CONSULENZA E IMPLEMENTAZIONE

Dai documenti ai dati, con controlli prima di usarli.

Se un ufficio legge ogni giorno PDF diversi per ricopiare gli stessi campi, il problema è anche documentale. Stolen Orbit propone progetti di estrazione dati con AI per PMI italiane: si parte da una famiglia di documenti, si definisce cosa leggere e si verifica cosa può davvero entrare negli strumenti aziendali.

Parliamo del tuo processo

Decidere il dato prima di scegliere il modello.

Una scheda tecnica, un rapporto di intervento e un modulo di iscrizione hanno strutture e conseguenze diverse. Mescolarli in un unico pilota rende difficile capire dove nascono gli errori. Il primo perimetro può essere, per esempio, la lettura dei rapporti di intervento ricevuti dai tecnici esterni.

Per ogni campo scriviamo significato, formato, obbligatorietà e controllo. La data dell’intervento è diversa dalla data di emissione; il codice macchina può contenere zeri iniziali; «non presente» è diverso da zero. Queste decisioni costituiscono lo schema di estrazione e restano consultabili dal team.

Esempio operativo: un rapporto di manutenzione.

Questo scenario è illustrativo. Un ufficio riceve un PDF con più macchine, note manoscritte e ricambi utilizzati. Il flusso propone una riga per intervento e conserva il documento originale. Non ricostruisce informazioni mancanti per riempire una tabella.

Fai scorrere la tabella per confrontare tutte le colonne.

Campi e controlli di un possibile pilota
CampoProposta del sistemaCondizione che richiede revisione
Matricola macchinaValore testuale con pagina di origineAssente dall’anagrafica o simile a più matricole
Ricambio e quantitàRighe separate, unità mantenutaUnità non indicata o riga spezzata tra pagine
Intervento eseguitoBreve classificazione con estratto originaleNota ambigua o attività fuori dal catalogo
Data interventoData normalizzata e testo lettoConflitto tra intestazione e firma

Cosa può comprendere la realizzazione.

  1. Campione rappresentativo

    Raccogliamo documenti leggibili, scansioni difficili, varianti di impaginazione e casi incompleti. Un referente prepara i valori attesi. Manteniamo alcuni esempi separati per la verifica finale.

  2. Estrazione e verifica

    Confrontiamo lettura del testo, estrazione dei campi e controlli deterministici. La proposta mostra il riferimento al documento, così chi corregge può risalire al passaggio pertinente senza rileggere tutto.

  3. Coda di revisione

    Definiamo quali campi bloccano la pratica, chi li corregge e quali motivi di errore registrare. Una correzione resta distinta dal valore inizialmente proposto.

  4. Esportazione concordata

    Consegniamo il formato previsto, per esempio CSV o una bozza nello strumento autorizzato. L’inserimento definitivo e le eventuali integrazioni dipendono dagli accessi verificati durante l’analisi.

La qualità si misura campo per campo.

Un documento «elaborato» può contenere una quantità sbagliata. Misuriamo correttezza dei campi critici, righe saltate, associazioni tra righe e documenti e tempo necessario a correggere. Separiamo i risultati per formato: una media unica può nascondere scansioni che funzionano male.

La documentazione Microsoft distingue livelli di confidenza per parole, campi e tabelle. Un punteggio può aiutare a instradare la revisione, ma il progetto va verificato sui documenti reali: una soglia scelta senza confronto con valori attesi non dimostra l’affidabilità del flusso.

Quando scegliere questo progetto, e quando semplificare.

Se il mittente può fornire direttamente un file strutturato affidabile, può essere preferibile a rileggere un PDF. Se le scansioni sono quasi sempre illeggibili, va migliorata l’acquisizione. L’AI non sostituisce queste decisioni organizzative.

  • Sono disponibili documenti che l’azienda può usare nel progetto e una persona capace di verificare i campi.
  • I documenti hanno variazioni sufficienti a rendere costosa una gestione manuale, ma una destinazione dei dati abbastanza stabile.
  • Esiste una procedura per file protetti, illeggibili, duplicati o ricevuti nel formato sbagliato.
  • Il preventivo distingue preparazione del campione, estrazione, interfaccia di revisione e collegamento al sistema finale.
DALLE IDEE A UN BRIEF

Un modello su cui lavorare.

Schema di estrazione documentale

Uno schema per famiglia documentale con significato dei campi, regole di validazione, evidenze e gestione dell’assenza di dati.

Scarica il modello Markdown

Dataset di valutazione AI

Un registro di casi con risultati attesi verificati, criteri di giudizio e un insieme separato per il controllo finale.

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Registro delle eccezioni

Una coda di eccezioni con stato, priorità, responsabile e prova di chiusura; le ricorrenze alimentano il miglioramento del flusso.

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Domande pratiche

Funziona anche con documenti scritti a mano?

Va provato sul campione: grafia, risoluzione, fotografie e campi sovrapposti cambiano il risultato. Il progetto può escludere alcuni documenti o inviarli sempre a revisione se il costo di correzione è troppo alto.

I dati estratti possono andare direttamente nel gestionale?

Solo per le azioni e i campi approvati nel perimetro. All’inizio è spesso utile produrre una bozza o un’esportazione verificata. Un campo ambiguo deve bloccare il passaggio pertinente, senza trasformarsi in un valore inventato.

Riferimenti e metodo

Microsoft Learn — Document Intelligence: accuracy and confidence

Riferimento tecnico per distinguere lettura, campi, tabelle e revisione; non è una misura dei risultati di Stolen Orbit.

Qual è il primo processo da migliorare?

Partiamo da un processo concreto, dai sistemi che usi e dalle persone che dovranno gestirlo ogni giorno.

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