La bozza
Prima il riepilogo, poi l’origine di ogni dato
La barra dice quante voci chiedono attenzione. La colonna Origine separa ciò che è calcolato da ciò che l’AI ha letto.
Apri nel prototipo →Case study · Product design per l’AI · Prodotto e concept
Nyra
Un sistema AI che si configura sui documenti, sulle regole e sui ruoli di ogni azienda. Nel caso di studio prepara le pratiche di gara di un’impresa edile, e chi ne risponde le verifica voce per voce prima di firmarle.
Prodotto online · ai.nyra.itVerifica e configurazione · conceptImpresa e dati fittizi
Apri il prototipo
- Da dove viene il datoLetto dall’AI, calcolato, anagrafica o generato.
- Il campo lettoEvidenziato sulla scansione, con l’affidabilità.
- Il perché del dubbioGli indizi e l’alternativa più probabile.
- Approvazione bloccataFinché resta una voce da risolvere.
Il problema
Chi firma una pratica preparata dall’AI deve potersi fidare di ogni voce.
L’idea
Ogni dato dice da dove viene e quanto è sicuro. I calcoli li fa il codice.
Il risultato
Un sistema configurabile su ogni azienda e un prototipo con 21 stati da provare.
Contesto
Gli agenti lavorano già sui documenti
43%
dei professionisti tech europei delega all’AI la documentazione. È il compito delegato più spesso.
Shakers, State of European AI Builders 2026, p. 1273%
ha almeno un agente AI o un workflow automatizzato in lavoro reale.
Shakers, State of European AI Builders 2026, p. 12Il punto debole è il passaggio in produzione. Per il 37% di chi ha lavorato a progetti AI nell’ultimo anno, meno della metà è arrivata in produzione.
Tutti 12%Più del 75% 23%Circa metà 28%Meno del 25% 28%Nessuno 9%
Shakers, State of European AI Builders 2026, pp. 9 e 15. Base: 878 rispondenti con progetti AI negli ultimi 12 mesi. «In produzione»: usato da persone o sistemi reali e ancora attivo dopo 90 giorni.
ApprofondisciAltri dati dal report e perché adesso
Cosa si delega agli agenti
Fonte: Shakers, State of European AI Builders 2026, p. 12. Fino a tre risposte per persona.
Perché adesso
Ad agosto 2026 Shakers ha intervistato 1.035 professionisti tech in 23 paesi europei. Nel campione italiano, piccolo e quindi solo indicativo, l’87% ha almeno un agente in lavoro reale e l’80% considera la regolamentazione europea un vantaggio professionale (p. 33, n = 70).
Una voce esperta del report osserva che il freno all’adozione è culturale e riguarda la prontezza interna più del budget (p. 18).
Il problema
Delegare la pratica all’AI senza perdere il controllo su ciò che si firma.
Ipotesi da validare Scenario fittizio
StrumentoCompila il DGUEdall’anagrafica dell’impresa
StrumentoAnalizza il computocontro il prezzario regionale
StrumentoGenera il POSpartendo dal PSC
Oggi ogni strumento lavora da solo. Non vede la pratica intera, non distingue un numero calcolato da uno letto su una scansione e non può dimostrare come è stata preparata.
- …mostrare a chi firma da dove viene ogni dato e quanto fidarsene?
- …far sì che ogni correzione aggiorni da sola i calcoli che ne dipendono?
- …rendere visibile alla direzione quanto lavoro fa il sistema e chi lo verifica?
ApprofondisciPer chi: proto-persona, ipotesi e utenti secondari
Senza interviste ho lavorato con una proto-persona e una mappa delle ipotesi, dichiarate come tali. Nel prototipo l’impresa è inventata: Costruzioni Lèmura, con un bando altrettanto inventato del Comune di Valmarina.
Proto-personaIpotesi
Giulia, responsabile gare di un’impresa edile
- Prepara le pratiche per le gare pubbliche, spesso con pochi giorni a disposizione.
- Risponde di ciò che entra nella pratica; la firma spetta al legale rappresentante.
- Lavora con un geometra di cantiere, un consulente del lavoro e le stazioni appaltanti.
«Quando esce un bando, voglio sapere subito cosa manca, cosa scade e cosa è dubbio, così da inviare una pratica completa senza ricontrollare tutto da capo.»
Le ipotesi e come le verifichereiDa validare
- Il tempo se ne va nel reinserire dati e controllare scadenze.Osservare una pratica reale e cronometrare le fasi.
- Chi firma non si fida di numeri senza origine.Test con due versioni della voce, con e senza origine del dato.
- Il timore di un documento scaduto spinge a ricontrollare tutto.Chiedere quali errori hanno portato a integrazioni o esclusioni.
- Le scansioni sono la prima causa di errori di lettura.Classificare le correzioni del primo mese.
Utenti secondari. Il geometra completa il POS ma non approva. Il legale rappresentante firma. Consulente del lavoro e stazione appaltante ricevono le richieste. La direzione guarda adozione e affidabilità e decide se rinnovare l’abbonamento.
Da dove nasce
Due progetti, un solo sistema
Nyra è il marchio con cui LL Studio e PV Design presentano un’offerta unica. Ho unito il suo prodotto reale a un concept di verifica.
Nyra AI ToolsIn uso
Quattro strumenti per l’ediliziaRegole già messe alla prova con un’impresa pilota.
Concept di verifica
L’esperienza di chi firmaVerifica voce per voce, con la fonte sempre in vista.
Nyra
Una pratica unica, configurabileUsa gli strumenti esistenti e mostra da dove viene ogni dato.
ApprofondisciCosa viene da dove, voce per voce
Da Nyra AI Tools · reale
- Gli strumenti per DGUE, computo e POS
- L’AI interpreta, i calcoli li fa il codice
- Nessun dato mancante viene inventato
- La validazione umana non si salta
- Ogni funzione si prova rompendola apposta
- Un abbonamento: si vende un sistema, non ore
Dal concept di verifica
- Verifica voce per voce, con fonte e pagina
- Affidabilità che cambia cosa si può fare
- Pannello «perché» e correzioni che insegnano
- Richieste preparate, inviate solo da una persona
- Ruoli e permessi
- Verifica a campione che si sblocca con i dati
- Dichiarazione su come è stato preparato il documento
Nuovo in Nyra
- Una pratica unica che usa tutti gli strumenti
- L’origine di ogni dato
- «Esatto» per i calcoli al posto dell’affidabilità
- Correzioni che ricalcolano ciò che ne dipende
- Il banco di prova visibile a chi usa il sistema
- Una configurazione per ogni azienda
L’idea che tiene insieme prodotto e processo
L’AI interpreta. Il codice calcola. Una persona verifica e firma.
Letto dall’AIMedia
L’AI interpreta. Legge documenti e scansioni, e dice quanto è sicura.
Calcolato=Esatto
Il codice calcola. Garanzie, scadenze e confronti seguono regole fisse.
Approvata dalla responsabile
La persona decide. Le voci dubbie si aprono una per una, e l’approvazione non si salta.
Simplify Review · 2025
Coppia di record 14Somiglianza 92%
UnisciTieni entrambi
Il numero dice quanto, ma non perché.
Nyra AI Tools · oggiSchema
DGUE compilato52 campi
☐ Ho verificato i dati e mi assumo la responsabilità
Scarica
La conferma vale per tutto il documento insieme.
Nyra · concept
Certificato ISO 9001Letto dall’AIDa controllare
Ho letto «10», ma la forma è compatibile con «01». La data più probabile è 31/01/2027.
È giustaCorreggi
L’attenzione va solo dove serve.
ApprofondisciI sei principi di progetto, con le fonti
Da Nyra AI Tools · Calcolo
L’AI interpreta, il codice calcola
Garanzia, scadenze e analisi del computo mostrano «Esatto»; l’affidabilità vale solo per ciò che l’AI ha letto.
Nell’interfaccia: origine del dato e riquadro «Come ho calcolato».
Da Nyra AI Tools · Dati
Nessun dato inventato
Se un documento manca, il campo resta vuoto e il sistema dice dove ha cercato.
Nell’interfaccia: lo stato «Mancante» e «Dove ho cercato».
Da Nyra AI Tools · Controllo
La validazione umana non si salta
Le voci dubbie non si confermano in blocco. Le richieste le invia una persona.
Tra i freni alla produzione il report cita responsabilità poco chiare (p. 15).
Da Nyra AI Tools · Prove
Si prova rompendolo apposta
Prima di ogni aggiornamento il sistema rifà le prove con risultato noto, e il risultato è visibile.
Nell’interfaccia: il banco di prova in Adozione e affidabilità.
Dal concept · Affidabilità
La confidenza cambia cosa puoi fare
Una voce media o bassa va aperta, e l’approvazione resta bloccata finché non è risolta.
Nel report una voce esperta cerca chi ha imparato a delegare con metodo (p. 18).
Dal concept · Trasparenza
Ogni voce mostra la sua fonte
File, pagina e campo letto, evidenziato. La pratica esce con una dichiarazione su come è stata preparata.
Trasparenza e spiegabilità nel design (Adigital nel report, p. 26).
Oggi Nyra AI Tools gira su Base44. Il concept prevede anche l’elaborazione su un server dell’impresa: fiducia e privacy sono la prima voce tra i vantaggi europei indicati dai professionisti (50%, Shakers, State of European AI Builders 2026, p. 43, base 1.039).
Il prototipo
Sei momenti in cui l’AI chiede fiducia
Dal bando alla pratica approvata: 21 stati navigabili, nessuna schermata vuota. Ogni immagine apre il prototipo nel punto giusto.
AI incerta
Il dubbio, spiegato sul documento
Il campo letto è evidenziato sulla scansione, con gli indizi del dubbio e l’alternativa più probabile.
Apri nel prototipo →
Correzione
Una correzione che si propaga
Si annulla con un clic, resta nel registro e ricalcola da sola la garanzia che dipende da quella data.
Apri nel prototipo →
Calcolo esatto
Il calcolo si mostra, non si stima
Per i numeri calcolati non c’è affidabilità: c’è il calcolo passo per passo e la regola del disciplinare.
Apri nel prototipo →
AI senza fonte
Se non trova, lo dice
Nessun documento inventato: il sistema mostra dove ha cercato e prepara la richiesta al RUP, che invia una persona.
Apri nel prototipo →
Approvazione
La dichiarazione nasce dal registro
Prima di approvare, la responsabile legge cosa ha fatto il sistema e cosa ha verificato lei. Poi la pratica va in firma.
Apri nel prototipo →Intorno al flusso
Scorri di lato · ogni schermata apre il prototipo
Cinque componenti per l’AI
CalcolatoLetto dall’AIAnagraficaGenerato
Origine del dato
Quanta attenzione merita un dato, prima di leggerlo.
=EsattoAltaMediaBassa
Affidabilità o calcolo esatto
Barre e parola: si legge anche senza colori.
disciplinare.pdfp. 14
Citazione della fonte
File e pagina, con il campo evidenziato.
Perché ho un dubbioDove ho cercato
Pannello «perché»
Risposte sempre nello stesso ordine.
Corretto da teAnnulla
Correzione che insegna
Annullabile, registrata, ricalcola ciò che ne dipende.
Il modo migliore per capirlo è provarlo: correggi una data e guarda la garanzia cambiare.
Prova il dato incertoUn sistema, ogni azienda
L’impresa edile è il primo caso, non il limite
Ogni azienda prepara pratiche ripetitive che qualcuno deve firmare. Nyra si configura sui suoi documenti, sulle sue regole e sui suoi ruoli; il modo di verificare resta lo stesso.
Il caso del prototipoImpresa edilePratica di gara e POS
Ufficio qualitàConsorzio agroalimentareFascicolo di conformità per la grande distribuzione
Pratiche dei clientiStudio professionaleDomanda per un bando o un finanziamento
Ufficio operativoAzienda di logisticaDocumenti di trasporto, mezzi e autisti
Ufficio acquistiAzienda manifatturieraQualifica di un nuovo fornitore
Esempi illustrativiNon sono clienti reali. Il consorzio è lo scenario del primo concept.
La configurazione si vede: quali pratiche prepara il sistema, da quali fonti legge, quali regole applica il codice e chi approva.
Apri la configurazione →Cambia da azienda ad azienda
Resta uguale ovunque
ApprofondisciCinque configurazioni a confronto e come nasce una configurazione
| Azienda e ufficio | Pratica | Documenti e fonti | Regole fisse | Chi approva |
|---|---|---|---|---|
| Impresa edile · ufficio gareIl caso del prototipo | Pratica di gara e POS | Bando, disciplinare, certificati, DURC, PSC, prezzario regionale | Garanzia provvisoria, validità del DURC, scostamento dal prezzario | Responsabile gare; firma il legale rappresentante |
| Consorzio agroalimentare · ufficio qualità | Fascicolo di conformità per i clienti della grande distribuzione | Certificazioni dei soci, analisi, schede tecniche, dichiarazioni sugli imballaggi | Scadenze dei certificati, limiti fissati dal capitolato del cliente | Responsabile qualità |
| Studio professionale · pratiche dei clienti | Domanda per un bando o un finanziamento | Bilanci, visure, preventivi, dichiarazioni del cliente | Requisiti e soglie del bando, spese ammissibili, scadenze | Il professionista che firma la domanda |
| Azienda di logistica · ufficio operativo | Documenti di un trasporto e idoneità di mezzi e autisti | Documenti di trasporto, revisioni dei mezzi, patenti e abilitazioni | Scadenze di revisioni e abilitazioni, requisiti del cliente | Responsabile operativo |
| Azienda manifatturiera · ufficio acquisti | Qualifica di un nuovo fornitore | Certificazioni, schede di sicurezza, dichiarazioni di conformità | Validità dei certificati, requisiti minimi del capitolato | Responsabile acquisti |
Come nasce una configurazione
- Una pratica realeCome l’azienda la prepara oggi: documenti, controlli, passaggi.
- Fonti e documentiArchivio, posta e gestionale, e cosa il sistema può leggere.
- Regole nel codiceScadenze, soglie e calcoli, ognuno con la sua fonte.
- Ruoli e verificaChi prepara, chi approva, chi firma; verifica per funzione.
- Banco di provaProve con risultato noto, rifatte a ogni modifica.
Il metodo
Ho progettato anche il modo di lavorare con l’AI
Al mio processo ho dato le stesse regole del prodotto: l’AI propone, io verifico e decido, ogni passaggio lascia una traccia.
44pagine del report lette dall’AI e verificate numero per numero
4opzioni di problema valutate su 7 criteri prima di scegliere
21stati del prototipo provati con clic reali in un browser automatico
- Brief strutturatoRuolo dell’AI, contesto, criteri di scelta e regole di onestà.
- Punti di controlloA fine fase decido io; l’AI non va avanti senza la mia scelta.
- Verifica delle fontiOgni numero confrontato con la sua pagina e con l’appendice.
- Generazione guidataPrototipo e immagini dalle mie specifiche: flusso, stati, regole.
- RegistroCosa ha fatto l’AI, cosa ho deciso io, come ho verificato.
Prima la struttura, poi l’interfaccia
Gerarchia, stati e azioni prima di colore e tipografia. Trascina per confrontare.
ApprofondisciCosa ha trovato la verifica del report
Il testo del report usa 1.035 risposte, l’appendice 1.039. Alcuni numeri cambiano di un punto, e in un caso il testo arrotonda il 32% a «metà».
| Dato | Testo | Appendice |
|---|---|---|
| Uso settimanale di ChatGPT | 70% · p. 11 | 71% · p. 40 |
| Da 1 a 2 agenti in lavoro reale | 55% · p. 12 | 56% · p. 40 |
| Nessun progetto in produzione | 9% · p. 15 | 10% · p. 41 |
| Penalizzati dopo aver dichiarato l’AI | 6% · p. 25 | 5% sì, 6% non sicuri · p. 42 |
| Tempo passato soprattutto a dirigere l’AI | «metà» (32%) · p. 28 | 32% · p. 41 |
La regola che ho adottato
- Cito i numeri del testo con la loro pagina.
- I dati solo in appendice con pp. 40–43 e base 1.039.
- Non uso i numeri su cui testo e appendice divergono.
- Il 32% resta 32%, mai «metà».
ApprofondisciCome ho scelto il problema: quattro opzioni su sette criteri
| Criterio | A · Pilota → adozione | B · Supervisione agenti | C · Alfabetizzazione | D · B + adozione + trasparenza |
|---|---|---|---|---|
| Forza dell’evidenza nei dati | 4 | 3 | 3 | 4 |
| Rilevanza per chi assume su Shakers | 3 | 5 | 2 | 5 |
| Profondità UX che posso mostrare | 3 | 5 | 3 | 5 |
| Fattibilità nel tempo disponibile | 2 | 4 | 3 | 3 |
| Legame con LL Studio | 5 | 4 | 4 | 5 |
| Valore per un profilo ibrido | 4 | 2 | 5 | 5 |
| Cosa aggiunge ai miei case study | 3 | 3 | 3 | 5 |
| Totale su 35 | 24 | 26 | 23 | 32 |
Il primo concept applicava D all’ufficio qualità di un consorzio agroalimentare. Unendolo a Nyra AI Tools ho spostato lo scenario su gare e sicurezza in edilizia, dove il prodotto è già in uso.
ApprofondisciIl registro, fase per fase
| Fase | Cosa ha fatto l’AI | Cosa ho deciso io | Come ho verificato |
|---|---|---|---|
| Brief | Ha riletto il brief e segnalato i dati da controllare prima di usarli. | Ruolo dell’AI, criteri di scelta, regole di onestà, punti di controllo. | Un punto di controllo alla fine di ogni fase. |
| Report | Ha letto 44 pagine come immagini e confrontato ogni numero con testo e appendice. | La regola di citazione e i dati da escludere. | Ogni numero in questa pagina porta la pagina del report. |
| Problema | Ha valutato quattro opzioni su sette criteri. | La combinazione D e un perimetro da concept: niente interviste, persona e scenario dichiarati come ipotesi. | Punteggi rivisti dopo la lettura completa del report. |
| Unione | Ha confrontato il concept con Nyra AI Tools e spostato lo scenario su gare e sicurezza in edilizia. | Unire i due progetti sotto il nome Nyra e partire dai principi del prodotto reale. | Nessun dato d’uso del prodotto inventato. |
| Prototipo | Ha scritto HTML, CSS e JavaScript per 21 stati e cinque componenti per l’AI, senza schermate vuote o pulsanti finti. | Flusso critico, stati obbligatori e regole: il sistema non firma, non invia e non inventa dati. | Percorso completo in un browser automatico; calcoli rifatti a mano; contrasto sopra 5:1; nessuno scorrimento orizzontale a 1280, 768 e 390 px. |
| Pagina | Ha prodotto screenshot, mockup e impaginazione nella serie dei miei case study. | Testi, microcopy e dati, rivisti prima della pubblicazione. | Timbro «fittizio» o «da validare» su ogni dato non reale. |
Adozione e validazione
Un abbonamento si rinnova se il valore si vede
AdozioneObiettivo: 80% delle pratiche di gara con Nyra a 90 giorni
QualitàObiettivo: zero voci approvate senza fonte
TempoObiettivo: tempo per pratica dimezzato
Obiettivi di progetto, non risultati. I 90 giorni vengono dalla definizione di produzione del report (Shakers, State of European AI Builders 2026, p. 9).
Da fare
Il piano di test è pronto, i risultati ancora no
Cinque task con 5–8 persone di uffici gare, poi il questionario AttrakDiff. Obiettivo: qualità pragmatica almeno 5 su 7.
ApprofondisciTutti gli obiettivi e i cinque task del test
Obiettivi di adozione
- Obiettivo: 80% delle pratiche di gara con Nyra a 90 giorni, misurato sulle pratiche inviate.
- Obiettivo: zero voci approvate senza fonte.
- Obiettivo: ufficio gare e cantiere attivi ogni settimana.
- Obiettivo: dimezzare il tempo per pratica rispetto al primo mese.
- Obiettivo: tutte le prove superate prima di ogni aggiornamento.
- Obiettivo: correzioni in calo per funzione, la condizione per la verifica a campione.
I cinque task
- Trova le voci che richiedono la tua verifica e apri la prima.
- Correggi la data sul certificato ISO e controlla la garanzia.
- Chiedi al RUP l’appuntamento per il sopralluogo.
- Scegli la voce del prezzario per il massetto e spiega perché.
- Approva la pratica e controlla la dichiarazione allegata.
Misurerò completamento, errori, tempi e AttrakDiff, come nei miei altri case study. Obiettivi: almeno 4 task su 5 senza aiuto, nessuna voce dubbia confermata senza aprirla, tutti distinguono un dato calcolato da uno letto dall’AI, qualità pragmatica almeno 5 su 7 (riferimento: 5,38 di Simplify Review).
Cosa ho imparato
Calcolo e interpretazione non meritano lo stesso controllo
Un prodotto reale vale più di un concept
Regole già messe alla prova e un settore in cui un documento scaduto costa la gara.
L’origine del dato guida l’attenzione
Dire se un numero è calcolato o letto porta lo sguardo dove serve.
Verificare le fonti è design
Le differenze nel report sono emerse solo confrontando ogni numero con l’appendice.
- Test di usabilità con 5–8 persone di uffici gare
- Interviste per validare proto-persona e ipotesi
- Portare la pratica unica dentro Nyra AI Tools
- Provare la configurazione in un secondo settore
Ora prova a romperlo
Correggi una data, cambia ruolo, carica un file che il sistema non riconosce. Nyra deve reggere, e dirti sempre perché.