Nel contesto della trasformazione digitale (DX), il settore manifatturiero e l’ingegneria si trovano di fronte a un paradosso critico: pur essendo tra i settori più ricchi di dati tecnici vitali, la maggior parte di queste informazioni è intrappolata in un formato non strutturato, come PDF complessi, file HWP o immagini scansionate. Questa montagna di dati non elaborabili rappresenta un ostacolo imponente all’adozione delle moderne soluzioni di Intelligenza Artificiale (IA), in particolare quelle basate su Large Language Models (LLM) e Retrieval-Augmented Generation (RAG). Riconoscendo questo problema come il “principale ostacolo nella produzione di DX”, l’azienda specializzata InterX ha lanciato ufficialmente “Document.AI API”, un servizio di pre-elaborazione della struttura dei documenti specificamente progettato per superare questa difficoltà nel settore manifatturiero e nella ricerca.
Il valore di questa nuova API risiede nella sua capacità di affrontare l’estrema complessità dei documenti di ingegneria. I report di qualità, le checklist delle apparecchiature e i manuali di produzione sono spesso pieni di elementi difficili da processare automaticamente, come formule matematiche, tabelle annidate e grafici. Tradizionalmente, la strutturazione di questi documenti richiedeva un dispendio di tempo notevole e l’intervento umano, rallentando drasticamente il time-to-market di qualsiasi applicazione IA.
Document.AI API fornisce le funzioni di pre-elaborazione essenziali in formato API, rendendo il servizio facilmente integrabile. La soluzione è in grado di convertire questi documenti tecnici complessi in formati strutturati ideali per l’IA—come JSON, HTML e Markdown—garantendo che l’integrità delle informazioni, comprese le relazioni tra i dati nelle tabelle e nei grafici, venga preservata il più possibile.
Una delle funzionalità distintive e più cruciali per il settore ingegneristico è la capacità dell’API di unire automaticamente tabelle multipagina in un’unica entità coerente. Nei documenti di produzione e ingegneria, è prassi comune che tabelle estese si distribuiscano su più pagine, rendendo il recupero e l’analisi dei dati estremamente difficile per i sistemi automatizzati. Convertendo queste sezioni frammentate in un’unica tabella logica, Document.AI API migliora sensibilmente la qualità dei dati di input e accelera la velocità di elaborazione dei report. Questo, a sua volta, facilita la creazione di applicazioni LLM più affidabili, come chatbot aziendali per la risoluzione dei problemi sul campo o portali di ricerca interna basati su RAG che possono fornire risposte accurate estraendole da documenti tecnici complessi.
L’adozione della soluzione è stata semplificata grazie alla sua erogazione come API basata su SaaS (Software as a Service), che ne consente l’integrazione diretta nei sistemi interni dei clienti senza la necessità di sviluppare o installare un motore di analisi separato.
InterX ha mirato a un pubblico specifico che comprende aziende di integrazione di sistemi (System Integration o SI) che servono il settore manifatturiero, enti pubblici e istituti di ricerca, startup di intelligenza artificiale e team di sviluppo aziendale interni. Le potenziali applicazioni del servizio sono molteplici e toccano i nervi scoperti della produttività: dall’elaborazione automatizzata di checklist sulle apparecchiature e report di qualità pieni di formule, all’analisi di documenti di governance e report sulle politiche di ricerca.
Park Jeong-yoon, CEO di InterX, ha sintetizzato la visione dell’azienda, affermando che il Document.AI API è destinato a diventare uno strumento pratico e indispensabile. L’obiettivo ultimo è che InterX diventi il primo servizio che viene in mente a ingegneri, ricercatori e team di sviluppo ogni volta che si trovano a dover gestire documenti complessi. Rendendo l’API facilmente disponibile sia sulla homepage di InterX che su piattaforme cruciali come AWS Marketplace, l’azienda sta facilitando l’accesso a questa tecnologia fondamentale, sbloccando di fatto il potenziale dell’IA generativa nel cuore dei processi industriali e di ricerca.