𝗠𝗼𝘁𝗶𝗾𝗮, parte del Gruppo Voilàp, è un’azienda specializzata nello sviluppo di software innovativi.
In particolare, si occupa della progettazione di algoritmi avanzati per la raccolta e l’analisi di grandi quantità di dati, finalizzati allo sviluppo di ecosistemi intelligenti come Smart Cities, Smart Building e Industry 4.0.
Oggi sempre più aziende in tutto il mondo si servono di installazioni e sistemi di smart advertising per distribuire contenuti; è quindi essenziale massimizzare l’uptime del servizio.
Motiqa e beSharp hanno collaborato per realizzare una soluzione basata su un modello di Generative AI che, da una segnalazione, aiuti il Service a identificare tempestivamente la natura del problema e ne faciliti la risoluzione attingendo dall’enorme quantità di informazioni contenute all’interno della documentazione a servizio.
L’obiettivo è ridurre i tempi di indisponibilità del servizio e accelerarne il ripristino.
beSharp ha realizzato per Motiqa un modello di Gen AI, interrogabile in linguaggio naturale e multilingua, capace di indicizzare e interrogare l’intera documentazione tecnica per fornire istantaneamente agli operatori possibili cause e procedure di risoluzione per le segnalazioni ricevute.
Resilienza e scalabilità dell’infrastruttura e un database vettoriale al cui interno vive una base dati indicizzata e organizzata in categorie assicurano velocità, precisione e affidabilità degli output.
La soluzione, distribuita in modalità SaaS, consente a tutte le professionalità aziendali di accedere alle informazioni realmente rilevanti per specifici ruoli e necessità tramite un’interfaccia semplice e intuitiva. Oltre ad aumentare l’efficienza degli interventi, questo migliora controllo, tracciabilità e governance dei dati.
Inoltre, gli operatori possono caricare nuovi file di documentazione con un semplice drag and drop per ampliare e aggiornare continuamente la base dati del sistema rendendo la manutenzione dei dispositivi sempre più veloce ed efficiente.
L’utilizzo della Generative AI ha abilitato la traduzione simultanea dalla lingua della documentazione a quella in cui il prompt viene formulato, assicurando un servizio efficiente in multilingua.
I tempi di intervento e e risoluzione degli errori sono stati abbattuti drasticamente portando un miglioramento generale dell’efficienza operativa:
