Le attività di gara includono una serie di verifiche amministrative volte a dimostrare che appaltatori e subappaltatori possiedono i requisiti economici, finanziari, ESG e tecnici richiesti. Queste verifiche richiedono un notevole impegno di tempo e risorse manuali per via di grandi quantità di documenti da esaminare, diversità dei provider coinvolti e varietà delle strutture documentali.
La vera svolta sarebbe l’automatizzazione di questi passaggi, affidandoli alla Generative AI, perché possa semplificare la vita lavorativa di chi oggi se ne deve occupare manualmente.
È proprio questa l’idea alla base del progetto che Avvale ha presentato ai Digital360 Awards nella categoria Machine Learning e Intelligenza Artificiale, conquistando un posto tra i selezionati per la finale d’autunno.
Persone al centro, AI al loro servizio
Se ad occuparsi di queste verifiche amministrative è una macchina, la numerosità dei documenti da valutare, la loro eterogeneità e quella dei provider coinvolti, spaventano molto meno e non impattano sul tempo di realizzazione di un progetto, come oggi invece accade.
Avvale, automatizzando tutte le fasi di processo previste per la verifica dei requisiti, consente all’operatore di concentrarsi esclusivamente sui controlli di alto livello e sull’approvazione finale dei risultati generati, ottimizzando l’utilizzo del tempo e delle risorse umane.
Non si tratta di una sostituzione, ma di un’integrazione: gli utenti rimangono al centro del processo decisionale, mentre le attività più dispendiose vengono gestite dall’intelligenza artificiale, sfruttando le sue capacità avanzate di comprensione semantica del testo.
Fase dopo fase, l’uomo controlla
La soluzione realizzata da Avvale, per ora supporta una serie di documenti tra cui Visura Camerale, Casellario Giudiziale, Regolarità Fiscale, Annotazioni del Portale ANAC, DURC e Attestazione SOA. È stata però strutturata in modo da poter diventare in grado di occuparsi anche di ulteriori documenti di tipologia e formato differente.
Il processo prevede la raccolta automatizzata dei documenti appartenenti agli operatori economici assegnatari di gara dal sistema di procurement del cliente tramite integrazione diretta.. Successivamente, tramite servizi di OCR e ML, viene estratto il testo contenuto in paragrafi testuali, campi singoli e tabelle e viene interpretato, sfruttando i Large Language Models come ChatGPT, per comprenderne il significato ed estrarne l’informazione d’interesse. A questo punto, le informazioni estratte dai documenti vengono utilizzate per l’esecuzione delle verifiche amministrative per poi arrivare a un risultato presentabile all’utente su cui deve essere possibile effettuare controlli, modifiche e, se necessario, integrazioni.
Dal punto di vista tecnologico, la soluzione GenAI di Avvale è basata su una infrastruttura cloud AWS, con un collegamento cross cloud ad Azure, e si presenta con una struttura formata da un layer applicativo, per l’integrazione con i sistemi di Procurement e l’analisi documentale, associato a una applicazione web divisa tra backend serveless e frontend React. Chiunque debba o voglia accedere, deve farlo tramite una Web Application, semplice e veloce. La complessità del progetto è infatti altrove: consiste nell’utilizzo degli LLM che deve essere efficace ed eticamente corretto, a partire dalla delicata fase di Prompt Engineering.
Prima fase, primi benefici evidenti
La fase 1 del progetto, iniziata con una Proof of Concept e durata 8 mesi, ha portato Avvale fino all’industrializzazione della soluzione. Ora è in corso una seconda fase per espandere il processo orizzontalmente a nuove tipologie di documenti.
L’automazione di questo processo offre numerosi vantaggi, tra i quali spiccano una rilevante riduzione del carico di lavoro manuale, una maggiore facilità nella condivisione dei risultati delle verifiche con diverse funzioni aziendali, e la solidità della soluzione nel far fronte a eventuali cambiamenti futuri nella struttura delle informazioni.
Semplificare non è quasi mai facile, ma Avvale sembra esserci riuscita proponendo una soluzione innovativa, ampiamente scalabile e facilmente replicabile dal punto di vista tecnologico.
