Come usare Retrieval Augmented Generation in azienda

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La RAG (Retrieval Augmented Generation) consente di superare i limiti dei modelli linguistici tradizionali, offrendo risposte più accurate, aggiornate e controllabili. Una tecnologia chiave per CFO, CIO e leader che vogliono integrare l’AI in processi critici con garanzie di affidabilità e governance.

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L’intelligenza artificiale generativa ha trasformato radicalmente le aspettative nei confronti dell’innovazione aziendale. Tuttavia, con l’ascesa dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model), sono emersi anche limiti evidenti: output imprecisi, risposte non verificabili, dati obsoleti e, in alcuni casi, vere e proprie “allucinazioni” informative. Per i CFO e i decision maker, ciò rappresenta un rischio operativo concreto, soprattutto in settori regolamentati o basati su processi critici.

È in questo scenario che la Retrieval Augmented Generation (RAG) si impone come svolta. Architettura emergente nel campo dell’AI, la RAG integra i LLM con fonti di conoscenza esterne – strutturate, aggiornate e controllabili – rendendo le risposte dell’AI più accurate, contestuali e tracciabili.

Grazie all’adozione della RAG nella sua piattaforma Esker Synergy AI, Esker offre una risposta concreta a una delle sfide più urgenti per il mondo Finance, Procurement e Customer Service: garantire automazione avanzata, senza compromettere precisione, governance e scalabilità.

Retrieval Augmented Generation: cos'è?

La Retrieval Augmented Generation (RAG) è un'architettura di intelligenza artificiale che combina un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) con un sistema di recupero delle informazioni, consentendo di generare risposte basate su fonti di dati aggiornate, autorevoli e contestuali.

Questo processo introduce un livello superiore di accuratezza, pertinenza e controllo, elementi essenziali per l’utilizzo dell’AI in contesti enterprise.

Il funzionamento della RAG si basa su un’architettura ben definita:

• Embedding model: i documenti aziendali, le basi dati o le API vengono convertiti in rappresentazioni numeriche vettoriali, archiviate in un vector database.
• Information retrieval: quando viene posta una query, il sistema esegue una ricerca semantica nel database vettoriale per recuperare le informazioni più rilevanti.
• Augmented generation: il LLM utilizza le informazioni recuperate per generare una risposta contestualizzata, trasparente e fondata su fonti verificabili.

Questa combinazione di retrieval e generazione rende la RAG particolarmente potente in ambienti dove i dati cambiano frequentemente o dove è fondamentale garantire la conformità, come la finanza, il legal, il customer service e l’IT.

Dal punto di vista strategico, la RAG può essere un alleato: riduce l’affidamento su modelli generalisti, incrementa la rilevanza delle risposte e migliora la governance dell’intelligenza artificiale. È il passaggio da un’AI generica a un’AI di contesto, alimentata da conoscenze aziendali specifiche e sempre aggiornate.

Il ruolo del vector database e delle data sources

Alla base dell’efficacia della Retrieval Augmented Generation c’è una componente tecnologica fondamentale: il vector database. Questo tipo di database è progettato per gestire e interrogare rappresentazioni numeriche di documenti (embedding), rendendo possibile una ricerca semantica ad alte prestazioni. A differenza delle ricerche tradizionali basate su parole chiave, la generazione di output tramite database vettoriali consente di comprendere il significato e l’intento della query, aumentando significativamente la precisione delle risposte.

Le data sources giocano un ruolo altrettanto cruciale. Che si tratti di knowledge bases aziendali, documenti finanziari, archivi normativi o dati provenienti da ERP e CRM, la qualità e l’aggiornamento di queste fonti determinano il valore del sistema RAG. Un embedding model efficace permette di trasformare queste fonti in una libreria interrogabile in tempo reale dagli LLM, garantendo risposte sempre pertinenti e allineate al contesto.

L’approccio RAG è quindi tanto potente quanto affidabile è il suo ecosistema informativo. Le aziende che desiderano implementare un modello RAG efficace devono assicurarsi che le loro basi di conoscenza siano:

• Accurate e con un basso livello di rumore informativo
• Strutturate e facilmente indicizzabili
• Sottoposte a un aggiornamento continuo (anche asincrono)

È proprio grazie a questa architettura che la piattaforma Esker Synergy AI riesce ad abilitare l’automazione intelligente di processi documentali, dall’Accounts Receivable alla gestione delle richieste clienti, rendendo ogni risposta non solo coerente ma anche tracciabile e verificabile.

A conferma della centralità di questa tecnologia, il mercato globale dell’Intelligent Document Processing (IDP) – componente chiave per soluzioni basate su RAG – è passato da 2,44 miliardi di dollari nel 2024 a una proiezione di 37,28 miliardi entro il 2033, con un tasso di crescita annuo del 35,4% (fonte: Straits Research).

RAG e intelligenza artificiale: un’alleanza strategica

Nel contesto dell’AI enterprise, la RAG artificial intelligence non è semplicemente un’evoluzione tecnica, ma una risposta concreta alle sfide più critiche che i modelli generativi tradizionali non riescono a risolvere. La RAG consente di mantenere alta la qualità dell’output dell’AI anche in presenza di grandi volumi di dati dinamici, fonti distribuite e ambienti ad alta regolamentazione.

Secondo un report di Capgemini, il 96% dei dirigenti di aziende con fatturato superiore al miliardo di dollari considera l’AI generativa uno dei temi centrali nei consigli di amministrazione. La Retrieval Augmented Generation si inserisce in questo scenario come tecnologia abilitante per un’adozione più sicura, tracciabile e personalizzata dell’intelligenza artificiale.

Dal punto di vista operativo, la RAG offre numerosi vantaggi rispetto a un modello linguistico di grandi dimensioni usato in modo isolato:

• Riduce le “allucinazioni” tipiche degli LLM, grazie all’ancoraggio a knowledge bases affidabili.
• Migliora la trasparenza, consentendo di tracciare le fonti informative alla base delle risposte.
• Consente una personalizzazione dinamica, basata su contenuti aziendali proprietari.
• Si integra facilmente con le architetture esistenti senza dover riscrivere o riaddestrare i modelli.

La RAG è oggi una delle tecnologie fondamentali per la modernizzazione delle architetture IT aziendali: non solo migliora la qualità delle risposte, ma costruisce un ponte tra AI e processi decisionali reali.

La RAG può trasformare il business? Il punto di vista enterprise

Per molti leader aziendali, l’intelligenza artificiale rappresenta oggi molto più di una tecnologia: è un abilitatore di resilienza, innovazione e vantaggio competitivo. Può quindi la RAG trasformare il modo in cui le organizzazioni gestiscono conoscenza, processi e interazioni?

Dal punto di vista enterprise, i benefici della RAG si concretizzano su più livelli:

• Precisione operativa: riduce errori grazie a risposte fondate su fonti verificate.
• Governance dei contenuti: consente alle aziende di definire, curare e controllare l’universo informativo a cui l’AI attinge.
• Reattività strategica: abilita decisioni in tempo reale, basate su dati aggiornati e di contesto.
• Efficienza trasversale: snellisce attività ripetitive in ambiti critici come il finance, il procurement e il customer service.

Una survey globale di Gartner (luglio 2024) ha rilevato che il 62% dei CFO e il 58% dei CEO ritiene che l’AI avrà l’impatto più significativo sulle loro industrie nei prossimi tre anni. Questo dato conferma che l’adozione di modelli come la RAG non è più una scelta sperimentale, ma una priorità strategica.

Anche in scenari di pressione economica, l’AI resta in cima all’agenda. Un altro studio Gartner del luglio 2025 riporta che il 33% delle aziende sta ricalibrando le proprie spese, tagliando in alcune aree per investire in tecnologie chiave come l’AI. Come ha osservato Alexander Bant, Chief of Research di Gartner: “Le aziende sanno che è giunto il momento di fare le giuste modifiche alla loro cost structure per vincere la corsa all' AI che si sta intensificando”.

Fonte: Gartner (July 2025)

Come integrare la RAG in un contesto aziendale

L’adozione della retrieval augmented generation in azienda richiede un approccio strategico, che tenga conto della struttura informativa esistente, degli obiettivi di business e della governance tecnologica. Non si tratta solo di “aggiungere AI”, ma di integrare la conoscenza aziendale all’interno di sistemi intelligenti che supportino i processi decisionali in modo coerente, sicuro e verificabile.

È qui che la differenza tra RAG e fine tuning diventa evidente. Mentre il fine tuning implica una personalizzazione onerosa dei modelli tramite riaddestramento, la augmented generation RAG consente di collegare un LLM a fonti di dati esterne (strutturate o semistrutturate) al momento dell’esecuzione.

L’approccio Esker si basa proprio su questo principio: attraverso la piattaforma Esker Synergy AI, la RAG viene applicata a modelli linguistici già operativi, potenziandoli con contenuti specifici del cliente (fatture, contratti, dati ERP, corrispondenza email). Il risultato è un sistema AI:

• Scalabile: si adatta facilmente a nuovi modelli o fonti informative
• Agile: riduce il time-to-value e accelera l’implementazione
• Controllabile: mantiene alta la tracciabilità e la supervisione umana

Questa integrazione non è solo teorica. Ad esempio, nella gestione del ciclo attivo, la RAG permette di generare risposte intelligenti alle richieste dei clienti, di suggerire azioni agli analisti del credito e di migliorare la categorizzazione automatica delle dispute. Nel Customer Service, invece, consente di ottimizzare il customer inquiry management, garantendo risposte contestuali, rapide e personalizzate.

La sinergia tra RAG, modelli LLM e fonti informative aziendali è la chiave per una automazione realmente intelligente, capace di evolversi nel tempo e adattarsi alle dinamiche del business.

I casi d’uso concreti di RAG nella suite Esker

L’implementazione della Retrieval Augmented Generation nella piattaforma Esker Synergy AI ha generato risultati tangibili, trasformando radicalmente l’efficienza operativa e la qualità dell’interazione tra sistemi, persone e dati. L’integrazione della RAG retrieval augmented generation nelle soluzioni Order-to-Cash (O2C) e Source-to-Pay (S2P) è già oggi una realtà in contesti complessi e multi-ERP.

Customer Inquiry Management

Uno dei casi d’uso più evidenti riguarda la gestione delle richieste clienti. Tradizionalmente, caselle email condivise e flussi disorganizzati comportavano ritardi, errori e un impatto negativo sulla customer experience. Con l’uso combinato di NLP, sentiment analysis e RAG, Esker è in grado di:

• Classificare automaticamente le richieste per tipologia
• Identificare e prioritizzare i messaggi più urgenti
• Generare risposte assistite dall’AI, basate su contenuti approvati e aggiornati
• Integrare dinamicamente dati da ERP, CRM e sistemi di logistica

Il risultato è una riduzione drastica dei tempi di risposta e una customer satisfaction in netta crescita, il tutto mantenendo la supervisione umana per garantire controllo e personalizzazione.

Accounts Receivable e Cashflow Management

Nel ciclo dell’Accounts Receivable, la RAG abilita un’AI che non solo legge e interpreta documenti, ma suggerisce azioni in tempo reale: dalla riconciliazione saldi bancari alla generazione di risposte alle contestazioni. Grazie alla sinergia con i LLMs, il sistema può:

• Prevedere i comportamenti di pagamento dei clienti
• Accelerare il matching tra fatture e pagamenti (fino al 95%)
• Offrire insight strategici per il team finance
• Automatizzare l’allocazione delle rimesse

Tutto questo con una precisione che sfiora lo 0,5% di errore, una vera rivoluzione per la gestione del capitale circolante.

Intelligent Document Processing (IDP)

Infine, l’applicazione della RAG nei flussi di Intelligent Document Processing permette di trasformare documenti non strutturati in dati pronti all’elaborazione. Con la retrieval augmented generation, ogni decisione presa dall’AI è supportata da fonti tracciabili e coerenti, migliorando sensibilmente:

• La qualità dell’estrazione dati da ordini, fatture e contratti
• L’automazione delle approvazioni senza intervento umano
• L’integrazione multi-ERP in ambienti distribuiti
• La continuità operativa anche in contesti complessi o multilingua

Questo non solo riduce costi e tempi, ma aumenta la fiducia degli utenti interni e migliora la compliance, abilitando una governance AI solida e verificabile.

Esker e RAG: l’AI che crea valore reale per l’impresa e le persone

Nel panorama odierno, adottare soluzioni potenziate da RAG non è più un’opzione futuristica, ma una leva strategica per le aziende che vogliono fare dell’AI un vero alleato. Esker utilizza la RAG per ottimizzare gli output dei suoi modelli linguistici, integrandoli con dati aggiornati, autorevoli e contestuali ai processi aziendali.

Questo significa che, in combinazione con le soluzioni di Intelligent Process Automation e Intelligent Document Processing, Esker è in grado di automatizzare in modo intelligente attività ad alto consumo di tempo e risorse – come il data entry, la gestione delle richieste clienti, la riconciliazione bancaria o la classificazione delle email. Il risultato non è solo una maggiore efficienza operativa, ma un impatto diretto su KPI fondamentali come:

• Riduzione dei tempi di risposta e ciclo
• Maggiore precisione e controllo
• Miglioramento del cash flow
• Semplificazione della compliance

Ma il vero valore va oltre. Offrire ai propri team strumenti avanzati, intuitivi e capaci di valorizzare il capitale umano, significa attrarre e trattenere talenti, liberare tempo per attività strategiche e rendere l’innovazione un motore quotidiano. L’AI, così progettata, non sostituisce le persone: le potenzia.

Scegliere Esker significa scegliere una piattaforma che unisce tecnologia, esperienza e impatto reale.

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