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Crescere con le idee
Il nostro spazio dedicato alla collaborazione accademica
Un hub di tesi e progetti sviluppati insieme a giovani talenti per creare valore e innovazione
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AI Guardrail nel ciclo di vita delle applicazioni di Generative AI
Descrizione delle attività
Il progetto mira a sviluppare un framework basato sul modello PDCA (Plan, Do, Check, Act) per la manutenzione e il fine-tuning delle soluzioni di intelligenza artificiale, utilizzando AI Guardrail per ottimizzare l'intero ciclo di vita delle applicazioni generative AI.
AI Guardrail agisce come piattaforma per il monitoraggio, il controllo e il miglioramento continuo della qualità e della performance delle soluzioni AI, garantendo al contempo il rispetto degli standard di compliance, etica e sicurezza.
Competenze e tematiche trattate
Definizione di criteri di conformità delle soluzioni AI secondo le linee guida dell’AI Act.
Metodologie avanzate per il monitoraggio e la gestione delle soluzioni AI durante l'intero ciclo di vita.
Utilizzo di strumenti e piattaforme avanzate, come AI Guardrail, per garantire conformità normativa, qualità ed efficacia delle soluzioni generative AI.
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Soluzioni di Process Mining per il Procurement: ottimizzazione dei KPI e promozione della sostenibilità
Descrizione delle attività
Il progetto di tesi mira a esplorare e sfruttare le potenzialità del Process Mining, con un focus specifico sull’utilizzo della piattaforma Celonis, per migliorare i processi aziendali del procurement. L’obiettivo principale è sviluppare una soluzione innovativa ed efficiente per la gestione dei principali KPI, analizzando e ottimizzando i processi esistenti e promuovendo l’adozione di pratiche sostenibili.
Competenze e tematiche trattate
Analisi strategica del processo di Procurement e del suo ruolo chiave nell’azienda.
Studio delle correlazioni tra performance aziendale e gestione sostenibile dei fornitori.
L’identificazione e l’andamento dei principali indicatori di performance (KPI) per misurare l’efficacia e l’efficienza del processo.
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AI TRiSM | LLM-as-a-judge e altre tecniche per garantire la fiducia e la gestione del rischio in applicazioni basate su Generative AI
Descrizione delle attività
Il tirocinio con tesi proposto si inserisce nell'ambito della tematica relativa alla fiducia nell'intelligenza artificiale (AI Trust) e si focalizza sulla valutazione delle tecniche di generazione di informazioni aumentate da recupero (Retrieval-Augmented Generation, RAG) utilizzando modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come giudici (LLM-as-a-judge).
Competenze e tematiche trattate
Esplorazione delle soluzioni presenti in letteratura e nel mercato per la valutazione della veridicità delle informazioni generate da tecniche RAG.
Analisi comparativa delle tecniche di LLM-as-a-judge applicate alla validazione delle informazioni.
Identificazione delle tecnologie emergenti e delle loro potenziali applicazioni nel settore finanziario.
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Generative AI per la gestione contratti: sviluppo di un framework per la lettura, estrazione e classificazione di dati in contesto enterprise
Descrizione delle attività
La tesi ha sviluppato un framework di Generative AI per la gestione dei contratti in ambito procurement. Il lavoro ha previsto l’estrazione di testo e metadati da documenti non strutturati, la classificazione automatica delle clausole contrattuali e l’integrazione dei dati in un chatbot basato su Retrieval-Augmented Generation, garantendo una soluzione scalabile e integrata con architetture enterprise.
Competenze e tematiche trattate
Tecniche di AI avanzata: utilizzo di Large Language Models multimodali, OCR e NER per l’analisi dei documenti non strutturati.
Architetture enterprise: sviluppo e integrazione di un framework GenAI scalabile con sistemi di backend in produzione.
Information retrieval e RAG: progettazione e sperimentazione di soluzioni di Retrieval-Augmented Generation per il supporto all’utente finale.
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