In questo scenario, il Text-to-SQL<\/strong> rappresenta una delle applicazioni pi\u00f9 concrete dell\u2019AI enterprise<\/strong>: consente di interrogare database aziendali in linguaggio naturale<\/strong> attraverso un\u2019interfaccia conversazionale AI, eliminando la dipendenza tecnica dall\u2019SQL e democratizzando l\u2019accesso ai dati.<\/p>\n Un esempio tangibile di questa innovazione \u00e8 il progetto Querify, adottato da Intesys per il settore bancario: una soluzione che sta contribuendo in modo decisivo ad abbattere le barriere tecniche tra business e dati aziendali, trasformando la complessit\u00e0 del codice in risposte immediate.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n Il flusso tipico \u00e8 ancora questo:<\/p>\n Il vero “muro” organizzativo non \u00e8 la mancanza di dati, ma il linguaggio necessario per interrogarli: l’SQL. Sebbene sia lo standard universale per i database, resta una lingua straniera per chi non \u00e8 un tecnico.<\/p>\n Questa frizione causa i principali problemi:<\/p>\n Risolvere questa dipendenza strutturale dall’IT significa abbattere il vero muro che separa i manager dalle risposte di cui hanno bisogno.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n In questo contesto si inserisce Querify, la soluzione che trasforma richieste espresse in linguaggio naturale in query SQL eseguibili sui database aziendali.<\/p>\n Il funzionamento \u00e8 immediato: l\u2019utente pone una domanda in chat e l\u2019AI \u2014 basata sulla libreria open source Vren AI \u2014 la traduce in tempo reale in una query SQL accurata, estrae i dati dal database e restituisce una risposta chiara e utilizzabile.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n 1. Input in linguaggio naturale<\/strong>: l\u2019utente (business, operation, support) inserisce una domanda in chat. Per esempio, \u201cQuanti ticket relativi a errori critici abbiamo avuto nell\u2019ultimo mese?\u201d<\/p>\n 2. Traduzione in SQL tramite AI e genera automaticamente la query SQL corretta.<\/p>\n 3. Esecuzione e risposta Applicazione<\/strong>: gestione delle segnalazioni dei clienti e analisi dei log di sistema.<\/p>\n Risultato<\/strong>: gli operatori hanno acquisito la capacit\u00e0 di interrogare i database in linguaggio naturale, bypassando la necessit\u00e0 di conoscere il codice e velocizzando drasticamente il recupero delle informazioni critiche.<\/p>\n In questo modo, un\u2019attivit\u00e0 tradizionalmente tecnica, come l\u2019analisi dei log tramite query, \u00e8 stata trasformata in un\u2019interfaccia conversazionale, semplice e accessibile anche a profili non specialistici.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n Grazie all’AI, il dato smette di essere un asset statico per diventare uno strumento di conversazione. I manager non devono pi\u00f9 aspettare i dati e possono interrogarli direttamente.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\nIl problema: il collo di bottiglia tra business e dati<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]Oggi, la maggior parte delle aziende soffre di un collo di bottiglia organizzativo.<\/strong> Quando un business manager necessita di un report o di un dato specifico, deve inoltrare una richiesta ai team IT o Data Science.<\/p>\n
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La soluzione: interrogare i dati in linguaggio naturale con Querify<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]La risposta \u00e8 nella Self-service Data Analysis<\/strong>: un approccio che parte da una domanda semplice ma potente: e se chiunque in azienda potesse interrogare un database in linguaggio naturale, come in una normale conversazione chat?<\/p>\n
Come funziona Querify<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]L\u2019architettura del sistema si basa su un flusso in tre fasi:<\/p>\n
\n<\/strong>Un modello AI interpreta:<\/p>\n\n
\n<\/strong>La query viene eseguita sul database e il risultato viene restituito in linguaggio naturale o in forma tabellare. Il tutto avviene con un livello di astrazione tale da rendere invisibile la complessit\u00e0 del sistema sottostante.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”light” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” enable_gradient=”true” color_overlay=”#0F33CE” color_overlay_2=”#000000″ overlay_strength=”0.95″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none” gradient_type=”default” shape_type=””][vc_column column_padding=”padding-4-percent” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” constrain_group_2=”yes” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” advanced_gradient_angle=”0″ gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid” gradient_type=”default”][vc_row_inner column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” text_align=”left” row_position=”default” row_position_tablet=”inherit” row_position_phone=”inherit” overflow=”visible” pointer_events=”all”][vc_column_inner column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” overflow=”visible” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/6″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][nectar_icon icon_family=”iconsmind” icon_style=”default” icon_color_type=”color_scheme” icon_color=”white” icon_padding=”20px” pointer_events=”all” icon_iconsmind=”iconsmind-Open-Book”][\/vc_column_inner][vc_column_inner column_padding=”padding-2-percent” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”top” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” overflow=”visible” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”5\/6″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid” column_padding_type=”default” gradient_type=”default”][nectar_animated_title heading_tag=”h6″ style=”color-strip-reveal” color=”Extra-Color-2″ text_color=”#000000″ text=”MANIFESTO AI<\/strong>“][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\nIntelligenza Artificiale<\/h3>\n
Crediamo in un approccio etico, trasparente ed innovativo nell\u2019uso dell\u2019Intelligenza Artificiale.<\/h3>\n[\/vc_column_text][nectar_cta btn_style=”basic” heading_tag=”h5″ button_color=”white” button_color_hover=”#ffffff” text_color=”#0f33ce” text_color_hover=”#0f33ce” button_border_color=”#ffffff” button_border_color_hover=”#ffffff” button_border_thickness=”0px” link_type=”new_tab” alignment=”left” alignment_tablet=”default” alignment_phone=”default” constrain_group_3=”yes” constrain_group_4=”yes” display=”block” display_tablet=”inherit” display_phone=”inherit” icon_family=”none” link_text=”SCOPRI IL NOSTRO APPROCCIO<\/b>” padding_top=”15″ padding_bottom=”15″ padding_left=”25″ padding_right=”25″ font_size_desktop=”14″ margin_top=”40″ margin_bottom=”20″ url=”https:\/\/www.intesys.it\/manifesto-ai-utilizzo-etico-della-intelligenza-artificiale\/”][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n
Un caso reale nel settore banking: l\u2019analisi dei log<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]Non si tratta di una teoria, ma di una soluzione che abbiamo gi\u00e0 testato su scala enterprise<\/strong>. Il progetto \u00e8 nato come Proof of Concept (PoC) per una divisione di un importante Gruppo Bancario, con l\u2019obiettivo di permettere agli operatori di fare domande sui problemi dei clienti e ottenere informazioni tecniche in tempi brevi.<\/p>\n
L’impatto sul decision making: autonomia e scalabilit\u00e0<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]L\u2019introduzione di un sistema Text-to-SQL come Querify cambia radicalmente il modo in cui le organizzazioni lavorano sui dati e porta a una vera democratizzazione dei dati aziendali<\/strong>:<\/p>\n
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L\u2019evoluzione del Text-to-SQL nelle architetture AI moderne<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]Negli ultimi mesi, il panorama dell\u2019AI applicata ai dati aziendali si sta evolvendo rapidamente. Il Text-to-SQL rappresenta oggi una base tecnologica fondamentale, ma le architetture pi\u00f9 avanzate stanno gi\u00e0 integrando approcci agentici, sistemi multi-tool e protocolli standardizzati come MCP<\/strong> (Model Context Protocol), che permettono ai modelli AI di interagire in modo sicuro e dinamico con database, API, documenti e sistemi enterprise.<\/p>\n