La tua Memoria Aziendale Intelligente

Perché Hawkings permette alla tua azienda di usare meglio ciò che già sa.

Molte imprese possiedono già dati, documenti, gestionali, email, storico commerciale e competenze interne. Il problema è che queste informazioni sono spesso distribuite tra software diversi, difficili da recuperare rapidamente e, in molti casi, legate alla memoria delle singole persone.

Hawkings crea sopra questa infrastruttura una Memoria Aziendale Intelligente o Enterprise Memory Layer che collega informazioni, documenti, storico e contesto operativo e li rende interrogabili attraverso l’AI.

Questo significa, per esempio, poter chiedere:

• “Cosa sappiamo davvero su questo cliente?”
• “Perché abbiamo preso questa decisione?”
• “Qual è l’ultima condizione concordata con questo fornitore?”
• “Abbiamo già affrontato questo problema in passato?”
• “Quali ordini, email e documenti sono collegati a questa commessa?”
• “Preparami un riepilogo utilizzando i dati aggiornati dei sistemi aziendali.”

Il valore non è quindi semplicemente avere un altro assistente AI.

Hawkings serve a ridurre il tempo perso nella ricerca delle informazioni, diminuire la dipendenza dalle singole persone, conservare il know-how aziendale e permettere a team e management di prendere decisioni con più contesto.

Inoltre, l’infrastruttura è installata direttamente in azienda. Questo permette di utilizzare l’AI sui dati e sui processi interni mantenendo un maggiore controllo su accessi, permessi, infrastruttura e trattamento delle informazioni.

In sintesi, Hawkings trasforma dati e conoscenza già presenti nell’azienda in un sistema che può essere consultato, ricordare nel tempo e, quando autorizzato, supportare direttamente il lavoro operativo.

L’obiettivo non è aggiungere un altro software. È fare in modo che l’azienda non debba ogni volta ricostruire da zero ciò che già sa.

Hawkings è un sistema di AI enterprise on-premise installato direttamente nella sede dell’azienda. Non sostituisce i software che usi già: si collega a gestionali, ERP, CRM, archivi documentali, email e altri strumenti aziendali per rendere accessibili le informazioni attraverso un’unica interfaccia intelligente.

Il progetto parte dalla mappatura delle fonti informative e dei processi più importanti. Colleghiamo quindi i sistemi selezionati e costruiamo una Memoria Aziendale Intelligente o Enterprise Memory Layer che organizza documenti, dati, storico e contesto aziendale.

Da quel momento è possibile interrogare queste informazioni in linguaggio naturale, anche in italiano. Per esempio:

• “Quali problemi abbiamo avuto con questo fornitore negli ultimi due anni?”
• “Qual è l’ultimo prezzo concordato con questo cliente?”
• “Riassumimi tutto ciò che sappiamo su questa commessa.”
• “Quali documenti sono collegati a questa pratica?”

Le risposte possono riportare le fonti utilizzate e tenere conto delle informazioni più aggiornate disponibili nei sistemi collegati.

Hawkings può inoltre supportare attività operative: preparare documenti, recuperare informazioni, compilare dati o interagire con i software aziendali. Le azioni disponibili dipendono sempre dai permessi e dalle regole definite insieme all’azienda.

Un assistente AI generalista nasce per lavorare su informazioni che gli vengono fornite dall’utente o rese disponibili attraverso servizi esterni. Hawkings nasce invece come infrastruttura AI privata dell’azienda, costruita attorno ai suoi dati, ai suoi strumenti e ai suoi processi.

La differenza principale è quindi il contesto.

Hawkings può collegarsi alle fonti aziendali autorizzate e costruire nel tempo una memoria persistente dell’organizzazione, invece di partire ogni volta da una conversazione isolata.

Il sistema combina quattro elementi:

• hardware installato in azienda;
• modelli AI eseguiti localmente;
• Memoria Aziendale Intelligente;
• connettori verso i software utilizzati dall’impresa.

Questo permette di interrogare informazioni aziendali con fonti verificabili, mantenere il contesto nel tempo e, dove autorizzato, operare direttamente negli strumenti.

Un’altra differenza riguarda il modello economico: l’elaborazione locale non dipende dalla tariffazione a consumo per token tipica di molte API AI cloud.

Hawkings non vuole quindi essere “un altro chatbot”. L’obiettivo è costruire un livello di intelligenza sopra l’infrastruttura digitale che l’azienda possiede già.

No. L’architettura di Hawkings è progettata per eseguire indicizzazione, memoria, inferenza e generazione delle risposte direttamente sulla macchina installata presso il cliente.

Questo significa che i dati utilizzati dal sistema possono rimanere all’interno dell’infrastruttura aziendale invece di essere inviati a servizi AI esterni per essere elaborati.

L’approccio on-premise è particolarmente rilevante per imprese e studi professionali che lavorano con:

• dati commerciali sensibili;
• listini e marginalità;
• contratti;
• proprietà intellettuale;
• documentazione legale;
• informazioni su clienti e fornitori;
• processi produttivi;
• know-how interno.

Essere on-premise non significa semplicemente “avere un server in ufficio”. Significa progettare l’intera infrastruttura AI affinché elaborazione e conoscenza aziendale rimangano sotto il controllo dell’organizzazione.

Per Hawkings questa non è una modalità opzionale: è uno dei principi architetturali del prodotto.

Il percorso completo, dall’analisi iniziale alla messa in produzione, richiede normalmente 6–8 settimane, in funzione del numero di sistemi da collegare, della complessità dei dati e dei casi d’uso selezionati. Nelle aziende con volumi di dati più ampi i tempi possono variare.

L’installazione fisica e l’avviamento della macchina richiedono invece pochi giorni.

Il progetto viene gestito dal team Hawkings: analizziamo le fonti, definiamo l’architettura, installiamo la macchina, realizziamo o configuriamo i connettori necessari e avviamo il sistema.

Non è quindi necessario creare internamente un reparto dedicato all’AI.

Se l’azienda dispone già di un team IT, lavoriamo insieme alle persone responsabili dei sistemi e della sicurezza. Se invece non esiste un reparto IT strutturato, Hawkings può gestire direttamente l’installazione e il mantenimento dell’infrastruttura prevista dal progetto.

L’obiettivo è permettere anche a un’impresa tradizionale di utilizzare un’infrastruttura AI privata senza dover diventare prima un’azienda tecnologica.

Hawkings è progettato per collegarsi ai sistemi che l’azienda utilizza già, invece di richiedere la sostituzione dell’infrastruttura esistente.

Tra le fonti che possono essere integrate rientrano, in funzione delle API e delle possibilità tecniche disponibili:

• ERP e gestionali aziendali;
• CRM;
• HRM e sistemi HR;
• software amministrativi;
• sistemi di produzione;
• email;
• Drive e archivi documentali;
• database interni;
• software verticali di settore;
• applicazioni proprietarie sviluppate dall’azienda.

Durante la fase iniziale analizziamo quali sistemi contengono le informazioni realmente utili e quali dati sono affidabili.

Non è necessario collegare tutto.

Spesso il valore maggiore arriva collegando per primi pochi sistemi strategici per esempio ERP, CRM e documentazione e ampliando successivamente il perimetro.

Quando non esiste già un connettore compatibile, valutiamo la possibilità di sviluppare un’integrazione specifica.

È una situazione normale e, in molti casi, è proprio uno dei motivi per cui un sistema come Hawkings può essere utile.

Non è necessario iniziare il progetto dopo aver già “ripulito perfettamente” tutti i dati aziendali.

La prima fase consiste proprio nel capire:

• dove si trovano le informazioni;
• quali sistemi rappresentano la fonte più affidabile;
• quali dati sono aggiornati;
• dove esistono duplicati;
• quali informazioni sono realmente necessarie per i casi d’uso selezionati.

La Memoria Aziendale Intelligente viene costruita tenendo conto delle diverse fonti, degli aggiornamenti e degli eventuali conflitti tra informazioni.

L’obiettivo non è necessariamente spostare tutto dentro un nuovo database.

ERP, CRM, documenti e altri sistemi possono continuare a vivere dove sono; Hawkings mette ordine ai tuoi dati e crea sopra di essi un livello che permette all’AI di recuperarne e collegarne le informazioni.

In altre parole, il problema non è avere molti software. Il problema nasce quando, per ottenere una risposta, le persone devono ogni volta ricostruire manualmente ciò che l’azienda già sa.

Hawkings non deve necessariamente mostrare a tutti tutto ciò che conosce.

Gli accessi vengono progettati rispettando ruoli e gerarchie aziendali. Un commerciale, un responsabile HR e l’amministratore possono quindi avere accesso a informazioni e funzionalità differenti.

Durante la progettazione definiamo:

• quali fonti può consultare ogni utente o reparto;
• quali informazioni sono riservate;
• quali azioni il sistema può eseguire;
• quali operazioni richiedono conferma umana;
• quali attività devono essere semplicemente informative;
• quali operazioni devono essere registrate.

Le azioni effettuate dal sistema sono tracciabili.

Questo permette di utilizzare l’AI non soltanto come strumento di consultazione, ma anche come assistente operativo controllato, senza concedergli automaticamente accesso indiscriminato ai sistemi aziendali.

L’obiettivo è semplice: dare alle persone più capacità attraverso l’AI mantenendo il controllo dell’azienda su dati, accessi e azioni.

Cloud e on-premise non sono necessariamente alternative assolute: rispondono a esigenze differenti.

I servizi AI cloud sono molto utili per numerosi casi d’uso e possono offrire infrastrutture enterprise avanzate. Hawkings nasce però per aziende che vogliono un livello maggiore di controllo sull’infrastruttura, sui dati e sui costi di utilizzo dell’AI.

Con un sistema AI on-premise:

• l’elaborazione può avvenire direttamente in azienda;
• i dati possono rimanere all’interno del perimetro definito dall’organizzazione;
• l’impresa controlla l’infrastruttura su cui gira l’AI;
• è possibile collegare profondamente il sistema alle fonti interne;
• l’utilizzo non dipende necessariamente dal costo per token delle API esterne.

Questo può essere particolarmente interessante per aziende manifatturiere, distributori, studi legali, commercialisti, notai e organizzazioni che possiedono dati, processi o know-how particolarmente sensibili.

Il vantaggio principale dell’on-premise non è quindi sostenere che “il cloud non sia sicuro”.

È avere maggiore controllo su dove vive e come viene utilizzata l’intelligenza dell’azienda.

Sì. Uno degli obiettivi della Memoria Aziendale Intelligente è evitare che la conoscenza dell’impresa rimanga frammentata soltanto tra documenti, software e memoria delle singole persone.

Una normale ricerca documentale può trovare un contratto o un’email.

Una memoria aziendale deve invece aiutare a ricostruire il contesto.

Per esempio, a una domanda come:

“Perché abbiamo smesso di lavorare con il fornitore X?”

il sistema può recuperare le informazioni disponibili nelle fonti collegate e ricostruire, quando documentato, la sequenza di eventi: variazioni di prezzo, problemi nelle consegne, comunicazioni interne, ordini e successive decisioni.

Questo è particolarmente utile quando:

• una persona lascia l’azienda;
• cambia il responsabile di un reparto;
• entra un nuovo dipendente;
• una decisione presa anni prima deve essere ricostruita;
• un problema già affrontato si presenta nuovamente.

L’obiettivo non è soltanto conservare documenti.

È conservare e rendere interrogabile ciò che l’azienda ha imparato nel tempo.

Hawkings può essere progettato sia come sistema di consultazione sia come assistente operativo.

Nel primo caso recupera, collega e sintetizza le informazioni disponibili nelle fonti aziendali.

Nel secondo può anche preparare o avviare determinate operazioni nei software connessi, sempre entro il perimetro stabilito in fase di progettazione.

Per esempio, a seconda delle integrazioni disponibili, può supportare attività come:

• preparare una bozza di documento;
• raccogliere dati provenienti da sistemi diversi;
• predisporre un report;
• recuperare informazioni su clienti, ordini o prodotti;
• preparare o inserire dati nei software aziendali;
• avviare workflow autorizzati;
• eseguire azioni nei sistemi connessi entro i permessi assegnati.

Non tutte le azioni devono essere completamente automatiche. Per le operazioni più sensibili è possibile prevedere passaggi di approvazione umana prima dell’esecuzione.

Le funzionalità agentiche, cioè quelle in cui Hawkings non si limita a rispondere ma può eseguire operazioni, coordinare più passaggi o interagire autonomamente con i software aziendali, vengono progettate in base ai processi specifici dell’impresa.

Per questo motivo possono prevedere costi aggiuntivi rispetto alla configurazione base, determinati dalla complessità delle integrazioni, dal numero di sistemi coinvolti, dal livello di autonomia richiesto e dalle attività da automatizzare.

L’idea è passare gradualmente da “AI che risponde” ad “AI che aiuta l’azienda a lavorare”, mantenendo sempre governance, tracciabilità e controllo.

Hawkings può essere adottato attraverso due modelli, pensati per esigenze finanziarie differenti.

Con la formula Buy + Support, l’azienda acquista l’asset e ne diventa proprietaria. È una soluzione adatta a chi preferisce sostenere un investimento iniziale e possedere direttamente l’infrastruttura.

Con la formula Rent + Support, la macchina viene fornita a noleggio con un canone prevedibile. In questo caso l’azienda può adottare l’infrastruttura come costo operativo senza sostenere inizialmente l’acquisto dell’asset.

La tecnologia utilizzata rimane la stessa.

In entrambi i modelli Hawkings può comprendere infrastruttura locale, Memoria Aziendale Intelligente, integrazioni e supporto secondo quanto definito nel progetto.

La scelta viene quindi fatta soprattutto in funzione delle modalità di investimento preferite dall’azienda e dell’orizzonte contrattuale.

Hawkings separa la conoscenza dell’azienda dal singolo modello linguistico utilizzato per elaborarla.

La Memoria Aziendale Intelligente rappresenta infatti un asset distinto dal motore di inferenza: documenti, fonti, struttura della conoscenza e contesto aziendale non devono essere ricostruiti da zero ogni volta che viene aggiornato il modello AI.

Questo permette all’infrastruttura di evolvere nel tempo.

Quando un modello più adatto diventa disponibile e può essere eseguito sull’architettura prevista, il motore di inferenza può essere aggiornato senza perdere la memoria costruita dall’azienda.

La logica è simile a quella di un computer: il valore non è legato soltanto al singolo software installato oggi, ma all’infrastruttura e ai dati che continuano a essere utilizzabili nel tempo.

Hawkings è pensato soprattutto per organizzazioni che possiedono già una quantità significativa di dati, documenti e sistemi digitali e vogliono utilizzare l’AI in modo più integrato.

Tra i contesti più adatti rientrano:

• aziende manifatturiere;
• aziende di produzione;
• distributori B2B;
• imprese con cataloghi, listini e magazzini complessi;
• studi legali;
• commercialisti;
• studi notarili;
• organizzazioni che gestiscono informazioni sensibili o know-how proprietario.

Il segnale più importante non è però il settore.

Hawkings diventa interessante quando un’azienda si riconosce in problemi come questi:

• “Per trovare una risposta dobbiamo aprire quattro software.”
• “Una parte importante del know-how vive nella testa delle persone.”
• “Stiamo già usando strumenti AI, ma non sono realmente collegati alla nostra azienda.”
• “Abbiamo molti dati, ma è difficile trasformarli rapidamente in decisioni.”
• “Vogliamo utilizzare l’AI senza perdere il controllo delle nostre informazioni.”

In questi casi il primo passo è identificare pochi casi d’uso ad alto valore e verificare quali dati e sistemi sono necessari per realizzarli.

Non serve partire da un progetto AI già definito.

Durante il primo confronto analizziamo quali sistemi utilizza l’azienda, dove si trovano le informazioni più importanti e quali attività richiedono oggi più tempo, ricerca manuale o passaggi tra persone e software.

Da lì individuiamo i casi d’uso in cui una Memoria Aziendale Intelligente e un’infrastruttura AI locale possono produrre il maggiore valore.

Può trattarsi, per esempio, di:

• ricerca della conoscenza interna;
• interrogazione di ERP e CRM;
• supporto commerciale;
• analisi di prodotti e magazzino;
• recupero del know-how storico;
• preparazione di documenti;
• supporto a processi amministrativi;
• accesso controllato all’AI per i dipendenti.

La demo serve proprio a questo: vedere Hawkings in azione e capire se esiste un caso d’uso sufficientemente concreto da giustificare il progetto.