4. La raccolta di conoscenze
Prima che l’IA possa utilizzare, comprendere e mettere a disposizione in modo affidabile la conoscenza, questa deve innanzitutto essere acquisita in modo completo e corretto. Proprio per questo la raccolta sistematica del patrimonio di conoscenze aziendali è uno dei passaggi più importanti nel percorso verso una soluzione di IA funzionante.
Non si tratta espressamente di caricare semplicemente documenti in un database o in una “cartella IA”. Un simile archivio genera file, ma non ancora conoscenza utilizzabile. I documenti contengono contenuti, ma di solito solo una minima parte del contesto che è decisivo per un utilizzo professionale: In quale processo vale questa informazione? Per quale ruolo? È aggiornata? Quali eccezioni esistono? Quali esperienze hanno maturato i collaboratori con essa?
Un’IA che accede solo a file caricati può ritrovare passaggi di testo, ma non può davvero comprendere cosa significhino questi contenuti nella pratica, quando siano validi e come debbano essere applicati. Un’IA efficace non funziona come una ricerca documentale, ma come un assistente basato sulla conoscenza. Deve essere in grado di riconoscere le correlazioni, classificare i contenuti, comprendere le dipendenze e collocare la conoscenza in un contesto specialistico e organizzativo.
In quasi ogni organizzazione, la conoscenza decisiva si trova in molti luoghi diversi: nei documenti, nelle e-mail, nei sistemi, nelle presentazioni, nei materiali di formazione, nei ticket, nei verbali, nei video, nei file audio, nei disegni e non da ultimo nelle menti dei collaboratori esperti. Una grande parte di questa conoscenza non è digitale, non è disponibile centralmente o non è presente in una forma che possa essere utilizzata in modo sensato da un’IA.
È proprio qui che interveniamo. Facciamo in modo che non vengano raccolti solo file, ma che l’intero patrimonio di conoscenze della vostra azienda, in tutti i suoi formati e da tutte le sue fonti, venga acquisito e reso finalmente accessibile all’IA. Solo su questa base potrà poi nascere un’IA che non si limiti a cercare, ma che comprenda, supporti e lavori in modo affidabile.
Cosa succede in questo passaggio?
In questa fase non si tratta ancora consapevolmente di strutturazione o valutazione, bensì dell’acquisizione completa e della messa in sicurezza di tutte le fonti di conoscenza rilevanti.
Raccogliamo tra l’altro:
- Documenti, file e dati dai sistemi esistenti
- E-mail, verbali, manuali, presentazioni e materiali di formazione
- Registrazioni audio e video di riunioni, corsi di formazione o interviste
- Conversazioni con i collaboratori, che vengono registrate e successivamente trascritte
- Immagini, scansioni, disegni tecnici o appunti scritti a mano
- documenti analogici che vengono digitalizzati
A tal fine vengono impiegati procedimenti moderni come il riconoscimento vocale, la trascrizione, il riconoscimento del testo (OCR) e l’analisi dei media. In questo modo vengono acquisite anche informazioni che finora non erano utilizzabili in modo automatico, come ad esempio quelle provenienti da video, registrazioni audio, PDF, foto o documenti cartacei.
L’obiettivo è rendere disponibile in forma digitale tutta la conoscenza rilevante, indipendentemente dal formato o dal luogo in cui si trovava finora.
Perché questo passaggio è così importante
L’IA può lavorare solo con ciò che è disponibile. Informazioni mancanti, disperse o non digitalizzate portano inevitabilmente a lacune, incertezze e risposte errate. La raccolta completa della conoscenza garantisce che nulla di importante vada perso e che la futura IA possa basarsi sull’intera realtà della conoscenza della vostra azienda.
Allo stesso tempo viene salvaguardata una preziosa conoscenza esperienziale:
La conoscenza che finora esisteva solo nelle menti viene preservata, anche se i collaboratori lasciano l’azienda o vanno in pensione.
Cosa ne ricavate
La raccolta sistematica della conoscenza della vostra azienda garantisce che la vostra IA non debba lavorare con lacune, supposizioni o casualità, ma possa basarsi sull’intero patrimonio di conoscenze della vostra organizzazione. Ottenete così la certezza che nessuna informazione importante venga trascurata, né dai documenti, dai sistemi e dai media né dalla conoscenza esperienziale dei vostri collaboratori.
Per la vostra azienda questo significa che la conoscenza viene per la prima volta davvero messa al sicuro. Il know-how critico viene preservato, anche se le persone cambiano o lasciano l’azienda. Le informazioni che prima erano distribuite, nascoste o difficili da trovare sono disponibili in modo centrale e digitale. Questo riduce le dipendenze, accelera l’inserimento e previene la perdita di conoscenza.
Allo stesso tempo nasce trasparenza. Per la prima volta vedete quale conoscenza esiste realmente, dove si trova e in quale forma è disponibile. In questo modo diventano visibili lacune, ridondanze e potenziali inutilizzati, molto prima che un’IA vi acceda.
Soprattutto, però, create il presupposto affinché in seguito l’IA non si limiti a cercare nei singoli documenti, ma possa utilizzare l’intero spazio della conoscenza della vostra azienda. La qualità delle future risposte dell’IA dipende direttamente da quanto completo e solido sia questo fondamento.
19. Documentazione
Un sistema di IA professionale è valido solo quanto la sua tracciabilità. Per questo la documentazione in Vimmera AI non è un sottoprodotto, ma una componente centrale di ogni soluzione. Garantisce che il vostro sistema di IA non funzioni solo oggi, ma anche domani, tra un anno e in un contesto organizzativo o giuridico cambiato. […]
18. Cura, assistenza e ulteriore sviluppo
Con il go-live e la seconda analisi DEX, l’IA è arrivata con successo nella vostra azienda. Ma, proprio come la vostra azienda, anche la vostra IA non si ferma. I prodotti cambiano, i processi vengono adattati, emergono nuove conoscenze, i mercati e i requisiti continuano a evolversi. Allo stesso tempo, anche le tecnologie sottostanti si […]
17. La seconda analisi DEX
Dopo il go-live inizia la fase in cui si decide se l’IA non sia stata solo “introdotta”, ma sia diventata davvero efficace. Proprio per questo l’analisi DEX viene eseguita una seconda volta. Non è una chiusura formale, ma un punto di misurazione volutamente definito per confrontare lo stato successivo all’introduzione con lo stato iniziale. La […]
16. Messa online
Dopo la fase pilota di successo e la messa a punto congiunta, segue il momento decisivo: il go-live. In questa fase, l’IA viene ufficialmente autorizzata per l’uso produttivo nell’intero ambito definito. Da questo momento non è più solo un progetto pilota, ma una parte integrante del vostro mondo lavorativo. Il go-live avviene in modo consapevolmente […]
15. Regolazioni finali prima della vera introduzione
Dopo che l’IA è stata introdotta nei primi team o reparti, segue una fase mirata di ottimizzazione congiunta, adattamento e correzione degli errori, ancora prima che il sistema venga messo in funzione in tutta l’azienda. Questa fase è decisiva per trasformare una soluzione funzionante in un’IA davvero solida e adatta alla pratica. L’esercizio pilota mostra […]
14. Gestione del cambiamento
L’introduzione dell’IA non è solo un progetto tecnico, ma un profondo cambiamento organizzativo e culturale. Nuovi sistemi, nuovi modi di lavorare e nuove possibilità suscitano in molte persone incertezza, domande o persino paure. Vimmera AI lo sa ed è proprio per questo che il change management è una componente fissa di ogni introduzione dell’IA. Il […]
13. Implementazione dei sistemi di IA
Dopo che sono state create tutte le basi tecniche, contenutistiche e organizzative, inizia la fase di rollout. In questo passaggio, l’IA non viene semplicemente “attivata”, ma introdotta nella quotidianità lavorativa reale in modo controllato, accompagnato e coordinato. L’obiettivo è che l’IA non solo funzioni, ma venga compresa, accettata e utilizzata in modo sensato dai collaboratori. […]
12. Adattamento dell’interfaccia utente
Affinché l’IA sia efficace in azienda, non basta che funzioni dal punto di vista tecnico. Deve essere disponibile dove i collaboratori lavorano realmente. Per questo Vimmera AI punta su frontend basati su browser come Vimmera Studio e Vimmera Assist. Le soluzioni basate su browser offrono vantaggi decisivi: Funzionano su quasi tutti i dispositivi, senza installazione […]
11. Fonti di dati e interfacce aggiuntive
A seconda del caso d’uso, può essere sensato o necessario integrare la base di conoscenza costituita da documenti e conoscenza aziendale verificata con ulteriori fonti di dati. Tra queste rientrano, ad esempio, database, sistemi aziendali e altre interfacce dati, che possono essere collegati, per esempio, tramite moderni standard di integrazione come MCP. Il motivo è […]
10. Implementazione di meccanismi di sicurezza
Oltre alla selezione e combinazione degli LLM più adatti, a seconda dei requisiti e dell’ambito di utilizzo, viene implementato un ulteriore passaggio importante: l’implementazione di meccanismi di sicurezza aggiuntivi. Perché la vostra conoscenza è preziosa e merita la stessa protezione di qualsiasi altro sistema aziendale critico. Vimmera AI non considera la sicurezza come un’opzione, ma […]
9. Il Prompt Engineering
Dopo aver selezionato la configurazione dell’LLM, segue il passaggio successivo: il prompt engineering. In questa fase viene definito come l’IA pensa, risponde e agisce. Vimmera AI si occupa di questo passaggio in stretto coordinamento con voi, perché qui non si tratta di tecnologia, ma di come la vostra IA rappresenta la vostra azienda internamente ed […]
8. La selezione del o dei LLM
Dopo che la conoscenza è stata strutturata, verificata e preparata tecnicamente in modo tale da poter essere trovata e utilizzata con precisione (ossia dopo che è stato costruito il vostro Vimmera Cortex specifico per l’azienda), segue il passaggio centrale successivo: la selezione dei Large Language Models (LLM). Gli LLM sono le “macchine pensanti” alla base […]
7. L’embedding dei dati e la vettorizzazione dei dati
Dopo che la conoscenza è stata raccolta, preparata e verificata, segue il passaggio che garantisce che l’IA possa successivamente accedere a questa conoscenza in modo rapido, preciso e contestualmente corretto: Il chunking, l’embedding, la preparazione semantica e la costruzione di database vettoriali (Vector Stores). Questo passaggio è il nucleo tecnico che consente all’IA di non […]
6. La verifica dei dati
Dopo che il sapere aziendale è stato raccolto e, nella preparazione dei dati per Vimmera Cortex, strutturato, ripulito e collegato tra loro, segue il passaggio che trasforma davvero l’informazione in conoscenza affidabile: la verifica dei dati. In questa fase si decide quali contenuti possano effettivamente essere considerati validi, vincolanti e attivamente utilizzabili. Perché anche dati […]
5. La preparazione dei dati
Dopo che la conoscenza aziendale è stata raccolta completamente, inizia la fase che determina in modo decisivo quanto sarà effettivamente performante, affidabile e utile la futura IA: la preparazione dei dati. In questa fase, da una grande quantità di singoli file, testi, media, estratti di sistema e resoconti di esperienza nasce per la prima volta […]
4. La raccolta di conoscenze
Prima che l’IA possa utilizzare, comprendere e mettere a disposizione in modo affidabile la conoscenza, questa deve innanzitutto essere acquisita in modo completo e corretto. Proprio per questo la raccolta sistematica del patrimonio di conoscenze aziendali è uno dei passaggi più importanti nel percorso verso una soluzione di IA funzionante. Non si tratta espressamente di […]
3. L’analisi DEX
L’analisi DEX (Digital Experience & Execution) è il fondamento di ogni introduzione dell’IA di successo con Vimmera AI. Crea un quadro oggettivo e solido di come la vostra organizzazione lavori realmente. Dopo il colloquio di analisi, su richiesta svolgiamo insieme un’analisi DEX completa dei processi e delle fasi di lavoro nella vostra azienda o organizzazione. […]
2. Il workshop di processo
Dopo la conoscenza reciproca e una decisione presa in direzione dell’IA in azienda, segue il passo successivo e decisivo: il colloquio di analisi ovvero il workshop di processo. A seconda delle dimensioni dell’azienda e della complessità dei processi, è necessario un colloquio approfondito (il colloquio di analisi) oppure un workshop con più persone e, se […]
1. La conoscenza
L’impiego dell’intelligenza artificiale nelle aziende non inizia con la tecnologia, ma con la comprensione.Per questo ogni collaborazione con Vimmera AI inizia con un colloquio conoscitivo strutturato. Questo colloquio serve a comprendere davvero la vostra organizzazione, le vostre sfide e i vostri obiettivi. Non è una presentazione di vendita né una verifica tecnica, ma uno scambio […]