loop

Il livello di autonomia dipende dal rischio e dalla responsabilità.

Questi livelli sono esempi progettuali, non una regola universale: la stessa capability può richiedere controlli diversi in contesti diversi.

Automatico

Esempi a rischio contenuto, con regole e fonti sufficienti.

  • Classificazione a basso rischio
  • Estrazione strutturata
  • Ricerca documentale

Assistito

L’AI prepara; una persona valuta come usare l’output.

  • Bozza di risposta
  • Sintesi
  • Proposta
  • Analisi

Umano

Responsabilità e passaggi sensibili restano espliciti.

  • Approvazione
  • Decisione commerciale
  • Azione sensibile
  • Eccezione

AI + Automazioni

L’AI interpreta. Il workflow governa.

L’AI non è l’automazione: prepara una classificazione, un dato o una proposta; il workflow applica regole, aggiorna sistemi e rende visibili responsabilità ed eccezioni.

Scopri le automazioni →

Errori e incertezza

Un sistema AI deve gestire anche ciò che non può trattare in modo affidabile.

Un eventuale segnale di confidence è solo uno degli elementi del sistema, non una certezza matematica universale sulla correttezza.

Risposta supportata

Output con fonti o elementi verificabili

Contesto insufficiente

Richiesta di chiarimento o nessuna risposta conclusiva

Segnale di bassa affidabilità

Revisione prima dell’utilizzo

Azione sensibile

Approvazione esplicita della persona

Errore

Log, fallback o blocco del passaggio

Chatbot, assistente, RAG e agente

Quattro parole che descrivono parti diverse del sistema.

È una semplificazione commerciale utile a orientarsi, non uno standard assoluto condiviso da tutto il settore.

Chatbot

Interfaccia conversazionale con cui una persona interagisce.

Assistente

Usa contesto e fonti per supportare una persona in un’attività.

RAG

Tecnica che recupera informazioni dalle fonti prima della generazione.

Agente

Sistema che può selezionare strumenti o azioni entro limiti e regole definite.

Casi d’uso

Partiamo dall’attività, dalle fonti e dall’output utile.

Conoscenza interna

  • Procedure
  • Manuali
  • Documentazione
  • Repository

Customer service

  • Ricerca risposta
  • Classificazione
  • Bozza
  • Escalation

Documenti

  • Estrazione
  • Classificazione
  • Sintesi
  • Normalizzazione

Operations

  • Interpretazione
  • Routing
  • Verifica
  • Supporto decisionale

Sviluppo e progetti

  • Repository
  • Issue
  • Specifiche
  • Knowledge assistant

Provider e modelli

Il modello viene scelto in funzione del caso d’uso e dell’architettura.

Provider, modello, dimensione e modalità di esecuzione non sono il centro della proposta. Devono essere valutati rispetto a qualità richiesta, dati, costi, integrazioni e vincoli.

Non dichiariamo partnership o supporto universale. La provider policy è una decisione progettuale da definire.

Dati e privacy

Prima dell’implementazione, rendiamo esplicite le domande sui dati.

  • Quali dati vengono forniti al sistema?
  • Quali fonti sono disponibili per ciascun ruolo?
  • Quali provider vengono coinvolti?
  • Cosa viene registrato nei log e per quanto tempo?
  • Come vengono gestiti accessi, retention e cancellazione?

Non pubblichiamo claim generici di conformità normativa senza validazione legale e tecnica della soluzione effettiva.

Metodo AI

Dal caso d’uso al sistema integrato, passando per fonti, confini e test.

  1. Fase01

    Caso d’uso

    Definiamo l’attività da migliorare e il risultato utile.

  2. Fase02

    Fonti

    Identifichiamo le informazioni che il sistema può utilizzare.

  3. Fase03

    Confini

    Stabiliamo cosa può fare, cosa non può fare e chi decide.

  4. Fase04

    Prototipo

    Testiamo il comportamento su esempi rappresentativi.

  5. Fase05

    Valutazione

    Osserviamo qualità, errori, eccezioni e casi limite.

  6. Fase06

    Integrazione

    Colleghiamo l’output al processo e ai sistemi previsti.

  7. Fase07

    Monitoraggio

    Rendiamo visibili output, errori e feedback concordati.

Evaluation

Prima di fidarci dell’output, lo testiamo.

Confrontiamo casi rappresentativi e output attesi, osservando pertinenza, correttezza, completezza, uso delle fonti, formato e comportamento sui casi limite.

MVP AI

Un progetto AI non deve partire da un agente che fa tutto.

Un perimetro piccolo permette di osservare utilità, errori e vincoli prima di aggiungere fonti, integrazioni o azioni.

  1. 01

    Un caso d’uso

  2. 02

    Fonti limitate

  3. 03

    Prototipo

  4. 04

    Test

  5. 05

    Integrazione

  6. 06

    Espansione

Domande frequenti

Prima di scegliere modello e strumenti.

L’AI può utilizzare i nostri documenti?

Può lavorare su fonti selezionate e rese disponibili al sistema, come procedure, manuali o repository. Accessi, provider, retention e permessi devono essere definiti nell’architettura del progetto.

Che differenza c’è fra chatbot, RAG e agente?

Il chatbot è un’interfaccia conversazionale; il RAG recupera informazioni dalle fonti prima della generazione; un agente può selezionare strumenti o azioni entro limiti definiti. Sono definizioni commerciali semplificate, non categorie assolute.

L’AI può collegarsi ai software aziendali?

Quando sistemi, API e accessi lo consentono, l’AI può fornire un output a un workflow che aggiorna CRM, database o altri strumenti. Il collegamento e le azioni restano governati da regole esplicite.

Come gestite risposte sbagliate o incerte?

Progettiamo test, richieste di chiarimento, revisione umana, fallback e log in funzione del rischio. Nessun controllo elimina in assoluto la possibilità di un errore.

È sempre necessario usare AI?

No. Se una regola, una query o un workflow deterministico risolve bene il problema, preferiamo quella soluzione. L’AI ha senso quando serve interpretare contenuti o contesto.

Possiamo partire da un progetto piccolo?

Sì. Un caso d’uso circoscritto, poche fonti autorizzate e test rappresentativi permettono di verificare utilità e limiti prima di integrare o ampliare il sistema.

Prossimo passo

Valutiamo un caso d’uso AI.

Partiamo da un’attività concreta, dalle informazioni disponibili e dal risultato che vuoi ottenere.

Valutiamo un caso d'uso AI