Dal pilota all'implementazione AI su larga scala – con implementazione locale on-prem

Introduzione

"Come azienda di importanza sociale, dobbiamo utilizzare le nuove tecnologie in modo responsabile. Vediamo l'AI come uno strumento per creare valore reale – per i nostri dipendenti, le nostre operazioni e i nostri clienti," afferma Magnus Kårestedt, CEO di Borås Energi och Miljö. "Per riuscirci, dobbiamo incoraggiare curiosità, coraggio e collaborazione attorno alle idee."

— Magnus Kårestedt, CEO

Uno sguardo all'organizzazione

• Organizzazione: Borås Energi och Miljö AB (BEM), azienda municipalizzata per energia e ambiente

• Missione: Infrastrutture per energia, rifiuti, acqua e acque reflue a Borås, con l'obiettivo di diventare una città circolare sostenibile

• Scala: Circa 380 dipendenti, fatturato annuo circa 1,3 miliardi di SEK

• Operazioni: Teleriscaldamento, approvvigionamento idrico e servizi di gestione rifiuti, con focus sull'efficienza delle risorse locali e neutralità climatica

• Percorso AI 2025: Pilota con Intric insieme alla Città di Borås, con un gruppo pilota dedicato, che ha portato alla decisione di implementare Intric su larga scala

La sfida

BEM ha identificato diversi ostacoli ricorrenti che stavano ostacolando efficienza e qualità:

• La conoscenza esisteva – ma era difficile da accedere: Manuali, procedure, normative e documentazione di sistema erano dispersi e richiedevano tempo per essere cercati..

• Ambienti specialistici complessi: Tutto, dalle informazioni sugli impianti, disegni e sistemi di controllo a ERP e set di regole HR/buste paga.

• Onboarding e dipendenza da persone chiave: I nuovi dipendenti avevano spesso bisogno dell'aiuto dei colleghi per navigare istruzioni e modi di lavorare.

• Rischi di qualità nei passaggi manuali: Ad esempio, nella revisione della documentazione dei fornitori o nell'assegnazione di nomi/metadati alle informazioni tecniche.

• La scalabilità richiedeva le giuste fondamenta: Diverse parti dell'organizzazione hanno evidenziato la necessità di governance, qualità dei dati e operazioni sicure prima di passare da "proof of concept" a valore duraturo.

Perché Intric

Nel progetto pilota basato su cloud, Intric è stato utilizzato per costruire e testare rapidamente applicazioni AI vicine alle esigenze del business, con assistenti che rispondevano sulla base dei documenti propri dell'organizzazione e che potevano essere validati in modo continuativo.

Un'intuizione chiave dal pilota: BEM ha visto chiaramente che il maggior beneficio sarebbe derivato dall'utilizzo di dati con un livello di classificazione più elevato – informazioni da sistemi operativi, documenti sensibili e processi che non potevano essere gestiti nel cloud. Questo ha motivato la decisione di scalare con Intric in un deployment locale on-prem a seguito di una valutazione di successo.

Il controllo granulare degli accessi di Intric e la flessibilità di deployment sono stati fattori decisivi. La possibilità di operare on-prem nel proprio ambiente, combinata con un chiaro controllo sull'accesso ad assistenti e dati, ha creato le condizioni per un'integrazione sicura con i sistemi operativi core e la gestione di informazioni sensibili – senza compromettere i requisiti di conformità GDPR e altri requisiti normativi e di sicurezza.

Com'è iniziato il percorso

Il percorso ha acquisito slancio attraverso un metodo di lavoro in cui idee ed esigenze provenivano da molteplici funzioni – non solo dall'IT. È stato nominato un gruppo di ambasciatori AI (rappresentanti di diverse parti dell'organizzazione) che si sono incontrati regolarmente per condividere esperienze e lavorare in modo strutturato. I colleghi hanno preso iniziativa e sviluppato supporto per tutto, dalla "chat con i manuali" negli ambienti dei sistemi di controllo ad assistenti per il servizio clienti, HR, finanza e web. Il focus era sul trasformare rapidamente le esigenze in prototipi funzionanti, valutare il valore e dare priorità ai passi successivi.

Com'é stato realizzato

1. Raccogliere casi d'uso da tutta l'organizzazione – sia piccoli punti di attrito che esigenze più strategiche.

2. Formare i dipendenti nel pilota su AI e Intric per diventare i cosiddetti ambasciatori AI.

3. Gli ambasciatori AI costruiscono assistenti autonomamente utilizzando la conoscenza esistente (PDF, procedure, manuali, normative, tariffe, contratti, standard di settore e legislazione).

4. Iterare con feedback: regolare i prompt, integrare il materiale di origine e gestire i limiti.

5. Valutare utilizzando un modello chiaro: riunire i piloti, rendere visibile il valore e presentare i risultati al team dirigenziale completo.

6. Prendere una decisione sui passi successivi: a seguito del pilota e della valutazione condivisa con la direzione – implementare Intric con hosting locale on-prem e un piano di rollout.

Risultati

• Oltre 25 applicazioni/assistenti AI sono stati sviluppati e valutati in tecnologia, servizio clienti, HR, finanza e web.

• Risposte più rapide per la documentazione complessa – aumentando l'uso effettivo di manuali e istruzioni.

• Qualità superiore attraverso la standardizzazione (ad es. convenzioni di denominazione, metadati, testi di report coerenti).

• Il chatbot pubblico sul sito web ha ricevuto 336 domande in arrivo durante novembre (lanciato il 20 ottobre).

• È stato stabilito un modello di valutazione ben fondato, con risultati presentati al team dirigenziale completo prima della decisione.

Ciò che risalta maggiormente è l'ampiezza: invece di inseguire un singolo "grande progetto AI," BEM ha costruito un portfolio di assistenti legati a compiti di lavoro concreti. I team tecnici usano l'AI per il supporto con manuali estesi, reverse engineering e creazione di strumenti più semplici. Le funzioni rivolte ai clienti e amministrative ricevono aiuto con tutto, dalle tariffe dei rifiuti e domande HR a suggerimenti contabili e testi narrativi mensili.

Esempi di applicazioni AI:

• Tecnologia / Automazione: "Chat con i manuali" per ABB 800xA; supporto per reverse engineering e conversione di codice legacy

• Gestione delle informazioni tecniche: Assistente che interpreta blocchi titolo/campi nome in disegni scansionati, eliminando la necessità di aprire manualmente ogni file

• Web & Cliente: Chatbot su borasem.se (lanciato il 20 ottobre; 336 domande solo a novembre), attingendo ai contenuti del sito web e documenti pertinenti

• Servizio clienti: Assistente che fornisce risposte rapide e chiare da istruzioni/manuali – particolarmente prezioso durante l'onboarding

• HR: Assistente HR per domande generali su HR, buste paga, Flex HRM, legislazione e contratti collettivi

• Finanza: Assistente Agresso, assistente contabilità/codifica, assistente reporting finanziario (supporto K3), assistente riconciliazione bancaria e assistente per la redazione/sintesi di testi narrativi mensili

"La nostra ampia iniziativa con ambasciatori AI in tutta l'organizzazione è stata cruciale per diffondere l'interesse e costruire rapidamente conoscenza. I laboratori AI sono diventati anche forum importanti dove condividiamo intuizioni e risolviamo sfide insieme."

— Fredrik Andersson, Enterprise Architect presso Borås Energi och Miljö

Lezioni per altre organizzazioni

1. Inizia in modo ampio – ma valida rapidamente. Molti casi d'uso piccoli e medi possono creare uno slancio chiaro, ma richiedono una prioritizzazione strutturata.

2. La base di conoscenza è un prodotto. I documenti devono essere mantenuti, integrati e controllati nelle versioni – specialmente quando regole e modi di lavorare cambiano.

3. La scalabilità richiede governance. Deployment on-prem, qualità dei dati e framework chiari (ad es. GDPR e informazioni sensibili) devono far parte del piano, non un "problema successivo."

4. Rendi facile iniziare. Punti di ingresso semplici e prove chiare di valore abbassano la soglia per i colleghi che non sono ancora convinti.

5. Il controllo degli accessi è fondamentale. La capacità di gestire in modo sicuro diversi tipi di informazioni e controllare l'accesso a livello utente crea le condizioni per un'adozione ampia senza compromessi sulla sicurezza.

Prossimi passi

A seguito del pilota e della valutazione, BEM sta compiendo il passo successivo con un deployment di Intric in un ambiente locale on-prem e sta pianificando un rollout a tutta l'organizzazione. Il focus continuo per un'implementazione di successo sarà: operazioni sicure e gestione dei dati, connessioni a sistemi chiave e fonti di dati, miglioramento della qualità/struttura dei dati e una policy e strategia AI chiara e attuabile continua.