Applicazioni AI e conoscenza

AI conversazionale

La differenza tra un assistente utile e una costosa seccatura è il perimetro. Costruiamo assistenti con un mandato definito, risposte ancorate e un passaggio pulito a una persona non appena la conversazione esce da quel mandato.

Parliamo della vostra iniziativa AI Servizi

Il problema di business

I clienti hanno imparato a digitare subito «operatore»

Una generazione di chatbot ha insegnato alle persone che l'assistente è un ostacolo tra loro e qualcuno che può aiutare. Quella reputazione era meritata: bot che non vedevano il conto, non potevano agire, non sapevano ammettere di non sapere e non scalavano. Sostituire il modello sottostante non risolve nulla di tutto ciò. Un assistente che inventa una policy di rimborso è peggio dell'albero decisionale che ha sostituito, perché ora è sicuro di sé.

Cosa facciamo

Definire il perimetro, poi farlo rispettare

Decidiamo prima che cosa l'assistente può trattare e che cosa deve passare, poi costruiamo perché quel confine regga sotto pressione. Le risposte si fondano sui vostri contenuti pubblicati e li citano. Dove serve il contesto del conto, l'assistente legge dai vostri sistemi sotto i diritti del cliente. L'escalation porta con sé l'intera conversazione e il contesto recuperato, così chi subentra non parte da zero. Ogni conversazione viene registrata e campionata per revisione.

AI conversazionale

Competenze

Customer AI Assistants
Employee Assistants
AI Support Assistants
Enterprise Chat
AI Help Desks

Casi d'uso comuni

Risolvere end to end le richieste ordinarie dei clienti, scalando tutto ciò che esce dal mandato definito.
Dare agli operatori di supporto un assistente che redige la risposta da documentazione e storico del conto.
Gestire le richieste interne di servizio su accessi, dotazioni e policy.
Qualificare le richieste in ingresso e instradarle con il contesto già raccolto.

Il nostro approccio

Inquadrare

Trasformare la richiesta in specifica: chi la usa, cosa è corretto, chi decide.
Ancorare

Collegarsi a contenuti e sistemi che contengono le risposte, rispettando i permessi esistenti.
Valutare

Valutare su un set etichettato costruito dai vostri casi, prima di qualsiasi esposizione esterna.
Rilasciare e gestire

Rilascio graduale con monitoraggio, controllo dei costi e suite di regressione a tutela della qualità.

Tecnologie

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sicurezza e governance

Le risposte sono ancorate ai vostri contenuti e portano citazioni, così chi legge può verificarle. Il recupero rispetta i permessi già impostati sulla fonte, il che significa che un utente non vede mai attraverso l'applicazione ciò che non potrebbe vedere direttamente. Prompt, contesto recuperato e risposte sono registrati a fini di audit, e la valutazione gira in continuo anziché una sola volta al lancio.

Modelli di collaborazione

Progetto AI

Ci assumiamo la responsabilità di progettare e realizzare una soluzione AI definita.

Team AI dedicato

Capacità ingegneristica dedicata di lungo periodo, costruita sul vostro stack e modello di delivery.

Managed AI

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo continuamente i sistemi AI in produzione.

Perché TeamExtension.ai

Progettiamo per primo il passaggio all'operatore

La maggior parte dei progetti conversazionali tratta l'escalation come uno stato di errore e la progetta per ultima. Noi la trattiamo come una funzionalità e la progettiamo per prima, perché una risposta sbagliata ma sicura costa più di un trasferimento onesto. Quella singola decisione separa di solito l'assistente che i clienti tollerano da quello che aggirano.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Come evitate risposte sbagliate sulle policy?

Le risposte vengono dai vostri contenuti pubblicati, con citazioni, non dalla conoscenza generale del modello. Dove il contenuto non copre una domanda, l'assistente lo dice e propone un passaggio anziché ragionare fino a una risposta.

Può davvero agire o solo parlare?

Può agire dove lo consentite, sotto i diritti del cliente e con passaggi di approvazione su tutto ciò che ha conseguenze. La sola lettura è il punto di partenza abituale, con le azioni di scrittura aggiunte una volta dimostrata l'accuratezza.

Come si presenta un'escalation?

L'intera conversazione, il contesto recuperato e la valutazione dell'assistente arrivano all'operatore, così il cliente non deve ripetersi. I trigger sono configurabili e includono la richiesta esplicita del cliente, la bassa confidenza e qualsiasi tema fuori mandato.

Come sappiamo che funziona?

Dal tasso di risoluzione, dal tasso di escalation e dalle sue ragioni, dalla soddisfazione dei clienti dove già la misurate e da una revisione umana campionata delle trascrizioni. La qualità è monitorata in continuo, non approvata una volta sola.

Quali lingue può gestire?

Quelle che i vostri contenuti sostengono. Le risposte ancorate sono limitate dalle lingue in cui esiste il materiale di origine, quindi il multilingue è prima una questione di contenuti e poi di modello.

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