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AI Agent

Un'Intelligenza Artificiale per la creazione di documentazione, la modernizzazione e l'ottimizzazione dei processi aziendali.

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In un’era di crescente complessità dei dati, sfruttare l’Intelligenza Artificiale Generativa per modernizzare data warehouse e data lake è un vero game changer. Questo articolo esplora il modo in cui l'automazione basata sull'IA, nel contesto attuale della gestione dei dati, possa migliorare l'efficienza nella creazione di documentazione accurata e conforme a specifici standard, normative o requisiti aziendali, pratica sempre più necessaria e importante, oppure aiutare nella re-implementazione su una diversa tecnologia, ad esempio per migrare o modernizzare l’infrastruttura esistente.

Blue Reply ha voluto affrontare questa necessità sviluppando un AI multi-agent all’avanguardia che analizza il codice e i metadati esistenti, identifica dipendenze e accelera la trasformazione, automatizzando la generazione di documentazione dettagliata della piattaforma dati in uso.

Questo agente sfrutta una combinazione di tecnologie avanzate per aiutare gli utenti a comprendere la funzionalità di tutti gli oggetti del database sfruttando una base di conoscenza ben definita.

Quali sono queste tecnologie?

LLM
(Large Language Models)

Modelli di intelligenza artificiale basati su reti neurali profonde, utilizzati per comprendere il contenuto del database e generare descrizioni coerenti e pertinenti. L'uso del prompt engineering è in grado di personalizzare la generazione dei contenuti in base alle specifiche necessità dei clienti.

RAG
(Retrieval Augmented Generation)

Metodologia che migliora la qualità delle risposte attingendo da conoscenze esterne e rendendo le generazioni più precise e contestualizzate.

LangChain

Libreria open-source progettata per facilitare lo sviluppo di applicazioni che utilizzano modelli linguistici in combinazione con altre risorse, strumenti e dati esterni.

Graph DB

Database che utilizza una struttura a grafo per memorizzare e gestire i dati, utile per applicazioni che richiedono l'analisi e la gestione di dati interconnessi.

Quali sono realmente i benefici di questa automazione?

Integrando l'Intelligenza Artificiale nei flussi di lavoro di modernizzazione, le organizzazioni possono ridurre il lavoro manuale, minimizzare gli errori e ridurre significativamente i costi. Immaginiamo questo bisogno emergere, ad esempio, durante audit formali, in cui vengono verificate e valutate attività o processi, ma che richiedono tempo ed energie che potrebbero essere impiegate in modo più efficace.

Nello specifico, l'analisi statica del codice basata sull’IA può svolgere un ruolo cruciale in diversi ambiti.

Produzione di documentazione standardizzata

Il nostro agente genera documentazione secondo uno standard predefinito, che può essere personalizzato in base alle esigenze del cliente. Per esempio, in un contesto di audit, l'AI fornisce tutte le informazioni necessarie per dimostrare la conformità ai requisiti richiesti.

Semplificazione di Knowledge Transfer (KT)

il KT è un processo lungo e laborioso che richiede sessioni di formazione, mentoring e documentazione specifica. Con il nostro agente questo processo diventa automatizzato, preciso ed estremamente efficiente, avvantaggiando entrambi gli attori coinvolti e accelerando l'on-boarding dei nuovi membri del team. L’AI agent facilita questo processo generando documentazione che non solo descrive il sistema e la sua logica, ma fornisce anche una guida chiara, visiva e dettagliata del funzionamento.

Porting e Reengineering verso nuove tecnologie

Infine l’agente può aiutare le aziende a modernizzare i loro sistemi migrando i dati verso linguaggi di programmazione più innovativi, come Python o Scala, o altri linguaggi/prodotti più adatti alle esigenze attuali delle applicazioni. Questo processo di porting tra linguaggi è fondamentale quando le aziende cercano di aggiornare i loro sistemi legacy per renderli più scalabili, efficienti e facili da gestire.

Sfruttando l’IA generativa è possibile efficientare anche pratiche come il setup automatico del completo data lineage, tramite la mappatura di ogni campo origine con il relativo campo di destinazione e delle loro trasformazioni, oppure la generazione di test book, dati di test sintetici e validatori di controlli di data quality.

I possibili modelli di ingaggio che offriamo ai nostri clienti possono risiedere in due tipologie:

Agent & Support: l’agente conversazionale può essere specializzato per il contesto di progetto del cliente ed installato direttamente nei suoi sistemi, mantenendo, da parte di Reply, un supporto tecnico continuo di evoluzione, tuning e gestione dei vari feedback.

Doc Gen as a Service: il cliente può inviare una richiesta a Reply, la quale prevederà un’analisi on-demand di codice e dati con conseguente rilascio della documentazione generata, seguendo standard e ed esigenze del caso specifico.

Con l’introduzione di questo AI agent, la nostra azienda offre una soluzione innovativa e altamente efficiente per la creazione di documentazione automatica che può giovare aspetti come KT interni, porting tra linguaggi per la modernizzazione dei sistemi, interazione con fornitori esterni.

Una delle caratteristiche distintive della nostra offerta è l'integrazione di un chatbot conversazionale che fornisce supporto in linguaggio naturale. Questo permette al cliente di interagire facilmente con il sistema, ponendo domande e ottenendo risposte rapide e accurate.

Grazie alla nostra soluzione, le aziende non solo risparmiano tempo prezioso, ma ottengono anche un'infrastruttura tecnologica più moderna, scalabile e pronta per il futuro.