SaidText, il copilota operativo che sfrutta la voce per migliorare l’efficienza

La trasformazione digitale dei processi industriali ha introdotto un’abbondanza di dati che, se da un lato rappresenta un’enorme opportunità, dall’altro rischia di generare un rumore informativo capace di sommergere i responsabili decisionali. L’intelligenza artificiale può però aiutare a “distillare” conoscenza strategica dal flusso continuo di informazioni. SaidText, una giovane e dinamica azienda italiana, si inserisce in questo filone con una proposta innovativa: un “Copilota Operativo” che sfrutta la potenza della voce umana e degli algoritmi di Large Language Models (LLM) per ottimizzare le operations, specialmente in contesti manifatturieri e in tutti quegli ambiti dove l’operatività manuale è predominante. Per lo sviluppo di queste tecnologie l’azienda parmense ha avviato una collaborazione con il competence center MADE, attraverso il progetto “Gaiarda”, che ha rappresentato un tassello fondamentale nello sviluppo e nell’affinamento di questa soluzione, proiettando SaidText verso nuove frontiere dell’efficienza operativa.

La voce al centro: catturare l’intelligenza operativa nascosta

Fondata e guidata da Emanuele Pedrona, SaidText nasce dalla constatazione che una grande quantità di informazioni critiche, spesso veicolate verbalmente negli ambienti di lavoro, rischia di andare perduta. “Cerchiamo di utilizzare la voce, che è secondo noi è lo strumento più rapido e veloce per intercettare le reali esigenze negli ambienti di lavoro molto grandi, strutturati e con persone che non hanno il tempo materiale di inserire report alla scrivania,” ha spiegato Pedrona.

In contesti come la produzione manifatturiera, la logistica interna, la manutenzione o persino le attività commerciali sul campo, gli operatori hanno spesso le “mani impegnate” e le comunicazioni verbali diventano il canale privilegiato per segnalare problemi, condividere osservazioni o coordinare attività.

La piattaforma SaidText si propone di intercettare queste comunicazioni vocali, registrarle, trascriverle e organizzarle in quello che Pedrona definisce un “diario giornaliero e quotidiano di quello che realmente succede in uno stabilimento”. Questo approccio, che l’azienda etichetta come “human business intelligence”, pone l’essere umano e la sua capacità di osservazione diretta al centro del processo di raccolta dati, integrando e arricchendo le informazioni provenienti da sensori e macchinari. L’obiettivo è non essere invasivi, ma fornire uno strumento leggero che si integri naturalmente nel flusso di lavoro quotidiano, senza rappresentare un onere aggiuntivo per gli operatori.

Il copilota operativo: l’AI che ascolta, comprende e agisce

Il cuore della soluzione SaidText è il “Copilota Operativo”, un sistema sofisticato che combina l’analisi dei dati vocali raccolti con le capacità di comprensione e generazione dei Large Language Models. Una volta trasformate in testo, le informazioni vocali vengono processate da algoritmi di intelligenza artificiale, specificamente addestrati o affinati (“fine-tuned”) per il dominio di riferimento, come quello manifatturiero. Questi modelli sono in grado di “categorizzare, capire in modo molto chiaro e anche riassumere tutte le questioni importanti in questo ambiente di lavoro”, come ha sottolineato Pedrona.

Ma il Copilota Operativo non si limita a una semplice analisi a posteriori. La sua forza risiede nella capacità di operare quasi in tempo reale, monitorando la catena produttiva, identificando potenziali criticità o inefficienze e segnalandole tempestivamente ai responsabili. “Allo stesso modo possono diventare proattivi, possono identificare potenziali inefficienze o potenziali problemi futuri e chiamare o contattare velocemente un manager o comunque un responsabile adeguato,” ha aggiunto il CEO di SaidText. Si tratta, in sostanza, di un assistente virtuale H24 che, partendo dall’input vocale, è in grado di comprendere il contesto operativo, prioritizzare le informazioni e attivare le azioni correttive necessarie.

I benefici attesi sono significativi: SaidText stima che l’adozione del Copilota Operativo possa portare a un miglioramento dei principali KPI operativi fino al 30%, una riduzione dei tempi di risposta alle criticità e una conseguente liberazione di risorse umane, che possono così dedicarsi ad attività a maggior valore aggiunto. Il “time-to-value”, ovvero il tempo necessario per vedere i primi ritorni concreti dell’investimento, è quantificato in pochi mesi, un fattore particolarmente interessante per le aziende che cercano soluzioni agili ed efficaci.

La collaborazione con MADE e il progetto “Gaiarda”

Il percorso di sviluppo di SaidText ha trovato un importante acceleratore nella collaborazione con MADE Competence Center Industria 4.0 (qui un approfondimento sui servizi AI). Come ha raccontato Emanuele Pedrona, l’azienda era giunta al MADE avendo già sviluppato la prima parte della soluzione, ovvero il sistema di input vocale e la creazione del “diario operativo”. Tuttavia, mancava un tassello fondamentale: l’analisi avanzata di questi dati attraverso l’intelligenza artificiale e gli LLM.

È qui che si è inserito il progetto “Gaiarda”, finanziato con fondi del PNRR. “Abbiamo utilizzato il loro supporto,” ha dichiarato Pedrona riferendosi a MADE, “e abbiamo fatto lo step evolutivo necessario perché l’input dia davvero un suggerimento ai decision maker o comunque ai manager strutturati, perché devono sapere nel più breve tempo possibile cosa sta succedendo e quale può essere un problema.” Questa collaborazione ha permesso a SaidText di integrare nella propria piattaforma le capacità analitiche avanzate degli LLM, trasformando i dati grezzi raccolti in insight azionabili.

L’esperienza con MADE non si è limitata al solo supporto tecnologico, ma ha rappresentato anche un’occasione di confronto e crescita all’interno di un ecosistema votato all’innovazione. Per una giovane azienda come SaidText, che opera con un team snello e altamente specializzato, la possibilità di accedere a competenze e network di questo livello è fondamentale per accelerare lo sviluppo e validare le proprie soluzioni sul campo.

Oltre la manifattura: gli ambiti applicativi di una piattaforma estremamente versatile

Sebbene il focus primario di SaidText sia il settore manifatturiero, la logica alla base del Copilota Operativo si presta a essere applicata in una vasta gamma di contesti operativi. Pedrona ha evidenziato come il problema della dispersione delle informazioni verbali e la necessità di supportare operatori con le “mani impegnate” siano comuni a molti settori. “Lo stesso problema lo abbiamo rilevato in tutti quei casi lavorativi o ambienti di lavoro in cui le mani sono spesso impegnate proprio per lavorare”, ha detto, citando esempi che spaziano dalla logistica interna, dove si movimentano merci e pacchi, fino al reparto commerciale, con agenti che necessitano di registrare feedback dei clienti o inserire ordini mentre sono in mobilità. Anche la manutenzione di impianti e macchinari, o la gestione di flotte di veicoli, rappresentano ambiti in cui la capacità di raccogliere informazioni vocali in tempo reale può fare una significativa differenza in termini di efficienza e sicurezza.

Questa versatilità apre a SaidText un mercato potenziale molto ampio, consentendo all’azienda di proporsi come partner tecnologico per l’ottimizzazione operativa in diversi segmenti industriali e di servizio. La chiave è la capacità della piattaforma di adattarsi ai linguaggi specifici e ai processi peculiari di ogni settore, un compito in cui l’affinamento mirato degli LLM gioca un ruolo determinante.

Impatti misurabili e la centralità dell’essere umano

L’adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale deve tradursi in benefici concreti e misurabili. SaidText riporta risultati significativi in termini di efficienza. Secondo Pedrona nelle aziende già strutturate e con una certa formalizzazione dei processi si può ottenere un miglioramento minimo del 30-40% sull’efficienza del singolo processo analizzato, con tempi di implementazione rapidi. Per le aziende meno strutturate, il percorso di adozione potrebbe richiedere più tempo, ma i guadagni potenziali in termini di efficienza possono essere ancora maggiori, talvolta “esponenzialmente superiori”.

Al di là dei numeri, un aspetto distintivo dell’approccio di SaidText è la volontà di mantenere l’essere umano al centro. Il sistema non si propone di sostituire l’operatore, ma di potenziarne le capacità, fornendogli uno strumento che ne valorizza l’esperienza e l’intuito. Le informazioni raccolte provengono primariamente dagli esseri umani, e ad essi ritornano sotto forma di insight elaborati, per supportare decisioni più rapide e consapevoli. Questa filosofia di “human business intelligence” è fondamentale per garantire l’accettazione e l’adozione efficace della tecnologia all’interno delle organizzazioni. L’obiettivo non è solo l’efficienza, ma anche la riduzione degli errori, che comportano costi significativi, e il miglioramento complessivo della qualità del lavoro.

Verso agenti AI autonomi e proattivi

Il percorso di innovazione di SaidText non si ferma al Copilota Operativo. L’azienda sta già lavorando a un’ulteriore evoluzione della propria piattaforma, che prevede lo sviluppo di “agenti AI“. Come spiegato da Pedrona, si tratta di “creare o comunque istruire particolari algoritmi di AI in modo che siano autonomi, proattivi e molto verticali in uno specifico settore.”

Questa visione delinea un sistema a tre livelli:

1. Input: La raccolta dati attraverso la voce, come avviene attualmente.
2. Copilota: L’intelligenza artificiale che comprende il contesto, definisce le priorità e smista le informazioni rilevanti.
3. Agenti AI: Algoritmi specializzati che ricevono le informazioni dal copilota e sono in grado di “lavorare queste informazioni e prendere ulteriori decisioni molto specifiche” in maniera autonoma o semi-autonoma.

Questo passaggio verso agenti AI più autonomi rappresenta una frontiera ambiziosa, che potrebbe ulteriormente trasformare il modo in cui le operations vengono gestite, introducendo un livello di proattività e automazione decisionale ancora più spinto. È un campo in rapida evoluzione, dove la capacità di sperimentare e adattarsi sarà cruciale.

La voce dell’efficienza nell’era dell’AI

L’esperienza di SaidText dimostra come l’intelligenza artificiale, e in particolare i Large Language Models, possano essere messi al servizio dell’efficienza operativa in modi innovativi e profondamente umani. Sfruttando il canale più naturale di comunicazione, la voce, e integrandolo con potenti capacità di analisi, il Copilota Operativo si propone come uno strumento capace di trasformare il modo in cui le aziende manifatturiere e non solo gestiscono le proprie operations. La collaborazione con ecosistemi di innovazione come MADE si conferma essenziale per accelerare lo sviluppo di queste tecnologie e per facilitarne l’adozione da parte del tessuto industriale.

SaidText, con la sua visione focalizzata sulla “human business intelligence” e la sua roadmap orientata verso agenti AI sempre più sofisticati, si candida a essere un protagonista interessante nel panorama dell’innovazione tecnologica applicata all’industria. La capacità di ascoltare letteralmente le esigenze operative e di tradurle in azioni concrete e misurabili è la chiave per navigare la complessità del presente e costruire le fabbriche intelligenti del futuro.