;Resize,width=660)
Consente ai team delle risorse umane di fornire un supporto ai dipendenti rapido, accurato e personalizzato attraverso l'intelligenza artificiale conversazionale, la gestione automatizzata della conoscenza e la perfetta integrazione del sistema HR.
Internal Knowledge Optimizer
Trasforma le trascrizioni video in una knowledge base interattiva per risposte rapide e contestuali tramite linguaggio naturale.
#ReduceTimeToInsight #EnterpriseKnowledgeBase #Education
)
Business Challenge
Le organizzazioni dispongono di ingenti quantità di contenuti non strutturati — tra cui webinar, riunioni, video formativi, podcast e documenti in vari formati — che spesso non vengono pienamente valorizzati. Questo patrimonio costituisce una preziosa knowledge base aziendale, ma è generalmente vincolato a modalità di accesso rigide e top-down e raramente viene sfruttato appieno. L’estrazione di insight significativi è onerosa e inefficiente, soprattutto quando i contenuti sono dispersi su piattaforme tra loro scollegate.
Cresce quindi l’esigenza di trasformare queste informazioni frammentate in una knowledge base strutturata e dinamica, facilmente accessibile, ricercabile e interattiva per i team, a supporto dell’apprendimento, della collaborazione e dell’individuazione di competenze e insight rilevanti.
Solution Overview
Il nostro Internal Knowledge Optimizer utilizza l’IA generativa per trasformare grandi volumi di contenuti multimediali non strutturati in una knowledge base intelligente e interrogabile. Grazie a una combinazione di modelli linguistici ottimizzati (fine-tuned) e ricerca semantica, l’applicazione consente agli utenti di interagire con il patrimonio informativo interno in linguaggio naturale — estraendo concetti chiave, sintesi, timeline, riferimenti e altro ancora da contenuti complessi.
Le query in linguaggio naturale vengono interpretate e instradate verso la migliore pipeline di retrieval — strutturata, semantica o ibrida — in funzione dell’intento dell’utente. Integrando questi approcci, il sistema fornisce risultati più completi e accurati. Il risultato è un agente di IA in grado di rispondere a un’ampia gamma di richieste sfruttando il contesto completo degli asset audio, video e testuali dell’organizzazione, abilitando l’accesso diretto alla conoscenza e promuovendo l’apprendimento continuo e il riuso dei contenuti interni su scala aziendale.
Implementazione tecnica
L'applicazione si basa su una pipeline a più fasi che:
Elabora contenuti grezzi
Converte video, file audio e documenti in testo tramite trascrizione e modelli di computer vision avanzati, arricchendo gli output con metadati (timestamp, identificazione/diarizzazione dei parlanti, tipologia di sorgente).Estrae conoscenza strutturata
Applica tecniche di information extraction per individuare entità chiave, topic e relazioni, trasformando i contenuti non strutturati in una knowledge base coerente.Affina un modello di recupero
Esegue il fine-tuning di un modello linguistico dedicato sulla knowledge base strutturata per comprendere le query in linguaggio naturale e garantire un’estrazione accurata degli insight rilevanti.Integra la ricerca semantica
Per le query che richiedono comprensione concettuale, utilizza vector embeddings (ad es. i modelli di text-embedding di OpenAI) per recuperare contenuti semanticamente affini anche in assenza di corrispondenze testuali diretteCombina i risultati in modo intelligente
Seleziona dinamicamente la strategia più efficace — fondendo lookup strutturati e match semantici — e classifica le risposte in base a rilevanza, recenza e contesto utente.
;Resize,width=660)
;Resize,width=660)
;Resize,width=660)
;Resize,width=660)
;Resize,width=660)
;Resize,width=660)
;Resize,width=660)