RDA intelligente

BlueIT ha sviluppato una soluzione basata su Intelligenza Artificiale Generativa che automatizza l'analisi delle richieste di offerta ricevute via e-mail o documenti, estraendo automaticamente dati, specifiche tecniche e quantità. La piattaforma accelera la preparazione dei preventivi, riduce gli errori operativi e supporta l'ufficio commerciale con proposte già pronte per la validazione.

Client Situation
‍Challenge

Nelle aziende manifatturiere che lavorano con clienti business, la gestione delle richieste d'acquisto è uno di quei processi che "funziona" — ma a un costo nascosto che raramente viene quantificato.

Ogni giorno l'ufficio commerciale riceve email con richieste di offerta: testo libero, specifiche tecniche sparse nel corpo del messaggio, quantità indicate in modi diversi, riferimenti a normative o applicazioni che richiedono interpretazione. Un operatore esperto sa come leggerle, sa dove cercare nel catalogo, sa come costruire la risposta. Ma questo sapere — prezioso — viene consumato ogni giorno su attività ripetitive: leggere, interpretare, cercare, trascrivere, verificare, rispondere.

Il risultato è che il tempo di risposta si allunga, gli errori di trascrizione si accumulano, e le persone più competenti passano ore su attività che non richiedono la loro competenza. Nel frattempo, il cliente aspetta.

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Il problema non è la mancanza di risorse. È che le risorse giuste vengono usate nel posto sbagliato.

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Perché questo problema è difficile da risolvere con gli strumenti tradizionali

La difficoltà non sta nella tecnologia: sta nella natura delle richieste. I clienti non compilano form strutturati. Scrivono email. Allegano documenti. Usano terminologie proprie. Ogni richiesta è diversa dall'altra, e il valore dell'operatore commerciale sta proprio nel saper interpretare questa variabilità.

Gli strumenti tradizionali — ERP, CRM, fogli Excel — non risolvono questo problema perché presuppongono dati già strutturati. Qualcuno deve comunque leggere la richiesta, capirla e tradurla in un formato che il sistema possa elaborare. Quel "qualcuno" è sempre una persona, e quel passaggio è sempre manuale.

Il nostro approccio

L'approccio che abbiamo sviluppato sposta il punto di ingresso del processo: invece di richiedere all'operatore di strutturare la richiesta prima di poterla elaborare, è il sistema che si adatta al formato della richiesta del cliente.

Un motore di intelligenza artificiale analizza il testo ricevuto — che sia un'email, un documento allegato o un messaggio — e ne estrae autonomamente le informazioni rilevanti: cosa viene richiesto, in che quantità, con quali specifiche tecniche, per quale applicazione. Queste informazioni vengono poi confrontate con il catalogo prodotti e la disponibilità a magazzino, producendo una proposta di configurazione già pronta per la revisione dell'operatore.

L'operatore non scompare dal processo: il suo ruolo cambia. Invece di costruire la proposta da zero, la valida, la corregge se necessario, e la approva. Il tempo che prima serviva per elaborare una richiesta si riduce in modo significativo, e la qualità della proposta migliora perché il sistema ha già verificato la disponibilità e la corrispondenza con il catalogo.

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Cosa cambia concretamente per l'azienda

Il beneficio più immediato è la velocità di risposta al cliente. Un'azienda che riesce a inviare un'offerta nelle ore successive alla ricezione della richiesta — invece che il giorno dopo o oltre — ha un vantaggio competitivo concreto, soprattutto nei mercati in cui il cliente valuta più fornitori in parallelo.

Il secondo beneficio è la riduzione degli errori. Quando la configurazione viene costruita automaticamente a partire dal testo della richiesta e verificata contro il catalogo reale, gli errori di trascrizione e le proposte con articoli non disponibili diventano eccezioni anziché occorrenze frequenti.

Il terzo beneficio, spesso sottovalutato, è la liberazione di capacità. Le persone che oggi passano ore a elaborare richieste possono dedicare quel tempo alla relazione con il cliente, alla negoziazione, all'analisi delle opportunità. Il valore del team commerciale si esprime su ciò che conta davvero.

Implementazione tecnologica

Non esiste una soluzione standard che funziona per tutti. Il punto di partenza è sempre un'analisi del processo esistente: come arrivano le richieste, che forma hanno, come vengono elaborate oggi, dove si concentrano i colli di bottiglia.

Da questa analisi si definisce un'architettura su misura, che tiene conto dei sistemi già in uso — ERP, gestionale, archivio prodotti — e si integra con essi senza richiedere sostituzioni. Il motore AI viene addestrato e calibrato sul vocabolario tecnico specifico dell'azienda, così da raggiungere fin dall'inizio un livello di accuratezza adeguato al contesto operativo.

Il percorso tipico prevede una fase iniziale di analisi e prototipazione, seguita da un pilota su un sottoinsieme reale di richieste, e poi dall'estensione progressiva al flusso completo.

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Risultati significativi del progetto

Grazie a questo approccio strutturato e integrato, l’organizzazione ha conseguito benefici tangibili sia in termini operativi che strategici:

Velocità di risposta al cliente

Un'azienda che riesce a inviare un'offerta nelle ore successive alla ricezione della richiesta — invece che il giorno dopo o oltre — ha un vantaggio competitivo concreto, soprattutto nei mercati in cui il cliente valuta più fornitori in parallelo.

Riduzione degli errori

Quando la configurazione viene costruita automaticamente a partire dal testo della richiesta e verificata contro il catalogo reale, gli errori di trascrizione e le proposte con articoli non disponibili diventano eccezioni anziché occorrenze frequenti.

Liberare capacità

Le persone che oggi passano ore a elaborare richieste possono dedicare quel tempo alla relazione con il cliente, alla negoziazione, all'analisi delle opportunità. Il valore del team commerciale si esprime su ciò che conta davvero.

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In cosa consiste la vostra consulenza in ambito di project management?

La nostra consulenza in project management comprende l'analisi delle esigenze del cliente, la definizione di piani di progetto, la gestione delle tempistiche e dei budget, e il supporto nel coordinamento delle attività per garantire il successo del progetto.

Come posso usare l’AI senza rischiare sulla sicurezza dei miei dati?

Molte soluzioni AI non garantiscono protezione adeguata, ma esistono alternative pensate per le aziende, come IBM watsonx, che assicurano la privacy e la sicurezza dei dati offrendo le stesse potenzialità.

L’intelligenza artificiale è solo per le grandi aziende?

No, anche le PMI possono adottare soluzioni AI. Oggi, con gli strumenti giusti e il supporto adeguato, è possibile ottenere risultati concreti anche con investimenti contenuti. Serve solo partire con il percorso corretto.

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CMS, o Cognitive Managed Services, è il nostro approccio innovativo alla gestione dei contenuti digitali. Utilizziamo tecnologie avanzate per automatizzare i processi e migliorare l’efficienza. La nostra esperienza garantisce risultati ottimali per le infrastrutture IT.

Quali sono i vantaggi dei Cognitive Managed Services rispetto ai servizi gestiti tradizionali?

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