LTM, società del gruppo Larsen & Toubro, ha lanciato BlueVerse SovereignSphere Models, un portafoglio di modelli pensato per aiutare le imprese a costruire sistemi di intelligenza artificiale basati sulle proprie conoscenze. Le prime tre soluzioni si rivolgono alle attività commerciali, alla gestione dei contratti e alla finanza. L’obiettivo dichiarato è far lavorare l’AI con il linguaggio, i processi e le regole dell’organizzazione, lasciando all’impresa la proprietà dei modelli e della proprietà intellettuale impiegata per svilupparli.
La proposta nasce dalle difficoltà che LTM individua nell’adozione dell’AI aziendale: costi dell’infrastruttura, esigenze di governance e dipendenza da modelli generici. Con SovereignSphere, le imprese possono incorporare nei sistemi le proprie procedure e competenze di settore, invece di affidarsi soltanto a capacità valide per qualsiasi contesto. Il portafoglio fa parte della piattaforma BlueVerse, dedicata all’AI per le imprese e ai servizi tecnologici. La possibilità di adattare i modelli alle informazioni interne è al centro dell’offerta.
Il primo ambito applicativo è coperto da Sales and Marketing Pro, che offre funzionalità legate ai sistemi CRM. La soluzione comprende progettazione di soluzioni, generazione di codice, risoluzione dei problemi e analisi delle cause alla radice. Sono attività che richiedono di interpretare sia le richieste degli utenti sia il funzionamento degli strumenti commerciali già in uso. Nel disegno di LTM, il modello può quindi operare tenendo conto dei flussi di lavoro dell’impresa e del lessico con cui questa descrive clienti, prodotti e processi.
Contract Pro si concentra invece sui documenti contrattuali. Supporta l’interpretazione dei contratti, l’analisi delle clausole, il monitoraggio degli obblighi e la verifica della conformità. LTM lo presenta come uno strumento per aiutare le organizzazioni a gestire i requisiti previsti dagli accordi e a individuare potenziali rischi legali e operativi. In questo caso, la conoscenza specifica dell’impresa comprende le condizioni da rispettare e le regole con cui vengono esaminate le obbligazioni assunte.
Per le funzioni finanziarie arriva FinCast, progettato per fornire analisi e risposte a domande tenendo conto del contesto aziendale. La finalità indicata da LTM è facilitare l’accesso alle informazioni pertinenti e sostenere le decisioni dei team finance. Le tre soluzioni affrontano dunque compiti diversi, ma condividono l’impostazione del portafoglio: usare informazioni e competenze proprie dell’organizzazione per rendere le capacità dell’AI più aderenti alle attività in cui vengono applicate.
Secondo LTM, i modelli sono progettati per migliorare l’accuratezza delle applicazioni aziendali e ridurre le allucinazioni, anche attraverso l’addestramento su informazioni specifiche dell’organizzazione. Devono inoltre operare entro confini di governance definiti, dando alle imprese maggiore controllo sul modo in cui le capacità AI vengono sviluppate e utilizzate. Sul piano economico, la società punta a ridurre la dipendenza dai modelli generici che richiedono un uso intensivo di token, così da rendere più prevedibili i costi dell’AI.
Per Krishnan Iyer, Chief Growth Officer di LTM, il vantaggio competitivo dipenderà sempre più dalle conoscenze, dalle competenze e dai criteri decisionali che le organizzazioni inseriranno nei propri sistemi AI. È la direzione in cui la società colloca SovereignSphere: trasformare quel patrimonio interno in capacità proprietarie, mantenendo il controllo sul loro impiego. LTM opera nei servizi tecnologici per grandi imprese e conta oltre 87.000 dipendenti in 40 Paesi. Il lancio estende la sua offerta per le applicazioni di AI aziendale a processi commerciali, contrattuali e finanziari.