Un team che si occupa dell’accuratezza delle scorte ha creato una piattaforma LLM condivisa e, dopo sei mesi, ha visto scendere il tasso di allucinazioni dal quindici per cento all’uno virgola cinque per cento. La piattaforma integra cicli automatici di nuovo tentativo, un filtro per convalidare le intenzioni e un registro dei prompt aggiornabile in tempo reale. Tiene inoltre traccia dei costi dei token e applica l’autorizzazione all’uso degli strumenti sul server delle risorse. Le modifiche sono state introdotte in un sistema multi-agente basato su modelli come Gemini e GPT.
Perché conta
Per i team operativi del retail, la riduzione delle allucinazioni si traduce in meno raccomandazioni errate sulle scorte e in minori costi per le correzioni manuali.
