The Information Lab ha sviluppato una soluzione di interrogazione dati in linguaggio naturale, progettata per democratizzare l’accesso alle informazioni aziendali.
Il progetto nasce dall’esigenza di abilitare utenti business – privi di competenze tecniche – a consultare database aziendali in autonomia, riducendo il carico operativo sui team IT e accelerando i processi decisionali.
La soluzione, basata su Knime (piattaforma open source per data analytics) e ChatGPT, consente di formulare domande in linguaggio naturale, anche in modalità multilingua, e ottenere risposte sotto forma di visualizzazioni dinamiche.
Il sistema genera query SQL in modo automatico, le esegue in base ai permessi utente e restituisce i risultati in una Data App interattiva, senza esporre dati grezzi ai modelli AI esterni.
Architettura modulare, sicurezza e scalabilità
Il progetto si distingue per un’architettura modulare e database-agnostica, eseguibile in locale o su server, e per un approccio orientato alla sicurezza: nessun dato viene inviato ai modelli generativi, che operano solo sulla struttura del database. La visibilità è personalizzata in base ai ruoli utente, con suggerimenti contestuali che migliorano l’esperienza e riducono il rischio di errori.
Il flusso operativo si articola in quattro fasi: lettura della struttura del database, generazione della query, esecuzione e visualizzazione. Il prototipo è stato sviluppato in una settimana, con costi contenuti grazie all’uso di tecnologie open source. L’unica voce di spesa variabile è legata all’utilizzo delle API OpenAI.
I benefici ottenuti includono:
- Accesso ai dati in autonomia, senza necessità di conoscere SQL
- Riduzione dei tempi di risposta e del carico sul team data
- Supporto a decisioni rapide e data-driven
- Esperienza utente fluida, intuitiva e multilingua
Il progetto è entrato nella rosa dei finalisti per i Digital360 Awards nella categoria “Artificial Intelligence & Data Analytics”.
