Tech Digest: RAG su PDF complessi, agenti open source e policy AI UE
- Testa RAG su PDF complessi con query reali
- Definisci guardrail per output e contenuti indesiderati
- Valuta modelli open per esigenze on-prem e controllo
- Prototipa assistenti agentici su chat aziendale esistente
- Aggiorna competenze e governance in vista delle regole UE
Se stai portando l’AI in azienda, le decisioni operative spesso dipendono dai dettagli: documenti difficili da indicizzare, strumenti agentici che cambiano i flussi di lavoro e linee guida che toccano la compliance. Ecco 5 aggiornamenti utili per PMI e professionisti, con azioni pratiche da fare subito.
RAG e PDF complessi: perché molti sistemi “spezzettano” i documenti
Molti progetti RAG funzionano bene su testi semplici, ma faticano con documenti tecnici: tabelle, disegni, formule e riferimenti incrociati perdono contesto quando vengono “chunkati”. Il risultato è recupero impreciso e risposte affidabili solo a tratti. Per team engineering, qualità e tracciabilità diventano il problema principale.
Impatto pratico: rischio di risposte errate su procedure e specifiche.
Conseguenza: aumenta il lavoro di verifica e cala la fiducia interna nel sistema.
Micro-azione: fai un test con 20 query reali su 3 PDF “difficili” e misura errori.
Fonte: venturebeat.com — Leggi
Assistenti digitali open source: il pattern “personal assistant” torna pratico
Un progetto open source riprende il modello di assistente personale digitale integrabile con il sistema di messaggistica scelto dall’azienda. Il punto non è “chat”, ma orchestrazione: azioni guidate, strumenti collegati e flussi ripetibili. Utile per team piccoli che vogliono prototipi rapidi senza cambiare canale (email/chat).
Impatto pratico: automatizzare richieste ricorrenti senza creare nuovi tool interni.
Conseguenza: riduci tempi su ticket interni e attività di back-office.
Micro-azione: mappa 5 richieste ripetute (es. note spese, listini, appuntamenti) e definisci trigger e output.
Fonte: simonwillison.net — Leggi
Modelli “open” e checkpoint: cosa cambia per chi deve fare AI on-prem
Arcee pubblica dettagli e checkpoint di un modello, offrendo materiale raro per chi valuta alternative “open” e più controllabili. Per PMI e studi che operano su dati sensibili, la disponibilità di pesi e artefatti tecnici aiuta a valutare portabilità e vincoli reali. Resta centrale il tema: governance, costi di hosting e responsabilità sui dati.
Impatto pratico: più opzioni per progetti AI con requisiti di controllo.
Conseguenza: puoi valutare POC su infrastruttura propria e policy di accesso.
Micro-azione: prepara una checklist di requisiti (privacy, log, retention) prima del test.
Fonte: venturebeat.com — Leggi
AI in UE: indicazioni operative su adozione e competenze
Un documento di scenario per l’UE mette l’accento su adozione, competenze e iniziative per accelerare l’uso dell’AI. Per le PMI europee il valore è soprattutto “di contorno”: capire dove stanno andando programmi, partnership e priorità, per allineare formazione e policy interne. Utile anche per chi sta aggiornando processi e ruoli (es. data owner, reviewer).
Impatto pratico: allineare competenze e governance ai requisiti che arrivano.
Conseguenza: riduci rework quando cambiano policy e aspettative di compliance.
Micro-azione: definisci un mini piano formativo (3 moduli) per ruoli business e IT.
“Hype Index” sull’AI: rischi pratici di qualità e contenuti indesiderati
Una rassegna evidenzia due rischi molto concreti: strumenti che possono generare contenuti non desiderati e strumenti di coding che sembrano affidabili ma possono introdurre errori difficili da vedere. Per PMI e professionisti il tema è operativo: policy d’uso, controlli e responsabilità. La domanda non è se usarli, ma con quali guardrail.
Impatto pratico: serve controllo su output e uso in ambienti di lavoro.
Conseguenza: aumentano rischi reputazionali e di conformità se manca una policy.
Micro-azione: applica regole minime (log, revisione umana, blocchi contenuti) per team.
Fonte: technologyreview.com — Leggi
In queste settimane il punto comune è la qualità operativa: documenti complessi, automazioni agentiche e governance. Se stai introducendo AI in produzione, concentra i test su casi reali, definisci controlli minimi e aggiorna ruoli e policy prima che lo faccia l’urgenza.