Sì o no.
La richiesta riguarda un rimborso?
Probabilità di sì92%
Una domanda binaria. Una probabilità da 0 a 1.
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Decision
Models.
Qual è la prossima
azione giusta?
Un ticket da assegnare. Una fattura da verificare. Un agente da guidare. Scopri i modelli progettati per scegliere tra alternative definite.
Generare una risposta.
Scegliere un’azione.
Un LLM genera testo, codice e ragionamento. Un Decision Model valuta alternative definite e restituisce probabilità o punteggi. Il software li usa per far avanzare il lavoro.
Richiesta + policy + alternativeDecision Model
Come un test a crocette e un tema: cambia l’output richiesto. Anche un LLM può classificare; scegliamo l’approccio più adatto al task.
UN CLIENTE CHIEDE UN RIMBORSODati simulati
Rimborso8%
Credito67%
Rifiuto3%
Escalation22%
Confidence c56%
Una scelta prevista può comunque essere sbagliata. Il processo verifica regole e autorizzazioni prima di agire.
Tre modi
di decidere.
Dal linguaggio al software: risposte strutturate, pronte per il prossimo passo.
Una scelta.
Quale team deve gestire il ticket?
Billing80%
Sales5%
Support15%
Una distribuzione sulle alternative: le probabilità sommano al 100%.
Un punteggio.
Quanto è urgente intervenire?
Urgenza attesa1.8 / 2
0 · 5%1 · 10%2 · 85%
Una scala ordinata. Il punteggio è la media pesata delle probabilità.
Output simulati. Questi nomi descrivono tre primitive; le interfacce variano tra modelli.
Probabilità
Quanto il modello ritiene plausibile una risposta. p = 0,80 significa una probabilità stimata dell’80%.
Confidence
Quanto l’output è concentrato su una risposta. Una scelta netta ha c più alta; alternative vicine, c più bassa.
c non è la probabilità di aver ragione. La formula dipende dal modello; Noul restituisce direttamente p.
Decidere. Ragionare.
Agire insieme.
Il Decision Model valuta il caso. L’orchestrazione sceglie il percorso usando probabilità, confidence e costo dell’errore.
DATI · CONTESTO · POLICY · AZIONI CONSENTITE↓Decision ModelSistema 1 · probabilità e punteggi↓ORCHESTRAZIONE · SOGLIE E RISCHIO
CONFIDENCE ALTA · RISCHIO ACCETTABILE
Esegui
API e strumenti portano avanti l’azione autorizzata.SERVE RAGIONAMENTO · SISTEMA 2
Coinvolgi un LLM
Approfondisce il caso e propone il passo successivo, che torna ai controlli.INCERTEZZA O IMPATTO ELEVATO
Passa a una persona
Un operatore verifica, decide o autorizza. Anche con confidence alta.Esito → monitoraggio → miglioramento del processo
Il costo dell’errore conta: un rimborso da 10 € e un pagamento da 100.000 € richiedono controlli diversi.
Structured
workflows.
Scomponi un processo in domande semplici. I modelli interpretano, il codice applica le regole, le persone gestiscono le eccezioni.
La prossima azione per il cliente.
Esplora il progetto01 · Contesto
Conversazione, storico e policy
02 · Decision Model
Richiesta · urgenza · consenso
03 · Regole
Regole di assistenza e operazioni già eseguite
UN CASO CONCRETO
Un cliente segnala un doppio addebito.
Il rimborso è l’opzione prevalente.
Il workflow verifica la transazione e i limiti di importo prima di eseguire. L’LLM prepara il messaggio.
CHOICE · pDati simulati
Rimborso82%
Credito4%
Chiedi informazioni10%
Escalation4%
Confidence c76%
Probabilità sulle alternative · totale 100%.
Azioni possibili
- Gestisci la richiesta
- Chiedi informazioni
- Coinvolgi un operatore
Un alert. La risposta adatta.
Esplora il progetto01 · Contesto
Alert, asset e attività autorizzate
02 · Decision Model
Attività spiegabile? Evidenze sufficienti?
03 · Regole
Criticità dell’asset e playbook autorizzato
UN CASO CONCRETO
Un accesso anomalo riguarda un server critico.
Il caso passa all’investigazione.
Le risposte non bastano a contenere l’asset: il playbook stabilisce verifiche e approvazioni necessarie.
NOUL · pDati simulati
Attività autorizzata?8%
Alert spiegato dal contesto?12%
Segnali di compromissione?89%
Tre domande indipendenti: ogni barra è p(sì). Non sommano al 100%.
Azioni possibili
- Chiudi
- Investiga
- Contieni o escala
Ogni fattura segue il percorso giusto.
Esplora il progetto01 · Contesto
Fattura, ordine, consegna e fornitore
02 · Decision Model
Coerenza · anomalie · documenti mancanti
03 · Regole
Calcoli, scadenze e autorizzazioni in codice
UN CASO CONCRETO
Fattura da 12.400 €: manca la prova di consegna.
La fattura viene sospesa.
Il sistema richiede il documento mancante. Importi, scadenze e autorizzazioni restano controlli deterministici.
CHOICE · pDati simulati
Paga7%
Sospendi86%
Revisione manuale7%
Confidence c79%
Probabilità sulle alternative · totale 100%.
Azioni possibili
- Paga o pianifica
- Sospendi e integra
- Invia in revisione
L’agente ha davvero risolto il task?
Esplora il progetto01 · Contesto
Traccia di esecuzione e feedback
02 · Decision Model
Permessi rispettati? Obiettivo raggiunto?
03 · Regole
Confronta esito del task e soddisfazione
UN CASO CONCRETO
Il cliente ringrazia. Ma l’agente ha completato il lavoro?
Un possibile errore silenzioso.
Il workflow confronta la traccia con l’esito atteso e apre una revisione: soddisfazione e successo sono due segnali diversi.
NOUL · pDati simulati
Task completato?14%
Cliente soddisfatto?92%
Azione non autorizzata?1%
Tre domande indipendenti: ogni barra è p(sì). Non sommano al 100%.
Azioni possibili
- Registra il successo
- Analizza il problema
- Attiva la revisione
Quattro workflow, quattro slide dedicate nella guida. I valori mostrati sono simulati; c segue l’esempio Choice e non è confrontabile tra modelli.
Meno attesa.
Più lavoro che avanza.
Quando ogni processo contiene migliaia di microdecisioni, latenza e costo per decisione diventano leve di scala.
Automazioni più semplici
Il software riceve scelte e punteggi, senza dover interpretare una risposta libera.
Team che scalano
Il flusso assorbe attività ripetitive. Le persone si concentrano sui casi che richiedono giudizio.
Decisioni misurabili
Confronti accuratezza, tempi e costo per caso. Poi scegli dove automatizzare.
Per una decisione.
Mediana riportata per Strands Decider v18, su NVIDIA RTX 3090. Varia con la lunghezza del contesto.
Benchmark del fornitoreToken di input. Nessun token di output.
Prezzo pubblicato da Liquid AI il 5 ottobre 2026. Ogni domanda viene conteggiata come un prompt separato.
Prezzo e condizioni del fornitoreSono due riferimenti distinti, non un confronto diretto. Nel tuo processo misuriamo costo per decisione corretta, latenza e qualità: il vantaggio dipende dal task.
Quale modello conviene al tuo workflow?
Approfondisci metriche e confronti nella guidaUn nuovo spazio.
Più modelli da scegliere.
Una selezione dei modelli disponibili. Modalità di accesso, input e prestazioni guidano la scelta.
TypeSafe AIJev
Tre primitive per decisioni strutturate.
- Input
- Testo
- Accesso
- API
Liquid AId1
Decisioni su testo e contenuti visivi.
- Input
- Testo e immagini
- Accesso
- API
CloudflareClef / Clef-flash
Varianti per bilanciare qualità e velocità.
- Input
- Testo e immagini
- Accesso
- API · pesi disponibili
Strands AgentsStrands Decider 2B
Un modello compatto, eseguibile anche in locale.
- Input
- Testo
- Accesso
- Pesi disponibili
Loghi dei rispettivi produttori. La guida raccoglie architetture e criteri per valutare il modello sul tuo caso d’uso.
Approfondisci
nella guida.
Dalle primitive ai processi reali. Tutto quello che serve per capire dove i Decision Models possono fare la differenza.
- LLM e Decision Models: come lavorano insieme
- Quattro workflow, spiegati passo per passo
- Modelli, performance e criteri di scelta
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La guida è in italiano.
Quale decisione vuoi migliorare?
Partiamo dal tuo processo. Valutiamo insieme modelli, dati, rischi e risultati attesi.
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