AI Consulting Accelerator
ContinuativoWorkflow di consulenza assistito da IA che radica la discovery, l'analisi e la delivery in standard di settore (IREB, BABOK, BPMN, PMBOK, Scrum) tramite retrieval-augmented generation. Il sistema genera bozze strutturate e citate da input cliente non strutturato — con 13 skill nominati e versionati, engagement multi-turno con stato e un Organizational Memory Layer. Completo e testato localmente; deployment su AWS in corso.
Tecnologie
Problema
I Business Analyst, gli ingegneri dei requisiti e i project manager perdono tempo nella ricerca manuale nei framework e nella costruzione di artefatti da zero. Le conoscenze degli engagement passati non confluiscono automaticamente in quelli nuovi — i pattern non vengono riconosciuti e i gap di vocabolario impediscono ai problemi di business di connettersi alle soluzioni tecniche rilevanti.
Approccio
Workflow a tre livelli (Discovery → Analysis → Delivery) con due tipi di memoria: memoria semantica (RAG su 23 framework indicizzati, ~5.380 chunk con citazioni) e memoria procedurale (13 skill nominati e versionati — invocati per nome, non per similarità). Un Organizational Memory Layer collega cinque fonti (framework, skill, progetti, report radar, segnali competitor) tramite un singolo embedding call per query, con cap per fonte e filtro di rilevanza che garantisce risposte oneste "nessun risultato".
Risultato
Completo e testato localmente: 21 funzionalità principali, 70 test pytest, 16 golden case in DE e EN. Artefatti coperti: Q&A framework con citazioni, strutturatore del problema di business, strutturatore dei requisiti (BR/FR/NFR, INVEST user stories), analisi degli stakeholder (RACI), generatore di roadmap, discovery multi-turno con stato, ciclo di vita degli engagement (rinominare, archiviare, eliminare) ed esportazione in Markdown, Word e PDF. Script di deployment validati; deployment su AWS in corso.
Apprendimenti
Invocare le skill per nome (non per similarità) previene le ambiguità e garantisce contratti di output coerenti. Il vocabulary bridge — metadati di descrizione in linguaggio business in SKILL.md combinati con l'espansione di keyword lato query — colma il gap di vocabolario business-tecnico senza una pipeline ML complessa. I cap di recupero per fonte impediscono ai report densi di soppiantare i riferimenti alle skill utili. La deriva linguistica richiede sia il rilevamento lato server che istruzioni esplicite sulla lingua di output nei prompt.
Rilevanza
Dimostra il pensiero prodotto end-to-end assistito da IA, l'architettura RAG radicata negli standard di settore, la separazione netta tra memoria semantica e procedurale e la preparazione al deployment su AWS — direttamente rilevante per le organizzazioni di consulenza che desiderano scalare i processi BA/RE con il supporto dell'IA.