Una casella di posta eterogenea

Le richieste arrivano per telefono, per e-mail, tramite modulo web o inserimento interno. Prima di diventare interventi, vengono conservate in una casella di posta. Qualificarle significa assegnare loro una priorità e un ambito tecnico, che determinano poi la scadenza contrattuale e il profilo del tecnico da inviare.

Affidare interamente questa fase a un modello linguistico sarebbe allettante, ma fragile: un’API non disponibile, una risposta malformata o una chiave scaduta non devono mai bloccare la gestione delle richieste.

Prima le regole, poi il modello

Per impostazione predefinita, la qualificazione si basa su regole deterministiche scritte per il francese. Producono un suggerimento con un punteggio di confidenza e motivazioni leggibili. In aggiunta si può attivare una chiamata opzionale all’API OpenAI Responses, con output JSON strutturato.

FieldFlow torna automaticamente alle regole locali in quattro casi:

  • la risposta del modello non rispetta lo schema atteso;
  • la sua confidenza è troppo bassa;
  • la chiamata non va a buon fine (errore di rete, limite raggiunto);
  • nessuna chiave API è configurata.

Tracciare ogni tentativo

Il fornitore utilizzato, il modello e il motivo di un eventuale ripiego vengono salvati insieme al suggerimento. Ogni chiamata è registrata senza conservare il prompt: funzionalità, risorsa interessata, fornitore, modello, risultato o ripiego, latenza, identificativo della risposta e consumo di token.

Quanto ai dati, al modello vengono inviati solo l’oggetto, la descrizione e l’eventuale categoria dell’apparecchiatura, mai i recapiti del richiedente. L’identità dell’utente, trasmessa come identificativo di sicurezza, viene sottoposta a hash in modo irreversibile.

La persona resta al comando

Un suggerimento non è né una decisione né una diagnosi. Quando converte la richiesta in intervento, il dispatcher conferma esplicitamente la priorità, la fascia oraria e il contratto.

Lo stesso principio vale per gli altri usi dell’IA nel prototipo: la trascrizione di un memo vocale resta una bozza finché il tecnico non la conferma, e l’assistenza visiva su una foto non modifica mai da sola lo stato di un intervento.

Perché questa suddivisione

Le regole deterministiche rendono la funzionalità verificabile, con risultati riproducibili, e utilizzabile senza alcuna chiave API. Il modello migliora un comportamento che funziona già, invece di esserne la condizione. Infine, confrontare i suoi suggerimenti con quelli delle regole e seguire il tasso di ripiego permette di misurare concretamente ciò che l’IA aggiunge.