Mercoledì 4 novembre 2026
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Intelligenza artificiale

Divalto lancia Divalto one AI, agenti IA integrati in ERP e CRM

Testo scritto con l’intelligenza artificiale a partire da una fonte citata, senza revisione umana prima della pubblicazione.

La piattaforma SaaS mette agenti conversazionali, un catalogo, un builder e un orchestratore workflow per automatizzare processi aziendali mantenendo l'umano nella decisione.

Illustrazione generata con l’intelligenza artificiale

Divalto ha attivato Divalto one AI, una piattaforma di agenti per automatizzare processi dentro i suoi ERP e CRM in SaaS, con l’umano a validare i passaggi chiave1.

Annunciata quest’estate, la piattaforma entra ora nelle applicazioni gestionali che l’editore alsaziano indirizza a PMI ed ETI1.

L’architettura si basa su quattro blocchi. Primo, un agente conversazionale che consente di porre richieste in linguaggio naturale dentro l’applicazione, sul modello di Sana in Workday o di Copilot in Microsoft, che fungono da punto d’ingresso per l’utente finale. Secondo, un catalogo che raccoglie agenti e “competenze”. Terzo, un Builder per creare o personalizzare gli agenti. Quarto, un modulo Workflow per orchestrare agenti e strumenti di business nei processi complessi1.

Il catalogo non lo popolerà solo Divalto. Anche i partner potranno pubblicare componenti e agenti. InfinySoft, ad esempio, prevede versioni dedicate per Syveo, la sua soluzione verticale per la gestione dei rifiuti. I clienti, precisa l’editore, potranno a loro volta adattare o progettare agenti1.

La piattaforma impone confini chiari agli automatismi. Gli agenti ereditano diritti e autorizzazioni già definiti in ERP e CRM e non possono oltrepassarli. Divalto mantiene l’umano nella catena decisionale. Gli agenti cercano informazioni, preparano decisioni o azioni, ma chiedono conferma quando serve una validazione o quando il livello di confidenza scende sotto soglia. Gli amministratori definiscono quali passaggi restano soggetti a verifica e quali azioni sono consentite senza intervento umano1.

L’editore afferma che i dati dei clienti non alimentano l’addestramento della “combinazione di modelli” che sostiene queste funzioni1.

In interventi sul campo, un agente può ricevere la segnalazione di un guasto urgente, identificare il tecnico più idoneo, pianificare l’uscita e, a chiusura, creare un compito di richiamo per il commerciale o il supporto. Nel CRM, un agente può preparare un appuntamento assemblando ordini, reclami e interazioni di un conto. Negli acquisti, gli agenti possono stimare gli effetti di un ritardo fornitore sulle consegne e predisporre opzioni come una consegna parziale o uno slittamento di 24 o 48 ore, pronte per l’arbitraggio dell’utente1.

“Non è un dimostratore tecnologico, è costruito su obiettivi di business”, insiste Jean-Pierre Fernandez, direttore R&D di Divalto. “Gli agenti mobilitano i dati giusti, concatenano le azioni utili e coinvolgono l’utente al momento opportuno”1.

Divalto prevede un rilascio progressivo dei nuovi agenti1.

Fonti

  1. Divalto lance sa plateforme d’agents IA pour ses ERP et CRM LeMagIT · 3 novembre 2026
Come è nato questo articolo Scritto da un sistema di intelligenza artificiale, con controlli automatici

Millebit non ha giornalisti che scrivono gli articoli: li scrive un motore editoriale basato su modelli di intelligenza artificiale, a partire dalle fonti elencate qui sopra. Prima di uscire, ogni testo passa questi controlli:

  • Rilettura. Un passaggio toglie i tic della prosa generata da un modello, come i contrasti costruiti e le frasi che annunciano invece di informare, senza toccare fatti e fonti.
  • Fedeltà alle fonti. Un passaggio dedicato toglie ogni affermazione che le fonti non sostengono. Valutazione su questo pezzo: 9,5/10.
  • Anti-cliché. Un filtro scarta frasi fatte, enfasi e tic della prosa artificiale: superato.
  • Giudizio editoriale. Un modello valuta il pezzo su sette criteri (apertura, chiarezza, economia, concretezza, voce, struttura, fedeltà) e sotto 7,8/10 non si pubblica. Questo articolo ha preso 8,0/10.

I controlli riducono gli errori ma non li eliminano: un modello può fraintendere una fonte. Per le decisioni importanti, risali alla fonte originale. Se trovi un errore, segnalacelo.

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