- Agente AI
- Qualità e conformità
- Ufficio tecnico e progettazione
- Progetto tipo · demo di laboratorio
Manuali, schede, procedure, disegni e revisioni sparsi tra cartelle, PDF e la memoria di chi c'era. Questo assistente risponde alle domande dell'ufficio tecnico citando il documento e la pagina giusti, dentro i permessi di chi chiede. Ecco come lo costruiremmo e che conto ci aspettiamo.
Risposte in minuti invece che in ore di ricerca o attesa del collega, meno errori da revisioni superate, know-how che resta leggibile anche quando una persona non c'è. Stima: circa 10 ore a settimana restituite a un ufficio tecnico di quattro persone.
Il conto, con le ipotesi dichiarate
Tempo per una ricerca documentale
~3-4 min (verifica)
prima: ~12 min
Stima su 15 ricerche al giorno; il "prima" si misura in fase 1, il "dopo" in fase 4
Ore a settimana dell'ufficio tecnico in ricerche
~5 h
prima: ~15 h
15 ricerche × 12 min contro 15 × 4 min, su cinque giorni; circa 10 ore restituite alla progettazione
Risposte con citazione verificabile
100% delle risposte
prima: nessuna, si va a memoria
La citazione è obbligatoria per costruzione: senza fonte l'assistente non risponde
Uso di revisioni superate
da misurare nel pilota
prima: presente, non misurato
In fase 3 contiamo quante delle 30 domande citano la revisione corrente; non promettiamo l'azzeramento
Domande senza risposta
lista di documenti da completare
prima: si interrompe un collega
Le domande senza riscontro diventano un piano di completamento dell'archivio
Stime su ipotesi dichiarate, non misure su un cliente. Sono le metriche che useremo per valutare il pilota: le misuriamo prima, le confrontiamo dopo.
Il contesto e il problema
Prima di parlare di AI, il processo com'è oggi: chi fa cosa, con quali strumenti, e dove si perde tempo.
Il processo: progettazione, preventivazione e produzione hanno bisogno continuamente di informazioni che esistono ma non si trovano: la tolleranza prevista in una specifica cliente, la revisione corrente di un disegno, la procedura di collaudo di una famiglia di prodotti, il perché di una scelta fatta tre anni fa. Oggi la risposta arriva cercando nelle cartelle, aprendo PDF uno per uno, o chiedendo a chi “se lo ricorda”.
Chi ci lavora: ufficio tecnico, qualità, chi fa i preventivi e, a valle, la produzione e l’assistenza.
L’esempio che usiamo: azienda manifatturiera con 60 addetti, ufficio tecnico di quattro persone, circa 2.000 documenti tra manuali, specifiche, procedure e disegni con revisioni, archiviati su un server di cartelle e in parte nel gestionale. Ipotizziamo 15 ricerche documentali al giorno tra le quattro persone. È un caso tipo costruito sulle situazioni che incontriamo più spesso e su una demo di laboratorio con documenti sintetici: non un caso cliente.
Il problema e cosa costa
- Cercare costa più che chiedere: una ricerca tra cartelle e PDF prende in media 10-15 minuti, e quando non si trova si interrompe un collega.
- La revisione sbagliata: il documento c’è, ma in tre versioni. Una tolleranza letta dalla revisione superata arriva in produzione e si scopre al collaudo.
- Il sapere è nelle persone: le risposte più preziose, il perché delle scelte, stanno nella testa di due persone. Ferie, malattia o un cambio di lavoro fermano l’ufficio.
- Documenti già incollati in un chatbot personale: per farsi riassumere una specifica, qualcuno la carica in ChatGPT, Claude o Gemini con l’account personale. Specifiche cliente e disegni coperti da NDA finiscono su server esterni senza regole né contratto: è shadow AI, e va affrontato prima.
Il conto, con le nostre ipotesi: 15 ricerche al giorno per 12 minuti fanno 3 ore al giorno, 15 ore a settimana, circa 700 ore l’anno dell’ufficio tecnico spese a cercare invece che a progettare. A questo si aggiunge il costo, non stimabile a priori, di una non conformità nata da una revisione superata.
Perché succede
Non è un problema di disordine: è che la documentazione è pensata per essere archiviata, non per essere interrogata.
Un assistente serve qui: non a sostituire l’archivio, ma a renderlo interrogabile in linguaggio naturale, con la fonte accanto a ogni risposta e il rispetto dei permessi che l’azienda ha già.
Le cartelle rispondono a “dove”, non a “cosa”
Per trovare una tolleranza devi già sapere in quale documento sta.
Le revisioni convivono senza una regola leggibile dalle macchine
“Rev. C” nel nome del file non impedisce di aprire la B.
Il contesto non è scritto
Il perché di una scelta sta nelle email e nelle teste, non nei documenti.
La soluzione: come lavora l'agente
L’assistente lavora come un collega che conosce l’archivio e cita sempre la pagina. Passo per passo:
Il tempo per una risposta è di pochi secondi. Il tempo della persona scende alla verifica sulla fonte: nella nostra stima 3-4 minuti invece di 12.
Perimetro e permessi
Si decide quali cartelle e quali tipi di documento entrano, chi può vedere cosa, e si eredita la struttura dei permessi già esistente sul server o nel gestionale.
Indicizzazione
I documenti vengono letti, divisi in porzioni con il loro riferimento (file, revisione, pagina, paragrafo) e indicizzati. Le revisioni superate restano consultabili ma marcate come tali.
Domanda
La persona chiede in linguaggio naturale, da una finestra dedicata o dentro gli strumenti che già usa.
Recupero
L’assistente cerca le porzioni pertinenti solo tra i documenti che quella persona è autorizzata a vedere.
Risposta con citazioni
Il modello linguistico compone la risposta usando soltanto le porzioni recuperate e indica documento, revisione e pagina. Se le fonti non bastano, dice che non ha trovato riscontro e propone dove cercare.
Verifica
Un clic apre il documento al punto citato. Per le decisioni che contano, la persona verifica sulla fonte, non sulla risposta.
Apprendimento controllato
Le domande senza risposta e le correzioni degli utenti diventano una lista di documenti da completare: l’archivio migliora perché qualcuno lo interroga.
Niente parte senza una persona. L'agente prepara, confronta e segnala. La decisione sul prezzo e sul cliente resta al commerciale.
Scelte tecniche e perché
Nessun fornitore è la risposta a tutto. Ogni componente ha una scelta e un'alternativa scartata, e si decide sui tuoi dati.
Modello linguistico
Modello di fascia alta via API con contratto business (Claude, GPT, Gemini o Mistral), scelto dopo i test sui tuoi documenti
Serve comprensione di testo tecnico, tabelle e abbreviazioni interne. I piani business e API dichiarano l'esclusione dei dati dall'addestramento; verifichiamo conservazione, regione di elaborazione e intestazione del contratto. Alternativa: modello open in locale se i documenti sono know-how critico o coperti da NDA stringenti.
Dove gira
Tre opzioni confrontate: API del fornitore, cloud enterprise già in uso (Azure OpenAI, Vertex AI, AWS Bedrock), server in azienda con modello open (Llama, Qwen, Mistral)
Per la documentazione tecnica la scelta pesa più che altrove: specifiche cliente e disegni sono spesso il patrimonio dell'azienda. Il locale li tiene in rete interna ma richiede hardware adeguato e qualcuno che lo mantenga; il cloud enterprise li tiene nel perimetro contrattuale già governato dall'IT; l'API è la più rapida per un pilota su documenti non riservati.
Indice e recupero (RAG)
Indice interno delle porzioni di documento con metadati (file, revisione, pagina, autore, permessi) e recupero con citazione obbligatoria
La risposta nasce dai tuoi documenti, non dalla memoria del modello, ed è verificabile in un clic. I permessi si applicano al recupero, prima che il modello veda qualcosa. Alternativa scartata: addestrare un modello sui tuoi documenti, costoso, poco aggiornabile e senza citazioni.
Lettura dei documenti
Estrazione da PDF, Word, Excel e, dove serve, riconoscimento ottico per le scansioni; i disegni CAD entrano con i loro cartigli e metadati, non con la geometria
La qualità della risposta dipende dalla qualità della lettura. Scansioni e tabelle complesse si testano per tipo di documento prima di promettere qualcosa.
Orchestrazione
Un motore di flussi nel perimetro scelto che governa indicizzazione periodica, aggiornamento delle revisioni, log e code
L'archivio cambia ogni giorno: l'indice deve seguirlo senza interventi manuali, e ogni operazione deve lasciare traccia. Lo strumento si sceglie in base all'infrastruttura già presente.
Dati e sicurezza
Permessi ereditati dal server, cifratura in transito e a riposo, log delle domande con conservazione definita, nessun documento intero inviato al modello, test su documenti sintetici
Al modello arrivano solo le porzioni pertinenti alla domanda. I log delle domande sono dati sulle persone: si decide con l'azienda chi li vede e per quanto. Con il fornitore serve un accordo sul trattamento dei dati e, se il caso lo richiede, una valutazione d'impatto con il DPO.
Dove si usa
Finestra web dedicata, oppure integrazione negli strumenti già in uso (Teams, Google Chat, intranet)
Se l'assistente non è dove le persone lavorano, non lo usano. L'integrazione si decide in fase 1 guardando le abitudini reali dell'ufficio.
Implementazione per fasi
Pilota: 6 settimane su una famiglia di documenti. Ogni fase consegna qualcosa che puoi vedere.
Analisi del processo
Mezza giornata con ufficio tecnico e qualità: quali domande fanno ogni giorno, dove cercano, dove si sbaglia. Si sceglie il perimetro del pilota: una famiglia di prodotti o un tipo di documento. Consegna: elenco delle 30 domande più frequenti, con la risposta attesa e il documento che la contiene.
Dati, rischio e architettura
Inventario dei documenti e classificazione (pubblici, interni, riservati, sotto NDA, con dati personali), mappa dei permessi, scelta tra API, cloud enterprise e locale, verifica dei contratti. Se servono valutazioni privacy, qui entra il DPO. Consegna: architettura motivata e registro dell'uso AI.
Indicizzazione e test sulle 30 domande
Indice del perimetro scelto, revisioni marcate, permessi applicati. Test sulle 30 domande della fase 1: risposta corretta, citazione corretta, revisione corretta. Consegna: report di accuratezza per tipo di documento e per tipo di domanda.
Affiancamento
L'ufficio tecnico usa l'assistente nel lavoro reale e segnala risposte sbagliate o mancanti. Si correggono perimetro, lettura e regole; si forma chi lo usa. Consegna: misura prima/dopo sul tempo per ricerca e lista dei documenti da completare.
Decisione
Con i numeri in mano: estendere ad altre famiglie di documenti o reparti (assistenza, produzione), fermarsi, o cambiare architettura. Consegna: piano dei tre mesi successivi oppure spegnimento pulito.
Cosa cambia per le persone
L’ufficio tecnico smette di fare da centralino della documentazione e torna a progettare. Chi è arrivato da poco trova le risposte senza dover sapere a chi chiederle. La qualità lavora sulla revisione corrente perché è quella che l’assistente cita.
Il cambiamento meno visibile è il più importante: le domande senza risposta rendono visibile cosa manca nell’archivio. Il sapere che oggi sta in due persone comincia a essere scritto dove serve, un documento alla volta, perché qualcuno lo chiede.
Supervisione, dati e sicurezza
Controlli proporzionati al rischio, decisi prima di scrivere una riga di codice.
La persona verifica sulla fonte
Ogni risposta porta documento, revisione e pagina. Per le decisioni che contano la verifica sul documento è parte del metodo, non un'opzione.
Permessi ereditati, applicati prima del modello
L'assistente cerca solo tra i documenti che chi chiede è autorizzato a vedere. I permessi si applicano al recupero, quindi il modello non vede mai una porzione non autorizzata per quella persona.
Dati sotto controllo
Al modello arrivano solo le porzioni pertinenti, cifrate in transito; dove e per quanto vengono conservate è scritto nel contratto con il fornitore, verificato prima di partire. Se servono garanzie di residenza europea o documenti sotto NDA, l'architettura si sceglie di conseguenza.
Architettura scelta sui documenti, non sulla moda
API con contratto business, cloud enterprise o modello in locale: si decide dopo aver classificato i documenti e guardato contratti e infrastruttura esistenti.
AI Act e GDPR: inquadramento prima, non dopo
Un assistente documentale che cita le fonti e lascia la decisione alle persone rientra, nella classificazione preliminare, tra gli usi a rischio limitato: restano trasparenza verso chi lo usa, formazione (AI literacy), inventario degli usi AI e attenzione ai log delle domande, che sono dati sulle persone. Prepariamo documentazione e registro; la valutazione legale la fanno DPO e legale.
Log, tracciabilità e spegnimento
Domande, documenti recuperati e risposte sono registrati con una conservazione definita. L'archivio resta com'è: l'assistente si spegne senza togliere nulla a nessuno.
Limiti e cosa non fa
Dirlo prima evita delusioni dopo. Questi sono i confini entro cui i risultati valgono, e le parti che richiedono professionisti specializzati.
Disegni e geometria
l’assistente legge cartigli, note e metadati dei disegni, non la geometria. Per “quanto misura questo” serve ancora il CAD.
Scansioni e tabelle complesse
la lettura può fallire; in fase 3 misuriamo l’accuratezza per tipo di documento e decidiamo cosa resta fuori perimetro.
Risposte, non decisioni
l’assistente cita, la persona decide. Per scelte progettuali o di conformità la verifica sulla fonte non è opzionale.
Archivio disordinato
se le revisioni non sono riconoscibili o i documenti sono duplicati, l’assistente eredita l’ambiguità. Spesso il primo risultato del pilota è una pulizia dell’archivio.
Dati personali, NDA e segreti industriali
specifiche cliente, documenti sotto NDA e dati di persone nei log richiedono scelte di architettura, termini contrattuali e, se il caso lo richiede, una valutazione d’impatto decise con il DPO o il legale. Noi prepariamo il quadro tecnico; la valutazione la fanno loro.
Conformità
non rilasciamo certificazioni né garanzie di conformità all’AI Act o al GDPR. Progettiamo controlli proporzionati, documentiamo e lasciamo tracce verificabili; la responsabilità resta all’azienda e ai suoi professionisti.
Validità dei numeri
le stime valgono per un perimetro, un ufficio, i tuoi documenti. Sono la metrica che useremo per decidere, non una promessa.
Domande frequenti
Un assistente AI può davvero citare sempre la pagina giusta di un manuale?
Per costruzione sì: la risposta nasce solo dalle porzioni di documento recuperate e porta documento, revisione e pagina; se non trova una fonte, l'assistente lo dice invece di rispondere. Il limite sta nell'archivio: revisioni non marcate o scansioni di bassa qualità rendono ambigua la citazione. Per questo in fase di test misuriamo l'accuratezza per tipo di documento, e spesso il primo risultato del pilota è una pulizia dell'archivio.
Se carico documenti riservati in un assistente AI, dove finiscono i dati?
Dipende da tre scelte: il fornitore (Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot, Mistral), il piano (personale, business, API) e l'architettura (API, cloud enterprise già in uso, modello open in locale). I piani business e API dichiarano l'esclusione dei dati dall'addestramento, ma restano conservazione per un periodo e controlli per abusi: vanno letti nel contratto del piano specifico. Con il modello in locale i documenti restano nella rete aziendale, e in cambio hardware, aggiornamenti e sicurezza diventano responsabilità dell'IT. La scelta si fa dopo aver classificato i documenti.
Quanto costa un assistente per manuali e documentazione tecnica?
Dipende dal perimetro: quanti documenti, quali tipi, quanti utenti e quale architettura. Per questo il primo passo è un pilota di sei settimane su una sola famiglia di documenti, con una settimana di analisi in cui si definisce il perimetro e si quantifica il resto. I costi ricorrenti di API, cloud o hardware dipendono dall'architettura scelta e dal volume di domande, e li mettiamo nero su bianco prima di costruire.
L'assistente AI sostituisce il server di cartelle e PDF?
No. L'archivio resta il luogo della verità; l'assistente è uno strato che lo rende interrogabile in linguaggio naturale, con la fonte accanto a ogni risposta. Serve a trovare un'informazione senza sapere già in quale documento sta e quale revisione è corrente. Se l'archivio è disordinato, l'assistente eredita il disordine: per questo il pilota include una pulizia del perimetro scelto.
I miei colleghi continuano a caricare specifiche in ChatGPT personale: come lo fermo?
È shadow AI e si affronta su due fronti. Il primo è dare un'alternativa credibile: un assistente aziendale raggiungibile dove le persone lavorano, più rapido della ricerca manuale e che cita sempre la fonte. Il secondo è una regola chiara su quali documenti possono uscire dall'azienda e con quali strumenti, spiegata e non solo scritta. Un assistente interno non serve a controllare le persone: serve a togliere il motivo per cui usano quello personale.
Serve una GPU in azienda per far girare un assistente locale sui manuali?
Solo se scegli un modello open in locale (Llama, Qwen, Mistral): in quel caso serve un server con risorse adeguate, e il dimensionamento dipende dal modello scelto, dal numero di documenti e dalle domande al giorno. Lo definiamo nella fase di architettura, con un test sul tuo perimetro, non a tavolino. Con l'hardware arrivano gestione, aggiornamenti e sicurezza a carico dell'IT: è la contropartita del tenere tutto in rete interna. Con API o cloud enterprise non serve nulla in azienda.
Candida la tua documentazione tecnica
Partiamo da un solo tipo di richiesta, misuriamo prima e dopo, e decidiamo insieme se estendere. Parli con chi farà il lavoro, non con un commerciale.
Cosa serve per partire
Un archivio con una struttura riconoscibile (anche imperfetta), una regola per le revisioni, l'elenco di chi può vedere cosa e una persona dell'ufficio tecnico disponibile mezza giornata all'inizio e un'ora a settimana durante il pilota.
Si integra con
- Server di cartelle / file server
- SharePoint, Google Drive, OneDrive
- Gestionale / PLM (metadati di disegni e revisioni)
- PDF, Word, Excel, scansioni
- Teams, Google Chat, intranet
Candida il tuo processo
Raccontaci in due righe cosa arriva, chi lo gestisce e dove si inceppa. Entro 24 ore lavorative ti rispondiamo per capire se ha senso un pilota.