IA applicata ai prodotti digitali

Partire da un problema di business, non da un modello

PartITech progetta e integra funzionalità di intelligenza artificiale in applicazioni web e aziendali. Il nostro ruolo consiste nell’individuare gli utilizzi pertinenti, organizzare i dati, scegliere un’architettura e misurare la qualità prima della produzione.

L’IA generativa può accelerare ricerca, sintesi, classificazione e assistenza. Rimane probabilistica: i suoi risultati devono essere valutati, tracciati e controllati in base al livello di rischio del servizio.

Valore: Un risultato di business e criteri di successo espliciti
Controllo: Dati, accessi e risultati sotto controllo
Misurazione: Set di test prima e dopo la pubblicazione

Utilizzi mirati

Dove l’IA può creare un valore verificabile

Selezioniamo un utilizzo quando il beneficio atteso, i dati disponibili e il livello di controllo possono essere definiti.

Ricerca e conoscenza

RAG, ricerca semantica e risposte con fonti in documentazione, cataloghi o basi di conoscenza.

Documenti e contenuti

Estrazione, classificazione, sintesi, correlazione e preparazione dei contenuti con validazione umana quando necessaria.

Assistenti aziendali

Supporto contestuale integrato negli strumenti esistenti, con permessi, storico e limiti di azione espliciti.

Automazione controllata

Qualificazione, instradamento o arricchimento dei flussi, con soglie di fiducia e gestione manuale.

Un’architettura adatta ai vincoli

API, cloud privato o infrastruttura controllata

La scelta non dipende soltanto dalle prestazioni di un modello. Considera sensibilità dei dati, latenza, volumi, costi, contratti, reversibilità e competenze operative.

Definire un progetto IA

Servizi via API

Avvio rapido e servizi gestiti, con analisi di trasferimenti, conservazione e dipendenza dal fornitore.

Distribuzione privata

Maggiore controllo di dati e operations, in cambio di una maggiore responsabilità tecnica.

Architettura ibrida

Distribuzione dei trattamenti in base a sensibilità, prestazioni attese e costo accettabile.

Oltre il prototipo

Le condizioni per un’IA operativa

Dati e permessi

Fonti identificate, qualità controllata, permessi propagati e politica di conservazione definita.

Sicurezza

Protezione di input, segreti e strumenti; prevenzione di fughe, injection e azioni non autorizzate.

Valutazione

Casi di riferimento, qualità, citazioni, rifiuti, latenza e costo monitorati nel tempo.

Supervisione umana

Validazione, ricorso e registrazione adeguati alle possibili conseguenze di un errore.

Operations

Osservabilità, budget, versioni di prompt e modelli, strategia di fallback e gestione degli incidenti.

Adozione

Interfaccia comprensibile, limiti dichiarati, formazione e feedback utenti integrati nel miglioramento.

Tre punti di ingresso

Esplorare, definire e industrializzare

Progetto

Intelligenza artificiale utile, controllata e misurabile