Agenti AI e Chatbot sui tuoi Documenti Privati.

Fornisci al tuo team e ai tuoi clienti risposte immediate, precise e con citazione puntuale della fonte, interrogando cataloghi, manuali, contratti e procedure interne.

Grounding Documentale RAG (allucinazioni <1%)
Zero Training sui modelli pubblici (ZDR attivo)
Deploy su Web, WhatsApp, Teams o Intranet

Il Costo della Dispersione

Quanto tempo perde il tuo personale per recuperare informazioni già scritte?

Procedure operative su Google Drive, schede prodotto nei PDF, clausole contrattuali nelle email: la conoscenza aziendale è frammentata. Ogni giorno commerciali, tecnici e operatori di supporto sprecano ore a cercare risposte che l'AI potrebbe erogare in 2 secondi.

CRITICITÀ 01

Lead persi e supporto clienti lento fuori orario.

I clienti e i prospect vogliono risposte immediate sui prodotti o servizi anche la sera e nei weekend. Se non le trovano in pochi secondi, cercano un concorrente.

Impatto: Clienti scontenti e opportunità commerciali svanite.
CRITICITÀ 02

Ore perse tra cartelle condivise e schede tecniche.

I commerciali spendono fino a 40 minuti per rispondere a un cliente su compatibilità tecniche o clausole contrattuali perché devono rintracciare l'ultima revisione del documento.

Impatto: Rallentamento delle trattative e costi operativi alti.
CRITICITÀ 03

Onboarding lento e figure senior intasate.

I nuovi assunti impiegano mesi per diventare autonomi, costretti a interrompere continuamente i colleghi senior per capire procedure, policy o dettagli di catalogo.

Impatto: Calo di produttività del personale esperto.
Architettura RAG & Grounding Rigido

Come funziona: ancoraggio semantico ai tuoi documenti e fonti certificate.

Separare la conoscenza dal modello è la chiave: anziché riaddestrare costosi modelli statici, usiamo l'architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation). Quando l'utente fa una domanda, il sistema recupera i passaggi precisi all'interno dei tuoi documenti privati e sintetizza la risposta con il riferimento puntuale a file e paragrafo. Per capire la differenza architetturale, leggi il nostro confronto su Fine-Tuning vs RAG.

Grounding con fallback sicuro: Se l'informazione non è presente nei file approvati, l'agente dichiara di non avere il dato invece di inventare.
Zero Data Retention (ZDR): I tuoi documenti non vengono ceduti a terzi né utilizzati per addestrare modelli pubblici.
Aggiornamento in tempo reale: Basta caricare una nuova versione del listino per aggiornare immediatamente la conoscenza dell'agente.
rag_secure_pipeline.live
Vector Database Protetto
01

Domanda dell'Utente

"Qual è la procedura per sostituire il componente XYZ sulla linea 4?"

02

Hybrid Search & Re-Ranking

Estratta Pag. 42 da: Manuale_Manutenzione_2026.pdf

Score 99.2%
03

Risposta Chiara con Citazione Fonte

Istruzioni punto per punto con link al paragrafo originale

Tempo: 1.1s
Guardrails Anti-Allucinazione: AttiviConformità GDPR: Garantita
Configurazione Sartoriale

I casi d'uso qui sotto sono esempi. L'assistente viene tarato sui tuoi dati esatti.

Che tu abbia 50 pagine di policy interne o 10.000 schede di prodotto tecniche e contratti complessi, strutturiamo la pipeline di chunking, embedding e recupero per rispondere con la voce e il perimetro di autorizzazione della tua azienda. Approfondisci l'architettura degli agenti autonomi.

Richiedi Prova su Tuoi Documenti →

Scenari Applicativi

3 tipologie di Agenti AI adottate dalle imprese.

Dall'assistenza clienti al supporto dei reparti legali e commerciali: ecco dove generano valore immediato.

CASO 01 / TEAM INTERNO

Knowledge Base & Procedure Interne

Problema:I dipendenti perdono ore a cercare policy, listini e contratti, sovraccaricando i colleghi senior.
Azione Agente:Interroga l'archivio aziendale protetto (Drive, SharePoint, PDF) ed eroga risposte con link al paragrafo.
Risultato:-75% tempo di ricerca interna e onboarding dimezzato per i neoassunti.
Canali: Microsoft Teams, Slack, Intranet Web.
CASO 02 / VENDITE & LEAD GEN

Commerciale & Qualificazione Lead

Problema:I visitatori del sito non trovano risposte immediate a dubbi tecnici e abbandonano il sito.
Azione Agente:Dialoga in linguaggio naturale, illustra i prodotti, qualifica budget e fissa la call sul calendario commerciale.
Risultato:+45% lead qualificati raccolti anche negli orari di chiusura uffici.
CASO 03 / CUSTOMER CARE

Assistenza Clienti & Supporto Tecnico

Problema:Il supporto clienti è sommerso da domande ricorrenti di primo livello con risposte lente nei picchi.
Azione Agente:Risolve autonomamente il 70% dei ticket standard e passa all'operatore umano solo i casi eccezionali.
Risultato:Tempo medio di risposta sotto i 30 secondi e CSAT oltre il 92%.
FAQ & Sicurezza

Domande Frequenti su Agenti AI e Chatbot RAG

Come viene garantita l'accuratezza ed evitata l'allucinazione?

L'agente non si affida alla memoria generale del modello linguistico, ma riceve esclusivamente gli estratti documentali pertinenti alla domanda (chunking e re-ranking). I prompt di sistema impongono il vincolo di citare la fonte e di dichiarare l'assenza del dato qualora la documentazione non contenga risposta, abbattendo il tasso di errore sotto l'1%.

Come tutelate la privacy e i segreti commerciali?

I documenti vengono indicizzati in un database vettoriale isolato e crittografato. L'accesso alle API LLM avviene con contratti commerciali che includono la clausola di Zero Data Retention (ZDR) ex Art. 28 GDPR. Per aziende con vincoli normativi stringenti come Studi Legali o Finance, possiamo installare modelli open-source in ambienti completamente on-premise.

Come si integra l'agente nei nostri canali di lavoro?

Forniamo connettori pronti per Microsoft Teams, Slack, widget JavaScript per il tuo sito web, API REST per i portali clienti o integrazioni WhatsApp Business certificate.

Test di Fattibilità

Vuoi testare un assistente AI sulla documentazione della tua azienda?

Contattaci per una sessione preliminare: prepareremo una dimostrazione rapida interrogando alcuni tuoi documenti campione per mostrarti precisione, fonti e velocità.