Chatbot Personalizzati Per Il Supporto Tecnico: Un Caso D’impresa
Ven 26 settembre 2025
14:30 - 15:15
Gratuito
Calcolo distanza...
Introduce
Francesco Bercic, giornalista Il Piccolo Gruppo NEM Nord Est Multimedia
Seminario con
Matteo Faggin, direttore generale SMACT
Chiara Masiero, lead Data Scientist Statwolf
Abstract
L’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le aziende gestiscono il service tecnico e il supporto post-vendita. Questo incontro presenta un caso concreto di applicazione di un Chatbot AI progettato per assistere il service aziendale e il cliente finale nella risoluzione rapida di problematiche e guasti dei macchinari.
La soluzione sviluppata consente agli utenti di interagire in linguaggio naturale, ottenendo risposte basate su fonti aziendali strutturate: schede tecniche, ticket storicizzati, documentazione interna e altri dati rilevanti. Il risultato è un sistema intelligente che arricchisce il know-how aziendale e migliora l’efficienza operativa.
Modificato più di un mese fa
Collezione di eventi
Pagine coinvolte
Trieste Next
Trieste è la Città della Scienza: 2 università, 1 parco scientifico e tecnologico, più di 30 istituti di ricerca, un’altissima percentuale di ricercatori (oltre 35 ogni 1.000 occupati contro una media europea di poco meno di 6). Trieste Next è un “osservatorio” dove trovano visibilità ricerca applicata e nuove tecnologie, un “laboratorio” di idee concrete e soluzioni pratiche per accrescere il benessere delle comunità e la competitività delle aziende. Trieste Next è una “vetrina dell’innovazione” e della ricerca applicata dove i ricercatori e gli imprenditori presentano le proprie esperienze e raccontano come, grazie al trasferimento tecnologico della ricerca più avanzata, possano nascere nuove soluzioni.
Francesco Bercic
Studente di Lettere all’Università di Trieste. Coordina la rivista chartasporca.it e collabora con i quotidiani Il Piccolo e Il Foglio, presso la cui redazione, nella versione online, è stato stagista.
Matteo Faggin
Chiara Masiero
Chiara Masiero è Lead Data Scientist presso Statwolf, dove si occupa di sistemi di supporto alle decisioni e soluzioni di Machine Learning a livello produttivo. Ha conseguito un dottorato di ricerca in Ingegneria dell’Informazione presso l’Università di Padova e una laurea magistrale in Ingegneria dell'Automazione. La sua esperienza abbraccia diversi settori, tra cui Industry 4.0/5.0 e Marketing Technology, con un focus su Predictive Maintenance, Interpretable Anomaly Detection, Virtual Metrology e Generative AI. Ha collaborato a progetti di ricerca nazionali e internazionali e in precedenza ha sviluppato algoritmi di sensor fusion per la telemetria nel motorsport e soluzioni innovative di Business Intelligence. Svolge anche attività di formazione e mentoring a studenti nel campo del Machine Learning.
Intelligenza Artificiale
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