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Quantor AI

Case Studies

Nomi reali, risultati reali

Clienti reali, settori diversi, lo stesso mestiere: trovare dove si perdono tempo e margine, e costruire l'AI che li restituisce.

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Sapa Group

Gruppo industriale della componentistica automotive.

Da 1 ora a 3 minuti per meeting

Risultato: 95% di tempo risparmiatoReport in 3 minutiMeeting fino a 3 ore
Il problema
Il loro strumento di trascrizione AI non riconosceva bene chi parlava e per quanto tempo: gli action item e i report che generava erano sbagliati e omettevano le informazioni importanti. Report inutilizzabili, proprio quando servivano al tavolo della proprietà per le decisioni strategiche.
Come l'abbiamo costruito
Abbiamo costruito un'automazione agentica multi-step (N8N, Pinecone, OpenAI) che parte dal file grezzo della trascrizione: più agenti si dividono il meeting in chunk dinamici in base ai token, così anche una riunione di tre ore non rompe la finestra di contesto, e ragionano tra loro per capire il contesto e allineare ogni concetto a chi l'ha detto. Il report passa poi da un ciclo human-in-the-loop: se l'utente lo approva viene embeddato in un database vettoriale (report e trascrizione, con metadata di data e partecipanti) e resta interrogabile nel tempo come storico delle decisioni; se lo respinge, un agente impara dal feedback e riscrive la struttura finché non è giusto.
Il risultato
Da una riunione lunga esce, in tre minuti, un report leggibile con action item, decisioni, a chi sono assegnate, scadenze e next step, e la conoscenza dei meeting diventa una memoria aziendale consultabile.

Tech stack

N8NPineconeOpenAIHuman-in-the-loop

“Eravamo sommersi da troppi meeting e il software precedente era completamente inaccurato. Ora in tre minuti abbiamo action item chiari e prendiamo decisioni immediate.”

Giovanni Affinita · Executive Director

Il prossimo caso potrebbe essere il tuo

Una call gratuita di mezz'ora: guardiamo come lavora la tua azienda e ti diciamo, in concreto, dove l'AI si ripaga e cosa non conviene ancora automatizzare.

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