Stai guardando un dashboard e vuoi capire quali prodotti spiegano uno scostamento, quali clienti stanno crescendo o come riassumere i risultati per la direzione. Con EP AI Analyst, l’estensione AI di EP-Reporter, la domanda nasce nello stesso report Power BI o Qlik Sense che usi ogni giorno.
Il contesto del dashboard entra nella conversazione
EP AI Analyst usa i dati della vista corrente come base della conversazione: filtri, selezioni, misure e righe disponibili nel visual. Il contesto configurato viene trasferito automaticamente, così l’utente può concentrarsi sulla domanda senza descrivere ogni volta ciò che sta guardando.
Quattro modi per rendere più utile il tuo report
- Comprendere: chiedere quali aree, clienti o prodotti stanno performando meglio e ottenere una lettura sintetica.
- Spiegare: analizzare anomalie e variazioni tra Actual, Budget e Forecast.
- Riassumere: generare commenti manageriali e sintesi nella lingua scelta dall’utente.
- Approfondire: continuare la conversazione con domande successive sullo stesso contesto analitico.
Come funziona: dal visual alla risposta
La domanda parte dal report
L’utente interagisce con un Custom Visual Power BI o un’extension Qlik Sense.
Il componente raccoglie il contesto
Dati visualizzati, filtri, selezioni e metadati compongono il perimetro configurato.
I servizi E-Project applicano le regole
API e orchestrazione gestiscono prompt, configurazioni e modello AI scelto dal cliente.
La conversazione continua
L’utente riceve la risposta e può approfondire i risultati mantenendo il contesto analitico.
Il visual e l’extension rimangono leggeri: configurazioni, credenziali del provider e controllo dell’utilizzo restano nei servizi backend. La soluzione si integra nell’ambiente BI esistente.
Il cliente sceglie il modello e governa l’utilizzo
La console permette di configurare assistenti e casi d’uso, scegliere provider e modello, personalizzare prompt di sistema, definire report e campi ammessi e impostare regole e limiti. I provider previsti comprendono Azure OpenAI, OpenAI, Claude e Gemini.
Storico delle richieste, token consumati per richiesta e analisi dell’utilizzo aiutano a seguire l’adozione e i consumi secondo le impostazioni previste per il cliente.
Managed AI o servizio AI aziendale
Le modalità di adozione sono due: Managed AI, per partire con una configurazione gestita, e BYO AI, per collegare il proprio provider aziendale. La scelta dipende dal piano concordato, dalle policy dati e dai limiti di consumo definiti per il progetto.
Sicurezza: un perimetro esplicito prima dell’avvio
L’implementazione definisce quali dati vengono trasferiti, quale provider li elabora e quali informazioni vengono registrate. Le credenziali del provider LLM rimangono nel backend; una chiave client identifica l’integrazione ed è gestibile.
Durante l’onboarding si verificano accessi, rete, report e campi ammessi. Logging, retention e deployment vengono definiti nel security assessment. La validazione delle risposte con il team cliente fa parte del percorso di avvio.
Un percorso di adozione in sei passaggi
- Caso d’uso: report, utenti, domande e risultati attesi.
- Accesso: tenant, credenziali e API key dedicata.
- Configurazione: modello LLM, prompt, regole e perimetro dati.
- Integrazione: installazione del visual o dell’extension e collegamento ai servizi E-Project.
- Validazione: test delle risposte, consumi e controlli.
- Go-live: monitoraggio, supporto e miglioramento.
E-Project segue configurazione tecnica, integrazione e test insieme al team cliente. Il cliente mette a disposizione il report e un referente funzionale, definisce policy e provider e valida le risposte prima di accettare il rilascio.