Progetti di Intelligenza Artificiale

Basata su algoritmi di Natural Language Processing, permette agli utenti di effettuare ricerche (nel proprio archivio documentale) tramite linguaggio naturale. L’obiettivo è quello di avere una ricerca più flessibile e “umana”. É molto frequente ritrovarsi nella situazione in cui ci si ricorda il contenuto di un documento ma non il nome e/o la posizione in cui quest’ultimo è stato archiviato. Grazie alla Ricerca Avanzata siamo in grado di recuperare i documenti sfruttando la similarità tra il contesto semantico della ricerca utente ed il contesto semantico del documento. Così facendo, basta avere memoria almeno del contesto a cui il documento faceva riferimento per ottenerlo tra i risultati della ricerca. Infine, la pipeline implementata è in grado di estrarre il testo da una grande vastità di documenti; siamo in grado, ad esempio, di recuperare una immagine ricordandoci una particolare scritta che era contenuta in essa.

Classificazione della tipologia di un documento sfruttando tecniche di Deep Learning che, basandosi sul contenuto del documento, sono in grado di inferire la tipologia di quest’ultimo (es. whitepaper, rapporto di attività tecnica, contratto, etc.); questa informazione rappresenta un metadato importante che permette di filtrare i documenti della propria knowledge base efficacemente. Questo algoritmo è inteso per essere personalizzato in base alle vostre esigenze specifiche (tipologie e categorizzazione dei documenti all’interno della base di dati). 

Applicativo che permette di estrarre in maniera automatica le informazioni desiderate da documenti che rispettano un certo standard strutturale. L’utente definisce uno o più template. Ogni template consiste nella identificazione di campi che contengono le informazioni che si desidera estrarre automaticamente dal documento associato al template. I template permettono quindi al sistema automatico di estrarre le informazioni definite nel template applicato ai documenti affini. L’applicativo Smart Extractor funziona con documenti di tipo “.pdf” e sfrutta tecniche di machine learning, tra cui l’OCR, per analizzare e leggere le informazioni desiderate. Questa applicazione permette di estrarre informazioni da documentazione storica e facilita processi di trascrizione delle informazioni da un documento ad una knowledge base. 

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Perché non sfruttare la vastità di informazioni interne per ottenere un supporto alle decisioni aziendali in base a tutto ciò che è stato tracciato fino ad ora? Si tratta di utilizzare un’ interfaccia intelligente (Agente) che conosce standard, processi e documentazione pregressa e che può fornire informazioni di valore. É parecchio frequente il caso in cui la conoscenza su come gestire alcune casistiche particolari – o anche solo conoscenza di commesse passate – che permette di avere un certo vantaggio nella gestione di nuovi progetti è in mano a pochi esperti. Supponiamo che l’esperto domani va via, come possiamo evitare di perdere tutta quella preziosa conoscenza maturata nel corso degli anni di esperienza? L’obiettivo è codificare questa conoscenza nelle mani di un agente artificiale in grado di gestire le informazioni importanti e condividerle quando necessita.
Con lo stesso principio di ragionamento si può integrare un agente in grado di rispondere ad utenti esterni alle domande frequenti o curiosità sul vostro business. Questo approccio fornisce un vantaggio in termini di assistenza e cura del cliente che è di fondamentale importanza soprattutto nella fase in cui ci si sta facendo conoscere da un potenziale nuovo cliente. 

É difficile trovare una singola soluzione che sia in grado di rispondere in maniera efficiente ai differenti problemi che si presentano all’interno delle realtà aziendali, partendo dai processi interni fino ad arrivare all’outcome verso i propri clienti.  Ci siamo infatti resi conto, parlando con diverse realtà di business, che le varie sfumature dei processi e della morfologia del dato necessitano di declinare ad-hoc le soluzioni di Machine Learning per tener conto di ogni particolarità aziendale. Per poter fornire un supporto adeguato all’introduzione di algoritmi di intelligenza artificiale nei processi aziendali è di fondamentale importanza che vi sia piena coscienza del problema che si vuole risolvere, della tipologia e qualità dei dati a disposizione e dell’obiettivo che si vuole raggiungere. Nelle fasi di definizione di questi tre elementi Systema si pone come partner di supporto alle decisioni e alla analisi di fattibilità degli obiettivi che si vogliono raggiungere. Successivamente offriamo le nostre competenze per raggiungere gli obiettivi definiti ed ottenere del valore aggiunto grazie alla introduzione dell’intelligenza artificiale all’interno della propria realtà lavorativa. 

Nel maggio del 2024 abbiamo tenuto un Corso sulle Basi dell’Intelligenza Artificiale con l’obiettivo di fornire una panoramica sui principali ambiti di sviluppo, affrontando casi reali, cercando di tenere un alto livello di comprensione pensato per chi si approccia per la prima volta all’argomento. Siamo convinti che l’Intelligenza Artificiale è un ambito importante in cui investire a prescindere dalla moda del momento, ed è importante per noi fornire a tutti gli strumenti per poterne comprendere le potenzialità e valutare le possibili applicazioni nel proprio ambito di business. Per chi fosse interessato sarà possibile prenotare una sessione One-to-One dove i nostri esperti saranno felici di discutere con voi sulle possibili applicazioni che fanno al caso vostro.

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Per Systema il Dato e la sua Privacy sono di importanza vitale. In ogni progetto di Intelligenza Artificiale nessun dato aziendale sarà condiviso con terze parti a meno che non sia specificato nelle richieste del cliente. Ogni modello di Machine Learning implementato verrà specializzato sui vostri dati che saranno trattati solamente per la fase di addestramento e niente di più.