Il caso dell’adozione di servizi AI pre-built per accelerare la messa in produzione di un prodotto digitale è stato presentato in occasione del convegno finale dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. L’idea di creare un prodotto digitale, basato su Artificial Intelligence (AI), per la gestione documentale è nato in ENI poco meno di due anni fa. Il punto di partenza è stata l’evidenza, rilevata dalle persone IT in contatto con il business, della tediosità e della scarsa efficienza dei task documentali, basati su una grande quantità di attività ripetitive, spesso all’origine di molti errori.
“Si perde tempo per cercare informazioni in un file creato anni prima, per produrre un documento che, per il 90%, sarà un copia e incolla di un vecchio documento, per confrontare informazioni presenti su documenti diversi”, esemplifica Giuseppe Magurno, Head of AI Technology Solution. Nello stesso periodo le unità tecniche in area AI stavano sperimentando le tecnologie natural language process (NLP) per cercare di estrarre informazioni e conoscenza dai documenti.
“Mettendo insieme il requisito e la soluzione tecnica abbiamo inventato il prodotto digitale EDI, realizzando un’applicazione che rispecchia alcuni canoni standard. È basata, ad esempio, su API e realizzata tramite microservizi in ambiente cloud”, aggiunge il responsabile dell’AI Technology, ricordando che in prospettiva EDI supporterà tutta la popolazione ENI, sia nei task documentali sia nei workflow e nella collaborazione.
Le funzionalità del prodotto digitale EDI
L’applicazione EDI abilita l’archiviazione intelligente fin dal caricamento del documento grazie a funzionalità AI che vanno a taggare il documento con l’obiettivo di poter effettuare in modo facile successive ricerche sulla documentazione.
Alcune funzionalità previste di cui potrà fruire tutto il mondo ENI sono:
- abilitare workflow custom per documenti che prevedono una lavorazione a più step, dalla produzione all’autorizzazione;
- analizzare la tipologia del documento per verificare che sia scritto in modo corretto rispetto a uno schema predefinito;
- precompilare alcuni paragrafi, a partire da template predefiniti, grazie a informazioni estratte da altri documenti, avvalendosi di tecnologie AI;
- eseguire attività di reporting e monitoraggio.
Sono previste inoltre funzionalità customizzate in base alle esigenze specifiche di alcune unità ENI. “I casi d’uso digitali fin qui descritti confluiscono nell’unico prodotto digitale EDI che ci offrirà un nuovo modo di lavorare e collaborare, ci permetterà di applicare quelle soluzioni di AI che stavamo sperimentando, ci darà la possibilità di lavorare facendo le stesse cose in modi simili a quelli utilizzati oggi, ma con maggior efficacia”, commenta Magurno. Si potrà così evitare, spiega il responsabile di AI Technology Solution, la noia del lavoro documentale e aumentarne al tempo stesso l’efficienza e la qualità, grazie all’automazione che andrà a diminuire il rischio di errore umano.
Per poter sfruttare questi benefici, sottolinea Magurno, EDI va integrato nel modo di lavorare dell’azienda. Per farlo è al lavoro un team dedicato al programma di change & adoption, finalizzato a facilitare l’introduzione del prodotto digitale nell’ecosistema aziendale. Step dopo step, il team sta facilitando l’adozione a partire da utenti selezionati con l’idea di trasformarli in “ambasciatori” presso le diverse unità di business. “L’approccio prevede rilasci graduali. Dopo la prima fase ci stiamo ora concentrando su quelle unità che vanno a customizzare le funzionalità del prodotto in base alle proprie esigenze”, dice Magurno.
EDI: dove si nasconde l’AI al suo interno?
La scelta di ENI è stata di integrare servizi applicati alla gestione e alla ricerca documentale già disponibili con altri sviluppati internamente per poter rispondere alle diverse esigenze degli utenti. Sulla punta di un’ideale piramide si collocano i servizi cognitivi già pronti, portati nel prodotto digitale EDI senza customizzarli.
Si tratta di servizi plug & play disponibili in Azure, il cloud Microsoft che rappresenta il partner tecnologico di riferimento. Ne fanno parte, ad esempio, funzioni per estrarre da un documento le identità universali (le città, le organizzazioni, le persone), il language detector (per identificare la lingua in cui è stato scritto il documento), il full text search (per estrarre parole e frasi chiave), l’OCR (per il riconoscimento ottico dei caratteri).
Un’opportuna combinazione di questi servizi consente di estrarre, ad esempio, da un archivio selezionato tutti i documenti scritti in una certa lingua (francese), che riguardano una certa attività (la perforazione) e che riportano un particolare città (del Ghana dove ENI ha un impianto). In questo modo si lavora con tre filtri.
Al livello sottostante si collocano le soluzioni basate su una AI ibrida, che richiedono un training focalizzato sulle singole verticalizzazioni. Un esempio che porta il capo dell’AI Eni, è il caso delle polizze assicurative con la possibilità selezionarle in base all’importo, all’entità assicurata e quella assicurante, alla scadenza. È inoltre possibile definire la classificazione automatica dei documenti in base alle esigenze specifiche dell’utente e l’estrazione di dati da tabelle o form contenuti all’interno dei documenti.
Ci sono, infine, funzionalità basate su modelli AI sviluppati totalmente all’interno. “In modalità custom, con i nostri data scientist, data architect e data engineering, stiamo lavorando alla summarization, in modo che l’utente abbia la possibilità di avere una sintesi del documento senza doverlo leggere tutto”, è l’ulteriore esempio.
Un’architettura integrata
L’applicazione EDI è completamente inserita nel modo di lavorare quotidiano di ENI, che ha abbracciato la vision di Microsoft, con Teams, come centro di produttività individuale e di gruppo, e l’ecosistema del cloud (Microsoft Azure) come fattore abilitante per accedere ai diversi servizi. L’approccio aperto del nuovo prodotto digitale, basato su API, consente di sostituire o aggiungere funzionalità messe a disposizione anche da altri cloud provider e di comunicare con le altre applicazioni ENI (in cloud od on premise). La modularità di EDI consente inoltre di configurare i servizi in base al problema che si vuole risolvere.
L’accettazione del nuovo strumento da parte degli utenti è facilitata sia dalla piena integrazione dell’applicazione nell’ecosistema Microsoft 365 e delle altre applicazioni del mondo ENI, sia dall’omogeneità con altri strumenti già noti delle modalità di utilizzo. EDI è infine un prodotto digitale in evoluzione continua, che secondo gli sviluppatori renderà possibile l’ampliamento a nuovi servizi sulla base delle esigenze degli utenti.
Perché creare EDI invece di rivolgersi a un’applicazione di mercato?
È la domanda che sorge spontanea visto che i sistemi di gestione documentale e work flow non sono una novità ed è disponibile sul mercato un’ampia offerta di prodotti. “Abbiamo deciso di porre il focus sui bisogni degli utenti e non sulle funzionalità di un prodotto. La scelta nasce dalla volontà di mantenere l’esperienza utente in linea con l’attuale, integrandola con nuove funzionalità che gli consentano di lavorare in un modo più avanzato e più efficace, anziché sostituire un sistema di gestione documentale vecchio con uno nuovo”, è la risposta di Magurno, che indica nella modalità di realizzazione di EDI una grande sfida anche per il futuro.
È infatti stato adottato un nuovo approccio e sono state messe in pratica metodologie avanzate, dal design thinking con gli utenti per definire le funzionalità, alla modalità Scrum (framework agile, iterativo ed incrementale, per la conduzione di un progetto software). Lo sviluppo di EDI ha visto, negli ultimi due anni, la convergenza del lavoro di tanti team che devono lavorare indipendentemente ma insieme e in modo coordinato. Una lezione appresa di cui si terrà conto.
