Società di sviluppo di copiloti AI

Che cos'è un copilota AI?

Un copilota AI è un assistente di conversazione alimentato dai dati disponibili all'interno della vostra organizzazione. Questo chatbot aiuta i dipendenti a trovare le risposte alle loro domande utilizzando gli stessi dati e documenti a cui hanno accesso.

In che modo un copilota AI è diverso da un chatbot?

A traditional chatbot can only respond to specific questions within a defined scope of scripted questions. They cannot respond to questions that require an understanding of complex, context-based data input. An AI copilot utilizes large language models and retrieval augmented generation technology to understand the complexities of the incoming request and provides a response pulled from actual internal knowledge databases.

Cos'è il RAG e come migliora le prestazioni del copilota AI?

RAG è l'acronimo di retrieval-augmented generation, un metodo che utilizza varie fonti di dati per recuperare dati rilevanti prima di generare una risposta. Utilizzando documenti reali come base per le risposte, anziché solo il modello generale, un copilota AI può fornire risposte accurate supportate dall'attribuzione delle fonti.

In che modo un copilota AI utilizza i nostri dati interni?

Un copilota AI cataloga i vostri file, database e sistemi integrati in un database vettoriale e poi esegue una ricerca semantica alla ricerca delle informazioni più rilevanti corrispondenti alle informazioni richieste. I vostri dati rimangono all'interno della vostra infrastruttura e non vengono mai utilizzati per addestrare modelli esterni.

Un copilota AI può fornire risposte con fonti?

Sì, e ogni risposta generata dall'assistente conterrà l'attribuzione al file e/o alla sezione utilizzata per rispondere. I dipendenti avranno a disposizione un mezzo per autenticare la risposta e risalire alla fonte delle informazioni. Questo è uno degli aspetti fondamentali dell'architettura RAG che utilizziamo in tutti i progetti.

La soluzione può essere integrata con i nostri sistemi esistenti?

Sì, forniamo connettori che consentono l'integrazione con Confluence, SharePoint, Jira, CRM, ERP e sistemi di archiviazione dei file, e forniamo un'API REST per accedere a Copilot da qualsiasi applicazione interna. Il livello di integrazione e i controlli di accesso vengono determinati durante la fase di architettura.

Come garantite la sicurezza dei dati e il controllo degli accessi?

Implementiamo un sistema di controllo degli accessi basato sui ruoli che imita la vostra attuale struttura di autorizzazioni. Ciò significa che ogni dipendente ha accesso solo ai dati che è autorizzato a visualizzare. Tutta l'elaborazione dei dati avviene nel rispetto degli standard di sicurezza previsti dalle vostre linee guida di conformità e all'interno dell'infrastruttura selezionata.

Quanto tempo occorre per sviluppare e distribuire una soluzione?

Un'implementazione mirata del copilota AI inizia in genere entro 4 settimane dall'MVP concordato con un ambito limitato o utilizzando un set di dati pulito. Iniziative più grandi, con più sistemi di backend, requisiti complessi di controllo degli accessi e che richiedono un rollout a livello di organizzazione, richiedono 3-5 mesi.

Quali fattori incidono sul costo?

I fattori di costo possono includere diverse voci, come il volume e la complessità dei dati, il numero di sistemi collegati, l'integrazione, i livelli di controllo degli accessi e gli obiettivi di performance. Dopo una prima sessione di scoping, forniamo gratuitamente una stima dei costi potenziali.

Un copilota AI può essere personalizzato per la nostra attività?

Sì, ogni copilota AI che creiamo è personalizzato per adattarsi ai documenti, ai flussi di lavoro, alla terminologia e all'ambiente di integrazione di ogni singolo cliente. È inoltre disponibile una messa a punto personalizzata sui dati proprietari per aumentare il livello di precisione delle applicazioni specifiche del settore.

How do you prevent an AI copilot from hallucinating or exposing restricted data?

In our AI copilot development projects, we connect the copilot to your approved documents and systems, so it can draw on those sources and show where each answer came from. When it can’t find a reliable answer, it says so. The copilot also respects existing permissions: it only retrieves what the person asking is already allowed to see. We add role-based access, log requests for audit, and test the copilot on real questions, including ones meant to pull out restricted information, before launch.

When should we build a custom AI copilot instead of using Microsoft Copilot?

Microsoft Copilot works well for general tasks inside Microsoft 365, like drafting, summarizing, and meeting notes. A custom AI copilot makes sense when it has to work with data and tools outside Microsoft 365, such as your CRM, ERP, or internal systems. It also fits when your workflows need specific logic, when you want control over the model and where data is processed, or when the copilot has to live inside your own product. Many teams use both, and we can extend Microsoft Copilot where that’s enough.