Scenari privacy-safe, basati su pattern reali

Nota privacy: per tutelare i clienti non pubblichiamo nomi né dati riservati. Ogni case study è uno scenario realistico basato su pattern di delivery e risultati reali.

AI che va in produzione.
AI che viene usata.

Qui sotto trovi scenari concreti che mostrano cosa cambia quando AI e automazione entrano davvero nel lavoro quotidiano: meno manualità, meno errori, decisioni più rapide e un team che adotta il sistema.

Focus: ROI prima di tutto
Ambiti: Finanza, Operations, Studi professionali
Approccio: Sicuro, pragmatico, misurabile
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Case Study 01

Agente AI su Google Vertex AI per una piccola azienda (provincia di Mantova)

Un agente interno addestrato su ~25.000 documenti: trasforma lo storico aziendale in risposte, preventivi e supporto alle decisioni.
Problema: conoscenza sparsa Dati: PDF, email, export contabili Periodo: 2009 → oggi
Cosa cambia: è come avere un dipendente ultra competente che si ricorda tutto. Il team recupera contesto contabile dal 2009 e crea preventivi in pochi secondi, senza caccia al documento.
Cosa abbiamo costruito
  • Un agente privato su Google Vertex AI, addestrato su circa 25.000 documenti interni
  • Retrieval + layer di conoscenza strutturata (storico contabile, clienti, fornitori, pattern di pricing)
  • Accessi per ruoli + interazione tracciabile (audit-friendly)
  • Bozza preventivi: “basati su lavori simili 2018–2024” → proposta + fonti in pochi secondi
Case Study 02

Automazione registrazione fatture (provincia di Reggio Emilia)

Script + estrazione AI per eliminare il collo di bottiglia mensile e tenere puliti i flussi contabili.
Problema: inserimento manuale Rischio: errori + ritardi Obiettivo: review solo eccezioni
Cosa cambia: il collo di bottiglia sparisce. Invece di “scrivere e correggere”, il team controlla solo anomalie ed eccezioni.
Cosa abbiamo costruito
  • Ricezione fatture (email/cartella/upload) → pipeline standardizzata
  • Estrazione campi con AI (fornitore, date, totali, IVA, righe)
  • Regole di validazione (duplicati, mismatch, riferimenti mancanti, outlier)
  • Export nel gestionale / workflow esistente (senza rivoluzioni)
Case Study 03

Studio commercialista: un assistente che “prepara il lavoro”

Un assistente interno che classifica documenti, segnala cosa manca e crea riepiloghi pronti per il cliente (con revisione umana).
Problema: richieste ripetitive Picchi: caos Bisogno: sintesi consistenti
Cosa cambia: lo studio lavora “da top firm”. Tempi più rapidi, comunicazione più chiara, meno loop su documenti mancanti.
Cosa abbiamo costruito
  • Classificazione documenti (fatture, spese, contratti, estratti conto)
  • Rilevamento documenti mancanti + promemoria per cliente
  • Riepilogo “situazione cliente” in 1 click (revisionato dal commercialista)
  • Highlight rischi/anomalie (outlier, incoerenze, scadenze)
Case Study 04

Studio legale: copilot per revisione contratti e preparazione pratica

Un copilot che estrae clausole, evidenzia rischi, ricostruisce timeline e supporta le prime bozze—sempre con revisione dell’avvocato.
Problema: documenti lunghi Rischio: dettagli persi Obiettivo: analisi più veloce
Cosa cambia: meno tempo su ricerca e formattazione. Più tempo su strategia, negoziazione e lavoro col cliente.
Cosa abbiamo costruito
  • Estrazione clausole (recesso, responsabilità, penali, pagamenti)
  • Flag di rischio su clausole non standard e tutele mancanti
  • Timeline pratica da email + PDF (eventi, scadenze, allegati)
  • Supporto prime bozze comunicazioni al cliente (revisionate dall’avvocato)
Case Study 05

Un agente AI autonomo in un ambiente isolato (privacy-safe)

Un workflow generalista pensato per avere controllo totale: l’agente opera in sandbox, segue guardrail chiari e può portare a termine task end‑to‑end su progetti diversi.
Problema: esecuzione dispersa Bisogno: autonomia + controllo Vincolo: privacy-first
Cosa cambia: il lavoro avanza anche quando le persone sono occupate. L’agente riceve il brief, crea un piano strutturato, fa modifiche “safe” ai file, esegue verifiche e riporta lo stato—restando dentro limiti definiti.
Cosa abbiamo costruito
  • Un ambiente di esecuzione isolato (sandbox) con accesso controllato a file, strumenti e rete
  • Guardrail: azioni consentite, punti di approvazione per step sensibili, operazioni reversibili
  • Memoria progetto per trattenere decisioni e contesto nel tempo (senza esporre identità)
  • Loop replicabile: brief → bozza → implementazione → verifica → documentazione → follow-up

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