Negli ultimi mesi si fa un gran parlare di Intelligenza Artificiale e di come i nuovi tool aziendali (come Google Workspace, Gemini e gli assistenti di sviluppo) possano rivoluzionare il nostro lavoro quotidiano. Spesso, però, si fatica a vedere un'applicazione pratica che vada oltre semplici task di scrittura o sintesi di documenti.

In questa miniserie divisa in due parti, vogliamo raccontarvi una storia di successo concreta:

• In questa Prima Parte, vedremo come abbiamo integrato l'AI all'interno di AI Matching (la nostra piattaforma interna per la gestione di gruppi gerarchici di persone e l'assegnazione a progetti o proposte) per creare un assistente intelligente al servizio dello staffing.
• Nella Seconda Parte, esploreremo invece come l'AI stessa (sotto forma di assistenti e agenti di sviluppo) ci abbia aiutato a scrivere, testare e mettere in sicurezza questo software in tempi record.

L'AI all'interno dell'applicazione (Il Prodotto)

AI Matching non è solo un database di risorse e progetti; è un assistente intelligente che aiuta i Sircle Leader e i responsabili dello staffing a prendere decisioni migliori in tempi record. Ecco le principali feature AI integrate:

1. Ricerca Semantica con RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Invece di fare ricerche complesse per parole chiave esatte (es. cercando solo chi ha scritto esattamente "FastAPI" nel curriculum), gli utenti possono fare domande in linguaggio naturale: "Chi ha competenze su database a vettori ed è libero per un progetto a Milano?".

L'applicazione, sfruttando un modello di embedding configurabile in base al provider AI scelto e memorizzando i vettori su PostgreSQL con l'estensione `pgvector`, esegue una ricerca semantica avanzata sui profili e restituisce risposte in tempo reale tramite uno stream SSE (Server-Sent Events), con tanto di motivazioni logiche generate dall'AI.

2. Estrazione automatica e scraping di opportunità commerciali

Ogni giorno arrivano nuove proposte e opportunità lavorative da diversi canali e portali esterni. L'applicazione implementa un sistema flessibile in grado di eseguire lo scraping di portali dedicati ed effettuare il parsing automatico di messaggi e allegati. Tramite LLM, l'AI legge il contenuto grezzo, estrae le informazioni strutturate (ruoli richiesti, seniority, tariffe, scadenze, requisiti tecnologici) e crea automaticamente le proposte nel database, eliminando ore di inserimento dati manuale.

3. Algoritmo di Matching Risorse-Progetti

Abbinare la persona giusta al progetto giusto è complesso. L'algoritmo basato su AI analizza le skill del dipendente, il suo storico di colloqui (analizzato precedentemente con un servizio asincrono di Sentiment Analysis**), la seniority e la localizzazione geografica per calcolare uno score di affinità e consigliare i candidati migliori per ogni proposta aperta.**

4. Servizio Interviste AI (AI Interviewer)

Il sistema include persino un modulo sperimentale di chat/interviste basato su WebSocket che permette di simulare colloqui tecnici o conoscitivi con i candidati, estraendo automaticamente i feedback principali da salvare nel profilo utente.

5. Architettura Multi-Provider (anche con Ollama locale)

Per evitare il vendor lock-in e garantire il massimo controllo sui costi e sulla privacy dei dati, l'applicazione adotta una struttura model-agnostic**. Direttamente dalla barra di configurazione della UI, gli amministratori possono scegliere quale motore AI attivare: da Google Gemini a GitHub Models, passando per OpenAI fino a modelli open-source eseguiti localmente tramite Ollama. Questa flessibilità permette di usare il modello più adatto al tipo di task o di far girare l'intera AI in locale sul proprio computer.**

6. Personalizzazione e tuning dei Prompt

Ogni funzionalità AI risponde a istruzioni specifiche (i "prompt"). Invece di avere queste istruzioni scritte in modo rigido nel codice, abbiamo implementato un sistema centralizzato di gestione dei prompt. Per ogni servizio dell'applicazione (RAG, estrazione/scraping, analisi delle skill, sentiment dei colloqui) i SuperAdmin possono modificare e rifinire i prompt in tempo reale direttamente dalla UI. Questo permette di "addestrare" l'AI a esprimersi con il tono di voce aziendale o a seguire regole di staffing specifiche per la propria organizzazione.

Nella seconda parte vedremo come questa complessa architettura sia stata sviluppata ed evoluta in sicurezza lavorando a stretto contatto con un assistente AI di programmazione.

Vuoi saperne di più o vedere una demo di AI Matching? Contattaci sul canale del nostro Sircle!