Esperienza delle persone
Il know-how emerge nel lavoro quotidiano, quando le persone affrontano casi reali e indicano la soluzione corretta.
Continuous improvement per agenti AI
Il tuo agente AI sbaglia due volte la stessa cosa?
Steerloop raccoglie le correzioni degli utenti e le recupera quando si presenta un caso simile, aiutando il tuo agente a fornire risposte più affidabili nel tempo.
Si integra con agenti AI e sistemi RAG esistenti.
01Prima richiesta
Utente
La copertura include anche i danni accidentali?
Agente AI
Sì, sono sempre inclusi nel piano standard.
OperatoreCorrezione: i danni accidentali richiedono l’estensione dedicata.
02Nuovo caso simile
Utente
Il piano base copre una caduta accidentale?
Caso corretto simile recuperato
Agente AI
Nel piano base non sono inclusi: serve l’estensione per danni accidentali.
Conoscenza aziendale
Il know-how più prezioso spesso non è documentato
Oggi le aziende accumulano una grande quantità di conoscenza non documentata. Risiede nell’esperienza delle persone, che ogni giorno risolvono eccezioni, correggono risposte e prendono decisioni. Spesso resta dispersa tra conversazioni, ticket ed email: è difficile da trovare, condividere e trasferire.
Conoscenza documentata
Steerloop acquisisce le correzioni e le associa alla domanda, alla risposta e al contesto in cui sono nate.
Patrimonio condiviso
Nei casi simili, la conoscenza pertinente torna disponibile attraverso l’agente AI e può essere riutilizzata da tutta l’organizzazione.
Con Steerloop, l’esperienza non resta nella testa di poche persone: diventa memoria aziendale documentata e riutilizzabile, a disposizione di tutta l’organizzazione attraverso gli agenti AI.
Il problema
Ogni correzione dovrebbe migliorare le risposte successive
Gli utenti e gli operatori individuano continuamente risposte incomplete o errate. Ma queste correzioni spesso rimangono dentro una singola conversazione, un ticket o un’email. Di conseguenza, l’agente può ripetere lo stesso errore.
Le correzioni vanno perse
Il feedback rimane isolato nella conversazione in cui è stato fornito.
Gli stessi errori ritornano
Un caso già risolto può generare nuovamente una risposta sbagliata.
Aggiornare tutto manualmente non scala
Ogni errore richiede modifiche a prompt, regole o knowledge base.
Steerloop trasforma le correzioni già disponibili in contesto utile per le richieste future.
Come funziona
Dalla correzione alla risposta migliorata
Un ciclo semplice che porta il feedback nel punto in cui può essere utile: prima che l’agente generi una nuova risposta.
01
Raccoglie
Steerloop acquisisce la correzione fornita dall’utente o dall’operatore.
02
Organizza
La correzione viene associata alla domanda, alla risposta e al relativo contesto.
03
Riconosce
Quando arriva una nuova richiesta, Steerloop individua eventuali casi simili già corretti.
04
Migliora
La correzione rilevante viene aggiunta al contesto dell’agente prima della generazione della risposta.
Benefici
Un agente che valorizza il feedback ricevuto
Riduce gli errori ripetuti
Utilizza le correzioni passate quando si ripresentano richieste simili.
Valorizza il feedback degli utenti
Trasforma le correzioni in conoscenza riutilizzabile.
Accelera il miglioramento
Riduce la necessità di intervenire manualmente dopo ogni singolo errore.
Si integra con ciò che utilizzi già
Aggiunge un nuovo livello al tuo agente senza sostituirne interfaccia, modello o knowledge base.
Prima e dopo
Il feedback smette di essere un punto morto
Steerloop aiuta a ridurre la probabilità che un errore già corretto si ripresenti in un caso simile.
Feedback isolato
Prima di Steerloop
- 1L’agente genera una risposta errata
- 2L’utente o l’operatore la corregge
- 3La correzione rimane nella singola conversazione
- 4Lo stesso errore può ripetersi
Feedback riutilizzabile
Con Steerloop
- 1La correzione viene registrata
- 2Un nuovo caso simile viene riconosciuto
- 3La correzione pertinente viene recuperata
- 4L’agente riceve il contesto per rispondere meglio
Casi d’uso
Dove Steerloop genera valore
Customer care
Riutilizza le correzioni degli operatori per migliorare le risposte ai clienti.
Assistenti aziendali
Conserva le indicazioni emerse durante l’utilizzo quotidiano della knowledge base.
Supporto tecnico
Recupera soluzioni e precisazioni fornite in precedenza per problemi simili.
Agenti commerciali
Mantiene più coerenti le risposte su prodotti, procedure e condizioni.
Integrazione
Si collega al tuo agente. Non lo sostituisce.
Steerloop si inserisce nel flusso di generazione dell’agente e recupera le correzioni rilevanti prima della risposta. L’architettura specifica viene definita in base al sistema già in produzione.
01Utente
02Agente esistente
03Steerloop
04RAG + modello
CorrezioneContesto rilevante
Interfaccia, modello e knowledge base restano quelli già utilizzati.
+
by M-AI
Steerloop è un prodotto M-AI
M-AI sviluppa soluzioni di intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare i processi aziendali. Steerloop nasce dall’esperienza maturata integrando agenti AI e sistemi RAG nei workflow reali delle imprese.
FAQ
Domande frequenti
Come trasforma il know-how non documentato in conoscenza aziendale?
Steerloop registra le correzioni e le indicazioni fornite durante l’utilizzo dell’agente, insieme al loro contesto. Quando si presenta un caso simile, recupera la conoscenza pertinente e la rende nuovamente utilizzabile.
Steerloop sostituisce il nostro agente AI?
No. È un layer che affianca l’agente esistente e gli fornisce correzioni rilevanti quando incontra richieste simili.
Come vengono raccolte le correzioni?
Le correzioni possono essere raccolte direttamente nella chat o tramite una dashboard, dove vengono sempre confermate. La dashboard offre anche statistiche sull’utilizzo degli agenti e sulle correzioni.
Come viene riconosciuto un caso simile?
La nuova richiesta viene confrontata con i casi già corretti per recuperare quelli pertinenti al contesto corrente.
La correzione modifica il modello?
No. La correzione rilevante viene aggiunta al contesto prima della generazione; non modifica i pesi del modello linguistico.
Steerloop funziona con sistemi RAG?
Sì, è pensato per affiancare agenti AI e sistemi RAG già esistenti, senza sostituire la knowledge base.
Come si integra con un agente esistente?
Si inserisce nel flusso che prepara il contesto per la risposta. Le modalità tecniche dipendono dall’architettura esistente e vengono definite durante l’analisi.
Dove vengono memorizzati i dati?
Dipende dai requisiti del progetto: i dati possono essere conservati in cloud o on-premise.
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Trasforma ogni correzione in un’opportunità di miglioramento
Mostraci il tuo agente e il processo con cui gestisci oggi gli errori. Valuteremo insieme come integrare Steerloop nel tuo workflow.
- Partiamo dall’agente che usi già
- Analizziamo come raccogli oggi le correzioni
- Definiamo un percorso di integrazione realistico