Nelle organizzazioni moderne, l’informazione è ovunque: documenti, email, database, piattaforme cloud e sistemi legacy custodiscono un patrimonio vasto ma spesso frammentato. Il problema non è più avere i dati, ma riuscire a interpretarli, collegarli e trasformarli in conoscenza utile per prendere decisioni.L’intelligenza artificiale generativa introduce un cambio di paradigma. Consente di interrogare questo patrimonio attraverso il linguaggio naturale, avvicinando l’esperienza a quella di un dialogo con un esperto. Tuttavia, trasformare questa possibilità in un sistema aziendale concreto richiede scelte architetturali precise, una gestione attenta dei dati e una profonda comprensione dei limiti della tecnologia.Questo libro guida il lettore lungo un percorso strutturato che parte dall’analisi delle fonti informative e arriva alla progettazione di sistemi completi basati su Retrieval-Augmented Generation (RAG). Vengono affrontati temi come la qualità e la normalizzazione dei dati, l’uso degli embedding e dei database vettoriali, le strategie di retrieval e reranking, fino all’integrazione con sistemi deterministici e alla progettazione dell’esperienza utente.Accanto agli aspetti tecnici, trova spazio una riflessione sui compromessi. Tra precisione e costo computazionale, tra flessibilità e controllo, tra innovazione e governance. Particolare attenzione è dedicata ai contesti in cui l’AI deve essere utilizzata con cautela, evidenziando rischi, vincoli normativi e necessità di auditabilità.Pensato per architetti software, responsabili IT e professionisti coinvolti nella gestione dei sistemi informativi, il volume offre una prospettiva concreta e operativa. Un quadro realistico di come progettare, integrare e governare sistemi che rendano interrogabile e valorizzabile la conoscenza aziendale
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