RACCOLTA AFRIPA / 02
Agenti AI progettato come livello di sistema che collega ricerca, prova e azione.
Guide pubblicate in questa raccolta
8 minuti di lettura
Perché pacchetti di fonti approvate, regole di recupero e meccanismi di revisione sono importanti prima di inserire un assistente in un flusso di lavoro aziendale.
Inizia con una regola fonte-e-revisione, non con un chatbot generico.8 min di lettura
Un quadro pratico per trasformare un'ambizione di IA aperta in un compito aziendale delimitato e verificabile.
Definisci un compito delimitato prima di selezionare modelli o strumenti.8 min di lettura
Come creare un percorso di valutazione che confronti gli output con fonti approvate, casi limite e il giudizio umano.
Progettate un percorso di valutazione prima di scalare un progetto pilota di IA.8 min di lettura
Una guida per la prontezza alla costruzione di un sistema agentico consapevole delle fonti e verificabile, senza rivendicare completa autonomia.
Usa la sintesi di prontezza per selezionare un primo flusso di lavoro agentico credibile.7 min
Prepararsi all’IA inizia dalle fonti, non dai modelli spiega come definire fonti consentite e confini di un compito IA prima del modello. Si basa su AI_AGENT_SERVICE_PAGE.md e mantiene esplicito il confine della prova.
La prima implementazione deve permettere di definire fonti consentite e confini di un compito IA prima del modello. L'approccio pubblicato in AI_AGENT_SERVICE_PAGE.md richiede un percorso comprensibile, un responsabile e un prossimo passo pratico.7 min
Ogni flusso di lavoro agentico ha bisogno di un responsabile umano spiega come nominare responsabile umano, revisione e passaggio di un flusso agentico. Si basa su AI_AGENT_SERVICE_PAGE.md e mantiene esplicito il confine della prova.
La prima implementazione deve permettere di nominare responsabile umano, revisione e passaggio di un flusso agentico. L'approccio pubblicato in AI_AGENT_SERVICE_PAGE.md richiede un percorso comprensibile, un responsabile e un prossimo passo pratico.7 min
I sistemi agentici hanno bisogno di un ciclo di valutazione spiega come confrontare regolarmente gli output IA con fonti e criteri approvati. Si basa su AI_AGENTS_FOR_BUSINESS_PUBLIC_KB.md e mantiene esplicito il confine della prova.
La prima implementazione deve permettere di confrontare regolarmente gli output IA con fonti e criteri approvati. L'approccio pubblicato in AI_AGENTS_FOR_BUSINESS_PUBLIC_KB.md richiede un percorso comprensibile, un responsabile e un prossimo passo pratico.8 min read
Un modo pratico per selezionare un piccolo compito AI revisionato che supporti lavoro reale senza affermare autonomia non controllata.
Scegli un compito ripetuto con input, regole e responsabile chiari.9 min read
Un approccio attento alle fonti per definire il compito aziendale, le informazioni approvate, il punto di controllo per la revisione, il responsabile e il passaggio di consegne prima di scegliere uno strumento di IA.
Definisci un compito utile per l'IA prima di confrontare gli strumenti.9 min read
Come rendere leggibile un flusso di lavoro supportato dall'IA decidendo cosa è di competenza di una persona, cosa prepara un sistema e dove deve avvenire una revisione.
Progetta il passaggio di consegne prima di estendere un flusso di lavoro agentico.9 min read
Un metodo pratico per testare il lavoro assistito dall'IA rispetto a fonti approvate, casi ordinari, casi limite e revisione umana prima di espandere l'uso.
Crea un piccolo set di valutazione prima di considerare un progetto pilota IA pronto per l'implementazione su scala.PRINCIPIO DI CONSEGNA CONNESSA
Un lavoro digitale utile collega una reale domanda aziendale, fonti affidabili, una pagina o un flusso chiaro, un punto di revisione quando la decisione conta e una prossima azione pratica.
↗Architettura chiara
↗Punti di revisione visibili
↗Una base utilizzabile e durevole