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 un sistema di conoscenza coerente, strutturato e tecnicamente solido.
Qui entra in gioco Vimmera Cortex. La nostra base di conoscenza con una struttura dati molto speciale.
Le informazioni raccolte inizialmente si presentano con qualità molto diverse. Spesso esistono più versioni dello stesso contenuto, ci sono affermazioni contraddittorie, versioni obsolete, modalità di lavoro informali, termini non uniformi o riferimenti mancanti tra temi correlati. Molto si è sviluppato storicamente, non è stato mantenuto in modo coerente oppure è stato concepito per gruppi target e situazioni differenti.
Una componente particolarmente importante della preparazione dei dati è l’uniformazione e la strutturazione del linguaggio della Sua azienda. Termini tecnici, denominazioni interne, nomi di prodotto, abbreviazioni, nomi di processo e formulazioni tipiche vengono preparati e collegati tra loro in modo tale che l’IA comprenda e utilizzi correttamente il “linguaggio” della Sua organizzazione, dei Suoi collaboratori e dei Suoi clienti. Solo così le richieste possono essere interpretate correttamente, i contenuti assegnati in modo univoco e i malintesi evitati. Senza questo chiarimento linguistico, molte domande restano senza risposta oppure ricevono risposte imprecise, errate o incomplete.
Se un’IA lavorasse direttamente sul materiale grezzo non ordinato (cioè su semplici file e documenti), potrebbe sì ritrovare passaggi di testo e contenuti, ma non potrebbe decidere in modo affidabile quali informazioni siano valide, attuali e tecnicamente corrette. La situazione diventa ancora più difficile con domande complesse, nelle quali interagiscono più ambiti di conoscenza, regole, prodotti o processi. Senza preparazione, all’IA manca la chiarezza necessaria per riconoscere con sicurezza le correlazioni, argomentare senza contraddizioni o fornire risposte complete e affidabili.
La preparazione dei dati è quindi la fase in cui da informazioni disordinate nasce una base di conoscenza solida. Una base di conoscenza che è tecnicamente coerente, che parla il linguaggio della Sua azienda e che crea il presupposto affinché l’IA non solo trovi, ma comprenda, valuti e supporti in modo sensato.
Dal documento alla conoscenza
Un altro aspetto, spesso sottovalutato, è la qualità delle risposte successive in presenza di grandi quantità di dati. Quanto più informazioni vengono inserite in un database (vettoriale) e quanto più dati un’IA deve considerare contemporaneamente, tanto maggiore diventa l’imprecisione dei risultati e degli output. Questo è un problema noto di molti sistemi:
Con l’aumento della quantità di dati diminuisce la precisione, le risposte diventano più generiche, meno accurate oppure mescolano contenuti che dal punto di vista tecnico non hanno nulla a che fare tra loro.
Il motivo è semplice: nei sistemi classici migliaia di pagine, PDF, verbali o manuali si trovano uno accanto all’altro. Per l’IA queste sono fonti testuali di pari valore. Rilevanza, validità, responsabilità, riferimento al prodotto o contesto tecnico non vi sono rappresentati in modo univoco.
La preparazione dei dati per Vimmera Cortex risolve questo problema in modo fondamentale, trattando le informazioni non come documenti, ma come conoscenza. I contenuti vengono scomposti nei loro componenti tecnici: fatti, regole, termini, domande, risposte, correlazioni, dipendenze, validità, varianti e collegamenti. Il singolo documento perde il suo ruolo di contenitore della conoscenza, viene “dissolto”. Ciò che rimane è la conoscenza in esso contenuta in forma strutturata e astratta.
Il modo migliore per immaginare questo processo e la memorizzazione è pensare a come noi esseri umani archiviamo i ricordi. Dopotutto, non memorizziamo nel nostro cervello un PDF di un manuale di installazione quando vogliamo ricordare come funziona il nostro televisore.
La conoscenza raccolta in precedenza viene assegnata in modo univoco a prodotti, servizi, processi, funzioni, categorie o scenari di applicazione. In questo modo la quantità complessiva dei dati non gioca più alcun ruolo. L’IA non accede a una grande massa di testo indistinta, ma esattamente ai moduli di conoscenza rilevanti per la specifica richiesta.
Su richiesta, i documenti originali restano comunque disponibili. Può continuare a verificare dove si trova qualcosa, trovare documenti in modo mirato o cercare passaggi di testo.
Decisivo è però questo:
L’IA di Vimmera AI non lavora con documenti – lavora con la conoscenza di Vimmera Cortex, cioè con la Sua conoscenza.
Collegamento invece di archiviazione
Nella preparazione dei dati, i contenuti non vengono solo ripuliti e uniformati, ma soprattutto collegati tra loro. Diverse fonti di conoscenza, come documenti, processi, prodotti, regole, valori di esperienza e dati di sistema, vengono messe in relazione. Così nasce una rete di conoscenza in cui l’IA non conosce solo singoli fatti, ma anche il loro significato, la loro validità e il loro contesto.
A tal fine viene definito, tra l’altro:
- quali documenti appartengono a quali processi
- quali prodotti, codici articolo, varianti e regole sono collegati tra loro
- quali funzioni sono pensate per cosa e quando non sono sensate
- quali eccezioni, alternative o dipendenze esistono
- quali informazioni devono essere considerate insieme in quali situazioni
Solo così l’IA potrà in seguito non solo trovare informazioni, ma anche classificarle correttamente, combinarle e valutarle.
Logica tecnica invece del caso
Nella preparazione dei dati per Vimmera Cortex viene inoltre definito quali collegamenti debbano essere applicati automaticamente in quali situazioni. In questo modo nasce una logica tecnica secondo cui l’IA opera.
Esempi:
- In caso di una richiesta di prezzo, il sistema riconosce automaticamente il prodotto, il codice articolo corretto, le varianti correlate, i gruppi di sconto validi e le condizioni rilevanti.
- In caso di una richiesta relativa a una funzione, non viene spiegato solo che cosa fa, ma anche se è sensata in questa situazione concreta, quali limitazioni si applicano o quali alternative sarebbero più adatte.
- Nelle richieste di assistenza vengono collegati automaticamente tra loro dispositivo, codice di errore, cause note, pezzi di ricambio adatti e passaggi di soluzione collaudati.
- Nelle domande sui processi vengono considerate contemporaneamente responsabilità, moduli, linee guida e dipendenze.
Tali risposte sono possibili solo se la conoscenza è stata strutturata, messa in rete e modellata dal punto di vista tecnico.
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
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14. Gestione del cambiamento
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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 […]