Custom significa costruire tutto da zero?
No. Usiamo componenti e servizi esistenti quando hanno senso; custom significa progettare l’architettura intorno al processo, non reinventare ogni pezzo.
Sistemi AI custom quando il problema non entra in una categoria.
Un Custom AI System collega conoscenza, dati, strumenti e regole del processo in un’architettura progettata sul caso reale, invece di forzare il lavoro dentro un prodotto generico.
Knowledge systemsRAGInternal copilotsAgent orchestrationResearch workflowsCustom decision flows
DOVE SI ROMPE
Problemi che questo sistema può prendere in carico.
- Conoscenza aziendale dispersa
- Processi che attraversano più strumenti
- Decisioni che richiedono contesto da fonti diverse
- Workflow troppo specifici per software standard
COME FUNZIONA
Architettura prima del tool.
- 01Fonti dati e knowledge base
- 02Retrieval e gestione del contesto
- 03Decision logic e policy
- 04Azioni sugli strumenti collegati
- 05Audit trail e human gates
HA SENSO QUANDO
- • Il problema ha valore ma non esiste una soluzione standard adatta
- • Le fonti dati possono essere rese accessibili al sistema
- • Il processo può essere misurato prima e dopo
NON È IL PRIMO PASSO QUANDO
- • Un software esistente risolve già bene il problema
- • Il problema non è stato ancora osservato abbastanza
- • Manca una baseline con cui valutare il risultato
FAQ
Come si decide se usare RAG, un agente o un workflow?
Dalla natura del problema: dove vive il contesto, quanta autonomia serve, quali azioni sono consentite e come si misura il risultato.
Partiamo dal processo, non dalla soluzione.
Descrivi dove oggi si accumulano lavoro manuale, contesto perso o opportunità non gestite.
Descrivi il processo →