L'AI che funziona
nei processi reali.

MLR Review Assistant per agenzia di comunicazione farmaceutica

LA SFIDA

Un'agenzia di comunicazione specializzata nel pharma produceva grandi volumi di materiali promozionali per clienti farmaceutici. Ogni materiale richiedeva un processo di revisione MLR (Medical-Legal-Regulatory) di 2-3 settimane con 4-6 cicli di bozze. I costi erano alti, i tempi lunghi, i team frustrati.

LA SOLUZIONE

Abbiamo costruito un sistema AI che analizza ogni bozza prima che raggiunga il revisore medico-legale. Il sistema confronta automaticamente i claim usati con quelli approvati negli SmPC, segnala le affermazioni potenzialmente non conformi e suggerisce riformulazioni. Output: un report strutturato che il copywriter risolve in autonomia prima della revisione formale.

Risultati

Chatbot customer service per e-commerce con alto volume di richieste

LA SFIDA

Un'azienda retail con oltre 50.000 ordini/mese riceveva centinaia di richieste di assistenza giornaliere: tracking ordini, resi, informazioni prodotto. Il team di customer service era in sovraccarico, i tempi di risposta erano troppo lunghi e la soddisfazione dei clienti calava.

LA SOLUZIONE

Abbiamo sviluppato un chatbot AI addestrato sui dati dell'azienda: catalogo prodotti, policy di reso, FAQ, storico dei ticket più frequenti. Il sistema gestisce autonomamente le richieste più comuni e scala automaticamente agli operatori umani le situazioni complesse, con il contesto della conversazione già disponibile.

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Roadmap AI per studio di consulenza: da zero a 5 use case implementati

LA SFIDA

Uno studio di consulenza con 40 professionisti sapeva che l'AI poteva aiutarli, ma aveva paura di partire nel modo sbagliato: investire su strumenti inutili, stravolgere processi consolidati, perdere la fiducia dei clienti. Nessuno nel team aveva competenze tecniche AI.

LA SOLUZIONE

Abbiamo condotto un AI Readiness Assessment di 4 settimane: interviste con tutti i team, mappatura dei processi, analisi dei dati disponibili. Risultato: 5 use case prioritari con ROI stimato, investimento necessario e piano di implementazione progressivo su 12 mesi. Abbiamo poi seguito l'implementazione del primo use case (automazione della ricerca documentale) come proof of concept.

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