AI RAG, Agenti e Avatar
Portiamo AI pratica a team regolamentati, operation HR e prodotti mobile rivolti ai clienti.
Caso Studio 1
Consulenza legale RAG per il diritto albanese
La Sfida
Uno studio legale albanese aveva bisogno di risposte immediate e affidabili su secoli di codice civile, regolamenti locali e sentenze. Gli avvocati dedicavano ore a incrociare manualmente la Gazzetta Ufficiale, e il personale junior non era sicuro nell’interpretare norme sovrapposte.
La Soluzione
Abbiamo costruito una pipeline RAG che indicizza l’intero corpus normativo albanese, suddivide i contenuti per giurisdizione e ancora ogni prompt prima che il modello generi il parere. Le citazioni rimandano direttamente alla Gazzetta Ufficiale così gli avvocati possono verificare ogni raccomandazione rispetto alla norma vincolante.
- Job di ingest giornalieri monitorano nuovi decreti, bollettini dell’ordine e aggiornamenti allineati all’UE
- Controlli RBAC e audit log proteggono le pratiche dei clienti
- Deployment on-premise per rispettare i requisiti di residenza dei dati albanesi
Ingest giornaliero
- Gazzetta Ufficiale: decreti e sentenze
- Chunking per giurisdizione
- Embedding dell’intero corpus
- Indice vettoriale
Ogni domanda
- Domanda dell’avvocato
- Retrieval e grounding del prompt
- L’LLM redige il parere
- Parere con citazioni della Gazzetta
Tutto gira on-premise, con controlli RBAC e audit log.
Job giornalieri indicizzano i nuovi decreti e le sentenze. Ogni domanda recupera la normativa pertinente prima che l’LLM rediga il parere, e ogni risposta cita la Gazzetta Ufficiale così gli avvocati possono verificarla rispetto alla norma di riferimento.
70%
riduzione del tempo di ricerca legale per query — da ore di confronto manuale a minuti
100%
delle risposte include citazioni dirette della Gazzetta, offrendo agli avvocati un percorso verificabile per ogni raccomandazione
Giornaliero
aggiornamento della base di conoscenza — nuovi decreti e sentenze vengono indicizzati automaticamente senza downtime
Caso Studio 2
Scalare una startup HR con agenti intelligenti
La Sfida
Una startup HR in rapida crescita stava vincendo contratti enterprise più velocemente di quanto potesse assumere personale di supporto. I volumi di ticket erano triplicati, le richieste di onboarding restavano in coda per giorni e il team operativo dedicava la maggior parte del tempo a passaggi manuali di dati tra sistemi.
La Soluzione
Abbiamo aggiunto agenti AI specializzati sopra il prodotto e lo stack back-office della startup. Gli agenti smistano i ticket in ingresso, redigono risposte pronte per l’umano, orchestrano workflow di approvazione tra piattaforma SaaS, CRM e sistemi finance, e segnalano i casi limite agli specialisti con il contesto completo.
- Agenti di intake smart classificano e instradano i ticket su HR, payroll e compliance
- Agenti di workflow automatizzano le catene di approvazione multi-step end-to-end
- Dashboard di supervisione tracciano azioni degli agenti, KPI e salute dei clienti in tempo reale
- Ticket in arrivo
- Agenti di intake classificano e instradano
- HRPayrollCompliance
- Agenti di workflow catene di approvazione
- Risposta pronta da inviareApprovazioni su SaaS, CRM e finance
Casi limite e supervisione
- Specialista, con contesto completoDashboard di supervisione: azioni, KPI, salute dei clienti
Gli agenti di intake classificano e instradano ogni ticket su HR, payroll e compliance. Gli agenti di workflow gestiscono le catene di approvazione tra piattaforma SaaS, CRM e sistemi finance, i casi limite arrivano a uno specialista con il contesto completo e le dashboard di supervisione tracciano ogni azione degli agenti.
3x
volume di ticket gestito senza aggiungere organico — gli agenti assorbono le query di routine così il team si concentra sul lavoro ad alto valore
80%
dei workflow di approvazione completamente automatizzati — riducendo i tempi di passaggio manuale da giorni a minuti
< 2 min
tempo medio di prima risposta per ticket smistati dall’agente, rispetto a 4+ ore precedenti
Caso Studio 3
Costruire un MVP di AI conversazionale per una startup USA
La Sfida
Una startup americana in fase seed doveva dimostrare un concetto di AI conversazionale prima del prossimo round di finanziamento. Aveva competenze di dominio ma nessun team di ingegneria AI, e gli investitori si aspettavano una demo funzionante con utenti reali — non una presentazione — entro 10 settimane.
La Soluzione
Abbiamo rilasciato un MVP snello che combina speech-to-text, prompt con retrieval-augmented generation e animazioni avatar leggere così gli early adopter possono interrogare i dati account, ricevere indicazioni e passare a un supporto umano quando necessario.
- Streaming a bassa latenza mantiene le conversazioni reattive sotto i 200 ms
- I campi sensibili vengono tokenizzati prima di raggiungere il modello, rispettando le aspettative di sicurezza USA
- Analytics di prodotto tracciano adozione, CSAT e deflessione del supporto dal primo giorno
- L’early adopter chiede a voce
- Speech-to-text
- Tokenizzazione dei campi sensibili
- Prompt retrieval-augmented
- LLM
- Risposte avatar in streaming
Accanto a ogni conversazione
- Passaggio al supporto umanoAnalytics: adozione, CSAT, deflessione
Le risposte tornano in streaming in meno di 200 ms.
La voce viene trascritta, i campi sensibili vengono tokenizzati prima di raggiungere l’LLM e le risposte tornano in streaming tramite l’avatar. Gli utenti possono passare al supporto umano, e le analytics di prodotto tracciano adozione, CSAT e deflessione del supporto dal primo giorno.
Due settimane in anticipo sulla deadline per la demo agli investitori.
8 settimane
dal kickoff all’MVP live con utenti reali — due settimane in anticipo sulla deadline per la demo agli investitori
40%
delle query di supporto deviate dall’assistente AI durante il pilota, riducendo immediatamente il carico sul supporto
Finanziati
i founder hanno ottenuto il round successivo usando dati di trazione reali dall’MVP che abbiamo costruito insieme
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