IKVision combina RAG, Law as Code, database relazionali, database vettoriali e agenti LLM in sistemi di decisione e azione controllabili.
Un agente LLM analizza le domande in arrivo, identifica la prestazione richiesta, confronta le informazioni fornite con i requisiti normativi e genera una raccomandazione tracciabile.
Pre-valutazione strutturata invece della revisione manuale dei documenti
Enti pubblici, compagnie assicurative e organizzazioni ricevono ogni giorno un gran numero di richieste. Ogni domanda deve essere esaminata, classificata e valutata in base ai requisiti normativi applicabili.
Questo lavoro è altamente ripetitivo ma, allo stesso tempo, estremamente critico. Valutazioni errate, criteri di esclusione trascurati o informazioni mancanti causano ritardi, richieste di chiarimento aggiuntive e insoddisfazione.
L’agente LLM esegue quindi una pre-valutazione strutturata. Identifica la prestazione richiesta, recupera dal database le basi giuridiche pertinenti e valuta sistematicamente le informazioni fornite dal richiedente rispetto a tali requisiti.
Il risultato non è una decisione automatica, ma una raccomandazione motivata e tracciabile, comprensiva di giustificazioni e riferimenti alle disposizioni normative rilevanti.
La conoscenza aziendale è distribuita tra documenti, e-mail, database e sistemi aziendali. Il RAG rende queste informazioni accessibili semanticamente e le fornisce nel contesto corretto.
Risposte contestualizzate invece di output generici dell’IA
Senza accesso a fonti interne approvate, le risposte generate dall’intelligenza artificiale rimangono rischiose. Il RAG riduce le allucinazioni, migliora la tracciabilità e rende la conoscenza verificabile e affidabile.
Un tecnico pone una domanda apparentemente semplice: «Possiamo posticipare di un mese la manutenzione di questo sistema?»
Un’IA generica fornirebbe una risposta basata su ipotesi generali. Un sistema RAG, invece, utilizza manuali di manutenzione approvati, bollettini di servizio e documentazione operativa interna.
Il sistema identifica che un componente installato presenta un rischio di guasto documentato se gli intervalli di manutenzione vengono superati. Inoltre, il sistema è in funzione in un ambiente produttivo.
La risposta generata non sarà quindi «probabilmente sicuro», ma:
Il RAG non genera semplicemente risposte plausibili: fornisce decisioni contestualizzate, motivate e verificabili.
Un agente LLM crea messaggi di invito personalizzati sulla base dei dati dei clienti, delle informazioni sugli eventi e di modelli di contenuto approvati.
La comunicazione richiede contesto, tono e approvazione
L’automazione senza approvazione può compromettere la fiducia. L’agente crea la bozza, ma l’invio avviene solo dopo una revisione umana.
Un’azienda sta pianificando un evento esclusivo per i clienti. I dati dei clienti, l’agenda dell’evento e i modelli di testo sono già disponibili. Un invio completamente automatico sarebbe tecnicamente possibile, ma rischioso dal punto di vista comunicativo.
L’agente LLM crea quindi inizialmente un messaggio di invito personalizzato. Tiene conto del ruolo del destinatario, della relazione esistente e del contesto, evidenziando aspetti sensibili come il tono e il momento dell’invio.
Solo dopo l’approvazione esplicita da parte del marketing o delle vendite l’invito viene inviato. Il risultato è una comunicazione controllata e di alta qualità, invece di un’automazione incontrollata.
Gli agenti analizzano informazioni interne, identificano dipendenze e preparano raccomandazioni fondate. La decisione finale rimane all’essere umano.
L’agente migliora il processo decisionale ma non lo sostituisce
Un agente può raccogliere informazioni, identificare rischi e valutare opzioni. La responsabilità rimane dove deve essere: presso il decisore umano.
Un cliente chiede al supporto: «L’ultima versione del firmware è adatta al mio sistema di storage?». Quello che sembra semplice è in realtà tecnicamente complesso.
L’agente LLM non fornisce una risposta generica. Ristruttura la richiesta, individua le informazioni mancanti e recupera contenuti rilevanti da fonti approvate, come note di rilascio e guide di aggiornamento.
Dopo aver valutato le informazioni disponibili, l’agente determina che il nuovo firmware è compatibile, ma richiede prima un aggiornamento del firmware dei dischi rigidi. Un aggiornamento diretto comporterebbe rischi significativi.
Invece di fornire una supposizione, l’agente presenta una raccomandazione motivata, includendo la corretta sequenza delle operazioni, indicazioni per la mitigazione dei rischi e suggerimenti di manutenzione.
La decisione finale rimane all’essere umano, ma si basa su un contesto completo, regole validate e competenze documentate.
Gli agenti attivano azioni specifiche sulla base di eventi, contesto e regole — in modo controllato, documentato e, ove necessario, soggetto ad approvazione.
Le regole da sole non comprendono il contesto
L'automazione tradizionale attiva azioni sulla base di regole predefinite. Gli agenti valutano inoltre il contesto, le dipendenze e i rischi prima di agire o richiedere un'approvazione.
Un livello di inventario scende al di sotto di una soglia minima definita. Un sistema di automazione tradizionale attiverebbe immediatamente un ordine di riapprovvigionamento.
Un agente LLM, invece, analizza il contesto più ampio: consegne in sospeso, pianificazione della produzione, stato dei fornitori e modelli storici di consumo.
Invece di effettuare automaticamente un ordine, l'agente prepara una raccomandazione, suggerisce alternative e presenta la decisione per un'approvazione controllata.
I processi agentici riducono i costi senza sacrificare il controllo.
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