Il processo di Documentation Tagging è stato ideato per rispondere all’esigenza di attribuire etichette significative agli incident interni all’organizzazione. Questo approccio consente di arricchire ciascun evento registrato con metadati semantici che facilitano l’organizzazione, la navigazione e la successiva analisi delle informazioni correlate agli incidenti.

Nel nostro progetto abbiamo sviluppato un sistema AI in grado di:

· riassumere automaticamente gli incident,

· fornire sintesi intelligenti e contestualizzate,

· supportare gli utenti tramite un assistente virtuale / chatbot.

L’obiettivo non è solo “consultare dati”, ma reperire tutte le informazioni presenti nella base dati a disposizione dell’azienda, e trasformare informazioni complesse in conoscenza immediatamente utilizzabile anche al fine di produrre delle analisi statistiche e delle reportistiche. Grazie a tecniche avanzate di AI, il sistema permette una consultazione più rapida, efficace e orientata alle decisioni. Per questo, abbiamo integrato un motore di ricerca semantica RAG (Retrieval Augmented Generation), avanzato che combina:

· query semantiche,

· query strutturate e ibride,

In questo modo vengono individuati incident correlati per significato, anche quando vengono descritti con parole diverse (query semantiche), consentendo una ricerca più intelligente, contestuale e affidabile, capace di restituire informazioni realmente rilevanti (query strutturate). Inoltre, permette una ricerca più intelligente, contestuale e affidabile, capace di restituire informazioni realmente rilevanti.

Una fase chiave del progetto è stata la progettazione del processo di Documentation Tagging, pensato per:

· arricchire ogni incident con metadati semantici,

· rifletterne con precisione il contesto e il significato,

· renderlo facilmente recuperabile e analizzabile.

Non si tratta di categorizzare in modo superficiale ma di favorire la classificazione degli incident attraverso un numero contenuto di etichette (parole chiave), davvero significative (es: “Rottura motore”, “perdita olio”, ecc)

I tag devono essere accurati e semanticamente rilevanti, diventando una risorsa strategica. Grazie al Documentation Tagging e alla ricerca semantica, il sistema consente di:

· individuare rapidamente incident simili o ricorrenti,

· Fornire una risposta attraverso il chatbot in modo sempre più accurato, contribuendo al miglioramento dell’esperienza utente e all’aumento dell’affidabilità del servizio.

Questo approccio permette di passare da una gestione reattiva a una gestione proattiva degli incident in modo che L’AI non sostituisca l’esperienza umana, ma la potenzi. L’intero sistema è stato progettato per il deployment in cloud su AWS, garantendo:

· scalabilità,

· affidabilità,

· integrazione con infrastrutture esistenti.

Un’architettura moderna è fondamentale per supportare soluzioni AI che devono crescere insieme all’organizzazione. Tecnologia solida, performance elevate, valore reale per il business.