Progetto per
Document intelligence · 2026
Dimensione Patrimonio
Il mio ruoloDiscovery, design e build
Team di designNessuno, ho lavorato da solo
Confine di autonomiaSotto soglia decide la persona
StatoIn produzione sul loro ambiente
Estrazione strutturata su rendiconti bancari eterogenei. pdf.js estrae il testo lato client, Claude struttura le posizioni e dichiara un confidence score campo per campo. Tutto ciò che non supera soglia finisce in una coda di revisione umana invece che nel totale.
CommittenteGruppo Dimensione AmbienteRifiuti, bonifiche ed economia circolare. Nove siti operativi, settore industriale regolato.
PerimetroDiscovery, design e buildRequisiti raccolti direttamente da chi ha il problema. Poi IA, interfaccia, front-end e funzioni serverless.
Stackpdf.js · Anthropic API · Netlify FunctionsLocal-first su localStorage, cambi BCE, XLSX per l'import. In produzione sul loro ambiente.
Il contesto
Dieci controparti, dieci tassonomie.
Banche private, fondi di private equity, immobili, liquidità. Ognuna ha il proprio schema, la propria nomenclatura e il proprio calendario. Quello che una chiama valore residuo, un'altra lo chiama controvalore. Riconciliazione a mano, e un dato che invecchia nel tempo che serve a produrlo.
Banca privatePDF, schema proprietario
Private equityCommitment, DPI, TVPI
MultivalutaUSD da convertire
La decisione di architettura
Parser deterministico, o estrazione probabilistica?
Opzione scartataUn parser per controparteDeterministico e verificabile, ma accoppiato al template. Al primo restyling del rendiconto fallisce in silenzio: continua a restituire numeri, solo dalle celle sbagliate.
Opzione sceltaEstrazione via LLMRegge schemi mai visti e non richiede manutenzione a ogni cambio di formato. In cambio introduce varianza, ed è lì che nasce il lavoro di design.
Il trade-off, ed è il cuore del progetto
Un modello che legge un rendiconto sbaglia, e sbaglia con la stessa confidenza lessicale di quando ha ragione.
La varianza non si elimina con un prompt migliore. Si rende visibile. Da qui in poi non è più un problema di modello, è interaction design: dove passa il confine di autonomia, cosa il sistema può scrivere da solo, e cosa deve dichiarare.
La pipeline
Dal PDF al consolidato, quattro stadi.
01 · ingestionUpload del rendicontoCome arriva dall'istituto. Nessun template da configurare.
02 · estrazionepdf.js, lato clientIl documento non transita su nessun server per essere letto. Vincolo di riservatezza, non ottimizzazione.
03 · strutturazioneClaude, con confidenceLe posizioni in schema, e per ogni campo quanto è sicuro invece di una risposta piatta.
04 · outputConsolidato e review queueSopra soglia entra nel totale. Sotto soglia va in coda, e aspetta una persona.
Il modello di confidenza
Tre stati, e solo uno è silenzioso.
● alta confidenzaEntra nel consolidatoCon la percentuale e il riferimento alla pagina di origine. All'utente non compare nulla: il silenzio è l'interfaccia corretta per un dato affidabile.
● sotto sogliaEntra, ma flaggatoIl valore c'è, e accanto c'è ciò che il modello non ha saputo risolvere. Va in review queue, e il totale non è mai silenziosamente sbagliato.
● estrazione fallitaEscluso e dichiaratoNessuna imputazione del dato mancante. L'omissione è esplicita, così nessuno assume che il consolidato sia completo.
Il prodotto
Dieci controparti, una vista.
Portfolio Hub · panoramica patrimonio
Dati dimostrativi. Le posizioni reali non lasciano la macchina del cliente.
Il pattern di revisione, ed è il cuore
L'incertezza ha un indirizzo, non un badge.
Il pattern diffuso è il badge sulla riga, che scarica sull'utente il costo di cercare. Qui l'incertezza ha una vista sua e un contatore in navigazione: quando il contatore è a zero, la riconciliazione è chiusa.
Da verificare · 8 segnalazioni aperte
Il modello mentale in tre passi sta scritto nel prodotto, non in un manuale
UX writing degli stati di errore
L'errore nomina il campo nella lingua del cliente.
Posizioni · confidenza e provenienza
Il messaggio, in produzione«Senza quantità non posso calcolare il prezzo unitario di 185.000 €»E sotto: scrivi quante unità possiedi, la trovi sul documento come «Quantità» o «Nominale». Non «parsing error»: dichiara il calcolo bloccato, il dato che manca e l'etichetta esatta da cercare sul documento.
Tre azioni, e la terza contaSistema ora · Modifica tutto · Va bene cosìL'utente deve poter dichiarare un falso positivo, e quella decisione deve restare.
Explainability
Tre livelli di verificabilità.
La fiducia in un consolidato non nasce dalla sua correttezza. Nasce dalla possibilità di auditarlo. Ogni cifra dice come è stata ottenuta, ogni formula si apre sui valori reali, ogni valore risale al documento da cui viene.
Andamento · formule e derivazione
Derivazione sul «?» di ogni KPI · formula con sostituzione numerica · audit trail con fonte, momento e documento
Il livello serverless
Netlify Functions: chiavi fuori dal client, e degradazione dichiarata.
fx.jsCambi ufficiali BCEChiamata dal server perché la BCE non espone CORS, con fallback sull'XML ufficiale e risposta in cache: una richiesta al giorno invece di una per visitatore.
prezzi.jsPredisposto, non attivo, e lo dichiaraLe fonti gratuite si sono chiuse. La chiave sta in una variabile d'ambiente, mai nella pagina, e gli ISIN del cliente non passano da proxy di terzi. Senza chiave l'endpoint dichiara il proprio stato invece di fallire in silenzio.
Dove finisce il mio lavoro
Cosa ho deciso io, e cosa no.
Deciso e costruito da me
- I requisiti, raccolti direttamente da chi ha il problema, senza intermediari
- La scelta di scartare il parser per controparte a favore dell'estrazione probabilistica
- Il modello di confidenza a tre stati, e dove passa la soglia
- La review queue come vista dedicata invece del badge inline
- Il testo degli stati di errore, nella tassonomia del cliente
- I tre livelli di verificabilità: derivazione, formula popolata, audit trail
- Interfaccia, front-end e le due funzioni serverless
Non è mio
- Il modello. Uso l'API di Anthropic, non ho addestrato nulla
- L'estrazione del testo dal PDF, che è pdf.js
- I tassi di cambio, che vengono dalla BCE
- Il dominio. La tassonomia delle dieci controparti l'ho ricostruita con loro nelle sessioni di discovery, non l'ho inventata a tavolino
Il confine che conta è il terzo. Il modello legge e propone, la soglia decide cosa entra da solo nel consolidato, e la persona che firma il totale resta il cliente. Nessun valore incerto è mai entrato in un totale senza dirlo.
La tesi
Il sistema non decide da solo quando ha un dubbio: lo passa a te.
È scritto nel prodotto. Ed è la stessa domanda che mi sono posto sull'assistente conversazionale in produzione e sull'agente di retrieval: dove si colloca il confine di autonomia, e come si progetta il fallback verso la persona. Tre prodotti, un principio.
