KrelunaConoscenza aziendale
Ricerca e risposte su procedure, documenti e informazioni autorizzate.
Kreluna ecosistema
Intelligenza artificiale per aziende, collegata al lavoro reale
Kreluna Core porta l’AI nei processi aziendali con un approccio graduale: parte dalle esigenze, usa soltanto le fonti autorizzate e restituisce risultati predisposti per la verifica umana.
Kreluna è in fase di sviluppo attivo. Accesso, disponibilità delle funzioni e copertura delle integrazioni vengono confermati per ogni richiesta.
Cosa può supportare
Supporto operativo
Bozze, sintesi, analisi e preparazione di attività mantenendo la revisione umana.
Integrazioni
Collegamento progressivo con strumenti e flussi esistenti, secondo le possibilità tecniche del provider.
Dalla domanda semplice all’analisi approfondita
Non tutte le attività richiedono lo stesso metodo. Kreluna può rispondere a una richiesta diretta, organizzare un piano oppure scomporre un problema in ipotesi da confrontare. Il risultato viene presentato come supporto al lavoro, non come sostituto della responsabilità aziendale.
- Raccogliere e ordinare informazioni
- Preparare bozze, sintesi e piani
- Confrontare alternative e rendere esplicite le assunzioni
Partire da un caso d’uso verificabile
Il percorso migliore inizia da un’esigenza concreta: quali fonti possono essere usate, chi verifica il risultato e quale miglioramento va misurato. Le integrazioni con strumenti esterni vengono confermate soltanto dopo una verifica tecnica.
- Obiettivo e perimetro definiti
- Fonti autorizzate e permessi chiari
- Revisione umana prima delle azioni importanti
Domande frequenti
L’AI prende decisioni al posto dell’azienda?
No. Kreluna prepara analisi e contenuti; le decisioni e le azioni importanti restano soggette alla verifica delle persone responsabili.
Quali dati può usare?
Soltanto dati e documenti che l’organizzazione è autorizzata a utilizzare e che rientrano nel perimetro concordato.
Le integrazioni sono già disponibili?
La compatibilità con ogni software viene verificata prima di confermare una connessione o un progetto.
Progettato intorno a controllo e chiarezza
Ogni progetto parte da un obiettivo definito, informazioni autorizzate e un processo di verifica chiaro. Le capacità vengono attivate progressivamente e le azioni importanti restano soggette ad approvazione.
- Perimetro e responsabilità definiti
- Revisione umana delle azioni importanti
- Limiti chiari e risultati misurabili
Applicazioni concrete
Dove l’intelligenza artificiale può aiutare un’azienda
Un progetto utile parte da un’attività reale e da informazioni autorizzate, non da una chat generica. Questi sono esempi di flussi da valutare, non funzioni dichiarate come già disponibili.
Conoscenza aziendale
Ricercare procedure, manuali e documenti approvati citando la fonte interna usata, con accessi coerenti con reparto e ruolo.
Supporto commerciale
Preparare brief, riepiloghi delle interazioni e bozze di follow-up a partire dal CRM, lasciando prezzi, condizioni e invio alla persona responsabile.
Amministrazione
Classificare documenti in ingresso, estrarre campi da verificare e segnalare dati mancanti prima della registrazione nei sistemi ufficiali.
Assistenza e operations
Ordinare richieste, proporre risposte basate su contenuti approvati e inoltrare eccezioni o casi sensibili all’operatore corretto.
Metodo di progetto
Dal caso d’uso a un pilota verificabile
La scelta tra regole, automazione tradizionale e AI avviene dopo aver osservato il processo. Non ogni problema richiede un modello generativo e non ogni passaggio deve essere automatizzato.
- Definire il risultato
Descriviamo il problema, chi esegue oggi il lavoro e quale esito osservabile dovrebbe migliorare.
- Mappare dati ed eccezioni
Individuiamo fonti, permessi, passaggi manuali, casi anomali e punti in cui una persona deve decidere.
- Provare su un perimetro ridotto
Il pilota usa un campione autorizzato e criteri di accettazione stabiliti prima della prova.
- Misurare e decidere
Confrontiamo il flusso con la situazione iniziale e scegliamo se estendere, correggere o interrompere.
Dati e responsabilità
Integrazioni e dati si decidono prima del modello
CRM, ERP, posta, archivi e strumenti interni possono essere collegati solo quando esistono interfacce autorizzate e permessi adeguati. La fattibilità viene confermata sul sistema reale.
- Usare solo fonti e finalità definite per il caso d’uso
- Separare consultazione, proposta e azione sui sistemi
- Limitare identità e privilegi secondo il principio del minimo accesso
- Prevedere verifica umana per decisioni, comunicazioni e modifiche importanti
- Documentare fornitori, conservazione, subprocessori e flusso dei dati
Verifica del valore
Cosa misurare senza promettere percentuali
Il valore dipende dalla base di partenza. Le misure vengono definite prima del pilota e lette insieme a qualità, rischio ed eccezioni.
Tempo di ciclo
Durata dall’ingresso della richiesta alla conclusione, includendo attese e revisioni.
Rilavorazioni
Quante attività tornano indietro per dati mancanti, errori o criteri non rispettati.
Copertura delle fonti
Quota di risposte o bozze riconducibili a documenti aziendali autorizzati e aggiornati.
Eccezioni
Frequenza e tipo dei casi che richiedono escalation o gestione completamente manuale.
Prima di iniziare
Tre domande che chiariscono il perimetro
Da quale processo conviene iniziare?
Da un’attività frequente, circoscritta e verificabile, con dati accessibili e una persona responsabile del risultato. Un processo instabile o privo di proprietario va prima chiarito.
L’AI sostituisce le persone?
L’obiettivo proposto è togliere passaggi ripetitivi e preparare il lavoro. Decisioni, eccezioni e responsabilità restano assegnate a ruoli umani definiti.
Quanto costa e quanto tempo richiede?
Dipende da fonti, integrazioni, rischio e criteri di accettazione. Kreluna definisce un perimetro prima di formulare una proposta; questa pagina non pubblica stime non verificate.
Riferimenti per progettare con criterio
AI Act e GDPR possono applicarsi insieme: requisiti e misure dipendono dal ruolo dell’organizzazione, dai dati e dall’uso effettivo del sistema. La valutazione precede quindi la configurazione.
- Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale (AI Act)Testo ufficiale del Regolamento (UE) 2024/1689.
- EDPB — Protezione dei dati fin dalla progettazioneGuida per PMI su misure, minimizzazione e responsabilizzazione.
- NIST AI Risk Management FrameworkQuadro volontario per governare, mappare, misurare e gestire i rischi dell’AI.
- OWASP — LLM Prompt Injection PreventionRischi e difese per applicazioni AI collegate a documenti e strumenti.
Queste fonti aiutano a definire il perimetro; non sostituiscono una valutazione legale, privacy o di sicurezza sul caso concreto.