Esperienze

Le nostre esperienze.

Progetti realizzati dal team in precedenti realtà lavorative, in automotive, sanità, eventi e ricerca.

Automotive

Contesto: In un'azienda automotive, ufficio tecnico e gestionale lavoravano su due sistemi separati: Teamcenter per i progetti, SAP per la gestione.
Problema: Le informazioni andavano passate a mano da un sistema all'altro, con molto lavoro di coordinamento.
Soluzione: Un'applicazione che collega i due sistemi e trasferisce le informazioni in automatico.
Risultato: Avanzamento dei progetti, distinte base e report sempre allineati, in un unico posto.

Sanità

Contesto: Un software medicale certificato va provato simulando quello che fa un utente. Questi test venivano scritti a mano.
Problema: Scrivere e controllare i test a mano era lento, e non c'era modo di sapere se coprivano tutti i casi.
Soluzione: Un'applicazione che legge il codice e un test di esempio, capisce come è fatto e ne scrive di nuovi da sola.
Risultato: Test generati in automatico, bug individuati, controllo dei casi mancanti e proposte di nuovi test.

Eventi

Contesto: Un evento con molte aree e ruoli diversi: amministratori, organizzatori, responsabili di area e persone che devono solo consultare.
Problema: Programma, attività e materiali erano sparsi tra le aree, e ognuno doveva poter modificare solo la propria parte.
Soluzione: Un'app con il programma di ogni area, un assistente vocale per aggiungere attività parlando e la gestione del magazzino.
Risultato: Un'unica dashboard: ognuno vede quello che gli serve e modifica solo la propria area.

Sanità

Contesto: Le prestazioni di un pronto soccorso, registrate dal 2008 con codici interni, andavano convertite nello standard internazionale OMOP.
Problema: Bisognava abbinare termini in italiano a oltre 2 milioni di voci: i software tradizionali trovano quella giusta solo nel 67% dei casi.
Soluzione: Un gruppo di agenti AI che traduce i termini e trova la voce corrispondente nello standard.
Risultato: La voce giusta è tra le prime 5 proposte in circa il 97% dei casi, contro il 67% dei software tradizionali.

Ricerca

Contesto: Progetto di ricerca in corso: documenti di biblioteca, anche in arabo, che un esperto doveva catalogare e controllare a mano.
Problema: Catalogare a mano richiede moltissimo tempo, e la lettura automatica del testo (OCR) introduce errori.
Soluzione: Più agenti AI riconoscono l'opera anche da un testo letto male e recuperano i dati corretti da cataloghi affidabili.
Risultato: Schede già compilate con dati verificati: meno lavoro per l'esperto e meno errori.

Ricerca

Contesto: Filone di ricerca: ottenere dati da un database facendo domande con parole di tutti i giorni.
Problema: Per estrarre dati da un database bisogna saper scrivere codice SQL. Esempio: «Chi è stato il pilota di Formula 1 che ha vinto nel 1998?»
Soluzione: L'AI trasforma la domanda in codice SQL, lo esegue e restituisce la risposta.
Risultato: Chiunque può ottenere i dati con una semplice domanda, senza scrivere codice.

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