Marco Galiazzo, CEO di EKR, ha aperto il suo intervento sottolineando l’obiettivo di dare concretezza al concetto di Intelligenza Artificiale Generativa (Gen AI), presentandola non come un termine astratto, ma come un “game changer” capace di trasformare la quotidianità delle aziende. La sua visione si concentra su come la gestione della conoscenza aziendale possa essere rivoluzionata dall’AI Generativa.
EKR e il mantra “The Correct Info Everywhere”
EKR, con quasi vent’anni di esperienza nella gestione della conoscenza, ha sviluppato la piattaforma “EKR ORCHESTRA”, con il mantra “The Correct info everywhere”. Questa lunga esperienza nella gestione di informazioni strutturate ha permesso a EKR di applicare sin da subito l’AI generativa in modo efficace, ottenendo risultati sorprendenti negli ultimi due anni.
L’attività di EKR si concentra su due mondi principali:
- Pre-vendita: gestione dell’intera filiera di informazioni dall’ufficio tecnico, al marketing, ai sales.
- After sales: Produzione di documentazione tecnica (manuali, schede tecniche ecc.) e gestione delle informazioni per il post-vendita.
La piattaforma di EKR sfrutta oggi la Retrieval Augmented Generation (RAG) e il Progressive Prompting, interagendo con i Large Language Models (LLM) per garantire scalabilità e accuratezza.
Casi d’uso reali: efficienza e riduzione dei tempi
Marco Galiazzo ha presentato esempi concreti che dimostrano i benefici dell’AI Generativa:
- gestione richieste d’offerta: un’azienda di lavorazione metalli ha ridotto da mezz’ora a un minuto il tempo per elaborare le email di richiesta offerta, automatizzando comprensione, identificazione dei pezzi e interazione con il gestionale. L’intervento umano si concentra solo sulla scontistica e le alternative.
- gestione capitolati e tendering: In un’azienda, l’analisi dei tender, composti anche da 250 pagine, è passata da quattro giorni ad alcuni minuti grazie all’intelligenza artificiale generativa che estrae i punti critici relativi alle normative e effettua il confronto tra le richieste e le capabilities dell’azienda, lasciando all’ingegnere la sola valutazione finale.
Questi esempi evidenziano il passaggio cruciale dall’interazione AI-uomo limitata a un’integrazione profonda che porta a un’efficienza impensabile fino a pochi mesi fa.
La rivoluzione dell’AI Generativa
L’AI generativa è una rivoluzione radicale, paragonabile all’introduzione della corrente elettrica. Se l’informatica tradizionale (deterministica, come Excel) è limitata a problemi ben definiti, l’informatica statistica (Machine Learning, Deep Learning) gestisce scenari complessi basandosi su vaste quantità di dati.
I Large Language Models (LLM), addestrati su tutta internet, sono capaci di comprendere il linguaggio naturale e svolgere compiti come traduzioni, riassunti e ragionamenti, senza essere stati specificamente programmati per queste funzioni. Questa capacità emerge dall’enorme mole di dati su cui sono stati addestrati.
Tuttavia, l’AI generativa ha un “peccato originale”: le allucinazioni. Le risposte degli LLM, pur sembrando corrette, possono essere false.
L’antidoto è la conoscenza aziendale strutturata, che permette di “guidare” l’AI verso risultati affidabili attraverso il “guard-railing”.
Sfruttare l’AI Gen: oltre il “Basic Prompting” (stile ChatGPT)
Le modalità di utilizzo dell’AI generativa nella piattaforma EKR Orchestra, vanno oltre il semplice “basic prompting” (fare una domanda diretta). Le soluzioni concrete si basano su:
- prompt Engineering: Creazione di “system prompt” complessi per guidare le risposte dell’LLM.
- Retrieval Augmented Generation (RAG): Combinare la generazione AI con il recupero di informazioni da una base di conoscenza strutturata, filtrando il “rumore” e fornendo solo dati rilevanti.
- progressive Prompting: Un processo in cui la conoscenza grezza viene raffinata attraverso una serie di prompt successivi, fino a ottenere un output ottimizzato per un uso specifico (es. documenti tecnici, assistenza clienti, automazione contabile).
Digitalizzazione della documentazione tecnica con l’AI: il caso Docutec
Domenico Marinelli di Docutec ha presentato come l’Intelligenza Artificiale (AI) e le piattaforme di Knowledge Engineering stiano rivoluzionando la gestione della documentazione tecnica e della manualistica. La sua azienda, specializzata da oltre 20 anni in questo settore, sta sfruttando sia la piattaforma EKR sia oggi l’AI Generativa, per trasformare processi che prima richiedevano ore di lavoro in attività veloci ed efficienti.
Acquisizione della conoscenza in pochi minuti
Il fulcro dell’intervento è stato mostrare come sia possibile acquisire informazioni preziose direttamente dai tecnici e progettisti in modo rapido e strutturato. Attraverso una simulazione, Domenico ha dimostrato che, grazie all’AI Gen, è possibile far dialogare una “Digital AI Assistant” con un tecnico e raccogliere in pochi minuti tutti i dati necessari su un nuovo prodotto o una procedura (es. installazione e pulizia di un rivestimento per stufe). Queste informazioni, prima solo nella testa del tecnico, vengono ora immediatamente inserite nella base di conoscenza strutturata di EKR, rendendole disponibili per la creazione di manuali, schede tecniche o per il servizio clienti.
Vantaggi concreti della digitalizzazione post vendita
L’adozione di queste tecnologie porta a benefici tangibili:
- riduzione delle allucinazioni: dati organizzati e strutturati minimizzano gli errori e le imprecisioni nelle risposte generate dall’AI.
- maggiore efficienza nel post-vendita: il servizio clienti può dimezzare le chiamate e ridurre del 50% il tempo medio di risoluzione dei ticket.
- Capitalizzazione della conoscenza: la capacità di acquisire, rapidamente e agevolmente, informazioni tacite dalla testa delle persone (specialmente quelle con grande esperienza e prossime al pensionamento) è fondamentale per evitare la “perdita di conoscenza” aziendale.
Dalla tecnologia alla strategia d’uso
L’intervento di Marco ha enfatizzato come il passaggio all’AI rappresenti una rivoluzione che va oltre l’uso di singoli tool. È necessario un approccio strategico che coinvolga l’intero team aziendale.
L’adozione dell’AI deve essere guidata da obiettivi chiari e misurabili (KPI), dimostrando il ritorno sull’investimento (ROI) attraverso numeri che evidenziano i risparmi sui costi e l’aumento dell’efficienza.
In conclusione, il messaggio è un invito a superare la “paura del cambiamento” e a iniziare con piccoli step misurabili, coinvolgendo attivamente le persone. L’AI generativa offre opportunità immense per il settore manifatturiero italiano, rendendo possibile ciò che fino a poco tempo fa sembrava inimmaginabile.
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Vayla Pergolini
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