Introduciamo l’intelligenza artificiale (AI) nei reparti partendo dai flussi reali dell’azienda. Gli agenti AI (agents) che consegniamo leggono policy, estraggono dati, generano risposte e briefing in modo comprensibile. Lavorano su dataset certificati e sugli strumenti che già usi, così l’AI diventa un supporto operativo e non l’ennesimo progetto teorico.

Avviamo il programma osservando come lavora il team e selezioniamo poche attività dove intelligenza artificiale e agenti AI riducono tempi morti. Tipicamente automatizziamo Q&A su ticket, sintesi di contratti lunghi, ricerche nella knowledge base o nel CRM, redazione di email e offerte basate su modelli. Costruiamo un MVP, lo mettiamo nelle mani delle persone e lo integriamo con gli applicativi esistenti per ricevere feedback concreti.

Proteggiamo i dati fin dall’inizio: gli agents operano in ambienti segregati, con ruoli definiti, audit trail e versioning dei modelli. Applichiamo GDPR, policy interne e principi di minimizzazione. Se necessario limitiamo l’intelligenza artificiale a collezioni specifiche, così ogni agente AI vede solo i documenti che gli competono.

Misuriamo il valore con indicatori chiari: minuti recuperati, qualità dei contenuti, errori evitati, ROI quando disponibile. Se un agente AI funziona lo estendiamo, se non porta risultato lo miglioriamo o lo arrestiamo. Aggiorniamo prompt, knowledge base e modelli quando cambiano prodotti o processi, mantenendo l’AI utile e governata nel tempo.