Software Custom Development

Fashion Tagger è l’app AI che automatizza le descrizioni prodotto e la gestione colori. Una soluzione veloce, multilingua e integrabile, che ottimizza tempi, costi e coerenza editoriale.

Manifatturiero Terziario Bisogno Supporto per migliorare e testare un software sviluppato da Turtle. Soluzione Software Custom Development Il contesto Un importante consorzio nazionale che gestisce servizi di trasporto per conto terzi coordina oltre 250 imprese associate e quasi 900 mezzi. L’azienda centrale si occupa di organizzare i trasporti, monitorare le prestazioni e gestire centralmente le fatture relative alle consegne effettuate per molteplici fornitori da parte delle diverse aziende-socie. Il modello organizzativo, che unisce la flessibilità operativa dei piccoli trasportatori all’efficienza di una struttura centrale, richiedeva un sistema in grado di smistare e classificare automaticamente le fatture ricevute, assegnandole ai corretti centri di costo. La sfida Ogni giorno l’ufficio amministrativo riceve decine di fatture in PDF o XML, riferite a trasporti effettuati da mezzi e aziende differenti, su incarico di committenti diversi. La gestione manuale comportava: Rischio di errori nella registrazione dei documenti contabili Tempi lunghi di validazione, riconciliazione e controllo Difficoltà nel tracciare puntualmente il mezzo, l’azienda associata e il cliente di riferimento Complessità nella corretta attribuzione dei costi ai soggetti e ai servizi coinvolti La soluzione Dilaxia ha realizzato Invoice Tagger, un’applicazione web personalizzata per automatizzare la classificazione delle fatture di trasporto. La soluzione consente di: Caricare documenti in PDF o XML con un’interfaccia intuitiva Estrarre in automatico i dati rilevanti (fornitore, mezzo, azienda associata, importi, codici, cliente finale) Evidenziare e gestire anomalie (dati mancanti, incongruenze tra campi) Correggere e validare manualmente solo le eccezioni Assegnare ogni fattura al corretto centro di costo in base alle logiche aziendali Il sistema produce un flusso ordinato di fatture pronte per l’inserimento nei sistemi di contabilità e controllo di gestione. Risultati Riduzione significativa del carico amministrativo manuale Tracciabilità completa per ogni fattura: mezzo, azienda-socia, cliente finale Ottimizzazione del flusso contabile e della riconciliazione dei costi Miglioramento della precisione nella reportistica e nella gestione associativa Bisogno Snellire il flusso delle fatture e garantirne una corretta classificazione e imputazione contabile, anche in scenari complessi Soluzione Automazione completa dei processi con l’AI Parlaci del tuo progetto Lasciaci i tuoi contatti, il nostro reparto commerciale ti scriverà appena possibile.

Manifatturiero Terziario Bisogno Supporto per migliorare e testare un software sviluppato da Turtle. Soluzione Software Custom Development Il contesto Partecipare a gare pubbliche richiede un’analisi approfondita della documentazione tecnica e amministrativa, spesso articolata in decine di pagine tra bando, disciplinare, capitolato e chiarimenti. La redazione dell’offerta tecnica comporta un notevole impegno di tempo e risorse, oltre al rischio di errori o interpretazioni errate che possono compromettere la partecipazione. La sfida Team di project manager e specialisti tecnico-commerciali sono spesso rallentati da: Tempi lunghi per leggere, comprendere e sintetizzare la documentazione di gara Complessità nell’individuare i requisiti chiave Produzione manuale e iterativa delle offerte tecniche, con rischio di incoerenze Difficoltà nell’allineare i contenuti alle aspettative esplicite della stazione appaltante La soluzione Offer Mind è il software sviluppato da Dilaxia per automatizzare l’intero flusso di analisi e redazione dell’offerta tecnica. Basato su intelligenza artificiale generativa, il sistema: Consente di caricare direttamente i documenti di gara (bando, disciplinare, capitolato, chiarimenti) Estrae automaticamente tutte le informazioni chiave: oggetto dell’appalto, requisiti, scadenze, vincoli formali, criteri di valutazione Genera una bozza strutturata dell’indice dell’offerta, allineata ai punteggi previsti Produce i contenuti testuali capitolo per capitolo, modificabili e rigenerabili tramite prompt personalizzabili Esporta il documento finale in formato .docx secondo un template configurabile Risultati Riduzione drastica del tempo di analisi: in pochi secondi vengono estratte le informazioni rilevanti da file complessi Creazione automatica di documenti di 15–20 pagine in circa 2 minuti Personalizzazione tramite iterazioni successive, con riduzione dello sforzo manuale Miglioramento nella qualità e coerenza delle proposte inviate Bisogno Rendere più efficiente e strategica la gestione delle gare pubbliche, riducendo tempi e margini di errore degli uffici gare Soluzione Automazione completa dei processi con l’AI Parlaci del tuo progetto Lasciaci i tuoi contatti, il nostro reparto commerciale ti scriverà appena possibile.

Sanità Bisogno Supporto per migliorare e testare un software sviluppato da Turtle. Soluzione Software Custom Development L’azienda L’Istituto Ortopedico Rizzoli (IOR) è un Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico, specializzato in ortopedia e traumatologia. Con oltre 1400 professionisti e una forte vocazione alla ricerca, l’ente è un punto di riferimento nazionale e internazionale. Ha sede principale a Bologna, con presidi anche ad Argenta, Bentivoglio, Piacenza ed è presente anche in Sicilia con il Dipartimento Rizzoli Sicilia di Bagheria (Palermo). La Struttura Complessa Malattie Rare Scheletriche, tra le numerose attività, si occupa della gestione di cinque registri di patologia, trasformando dati clinici complessi in informazioni strutturate per finalità di ricerca e cura.  La sfida La gestione quotidiana dei registri richiede una codifica accurata di diagnosi, sintomi e procedure provenienti da documenti clinici non strutturati, spesso redatti in linguaggio libero. Nonostante la specializzazione ortopedica dell’Istituto, le patologie rare trattate coinvolgono frequentemente anche altri apparati come quello cardiocircolatorio, neurologico, visivo e uditivo, richiedendo quindi competenze trasversali e un approccio multidisciplinare. Per ogni documento clinico – cartelle, referti, lettere di dimissione – il professionista sanitario legge attentamente il testo, individua manualmente sintomi, diagnosi, procedure e trattamenti rilevanti, e li cerca all’interno di portali specializzati che associano i termini a codici standardizzati. L’obiettivo è assegnare una codifica univoca e condivisa a livello nazionale e internazionale, necessaria per progetti di ricerca, analisi statistiche e attività di medicina transfrontaliera. Si tratta di un processo lungo e ad alta intensità cognitiva, in cui anche un solo termine complesso può richiedere fino a un’ora di lavoro. La procedura è soggetta a margini di interpretazione soggettiva e a rischio di incongruenze, e presenta criticità in termini di scalabilità e sostenibilità nel lungo periodo. A queste difficoltà operative si aggiungono barriere normative e tecnologiche, come la necessità di anonimizzare i dati per il trattamento in cloud, l’eterogeneità nella nomenclatura diagnostica e procedurale presente nei referti clinici, e la difficoltà nel produrre dataset codificati effettivamente fruibili per la ricerca epidemiologica. La sfida principale consisteva quindi nel rendere più efficiente un’attività complessa e time-consuming, senza però compromettere l’accuratezza necessaria in ambito clinico e scientifico.  In questo contesto si inserisce la lunga collaborazione con Dilaxia, che da oltre 15 anni affianca la Struttura in progetti tecnologici orientati alla valorizzazione del dato clinico e che ha proposto all’Istituto di testare e utilizzare il progetto Clinical Coding Assistant.  La soluzione Dilaxia ha sviluppato Clinical Coding Assistant, un’applicazione che utilizza un’architettura AI ibrida composta da:  AI simbolica (basata su Expert AI), per l’analisi strutturata del testo tramite regole esplicite e dizionari clinici;  AI generativa (basata su modelli LLM come Anthropic Claude), per interpretare il linguaggio naturale e gestire ambiguità e varianti lessicali.  I due motori lavorano in parallelo e i risultati vengono fusi tramite un meccanismo di consolidamento intelligente che valuta coerenza semantica, gerarchia e attendibilità. Il sistema restituisce un set codificato ad alta precisione, pronto per essere utilizzato in ambito clinico, statistico e di ricerca.  L’applicazione, sviluppata come progetto di ricerca, è dotata di un’interfaccia semplice con funzionalità di drag-and-drop e permette l’anonimizzazione locale dei dati prima del loro trattamento, garantendo il rispetto delle normative privacy. Il sistema è stato validato su 100 casi clinici rappresentativi da un team specializzato dell’IRCCS, dimostrando una apprezzabile aderenza tra le codifiche proposte dall’AI e quelle degli esperti.  Grazie al Clinical Coding Assistant, il team del Rizzoli ha potuto valutare la corrispondenza tra i codici proposti dallo strumento e il contenuto dei referti, riscontrando  un’accuratezza iniziale pari a circa il 75%. Pur non sostituendo il controllo umano, lo strumento si è dimostrato utile nel supportare un’attività complessa e ripetitiva, aprendo prospettive per un processo di codifica più mirato.  Oltre all’ambito clinico, lo strumento ha mostrato potenzialità anche in ambito di  ricerca, aprendo nuove prospettive per l’analisi di referti specifici come quelli radiologici o genetici, contribuendo a facilitare l’estrazione strutturata delle informazioni.   Come sottolinea la Referente dei registri di patologia Marina Mordenti: «Sapere che uno strumento può individuare decine di codici in pochi millisecondi è entusiasmante. Non si tratta di sostituire l’operatore, ma di fornirgli un supporto che velocizza, semplifica e, soprattutto, potenzia il lavoro che facciamo ogni giorno per la ricerca e la cura». Bisogno Rendere sistematica ed efficiente la codifica clinica in Sanità per gli studi epidemiologici e la prevenzione. 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