• artificial intelligence
• chatbot
• GPT-3.5

Sommario
Il presente lavoro di tesi si inserisce nell’ambito di un tirocinio di 6 mesi, svolto con il gruppo di ricerca B4DS presso Akeron S.r.l. a Lucca, incentrato sulla progettazione, sviluppo ed implementazione di un chatbot adibito alla gestione delle risorse tecniche e basato sul modello di linguaggio GPT-3.5 (Generative Pre-trained Transformer). Il lavoro comprende una analisi sistematica della letteratura incentrata sulle tecnologie e le applicazioni dei chatbot. Durante il processo di sviluppo, sono state analizzate le attuali dinamiche di gestione delle risorse tecniche, delineando i processi esistenti e le aree di miglioramento. Il candidato è stato inserito all’interno del team Analytics, con il quale ha definito lo scope di progetto e le specifiche. Attraverso un processo di Named Entity Recognition il chatbot è stato sviluppato per riconoscere l’intento degli utenti e raccogliere le entità necessarie al completamento del task. Una fase strutturata di testing è stata implementata per selezionare il modello con le migliori performance. Inoltre, è stata effettuata una analisi dell’impatto organizzativo generato da questa soluzione. Il lavoro riflette la trasformazione digitale aziendale e le potenzialità di un'interfaccia GPT nel migliorare i processi e la soddisfazione degli utenti.

Abstract
This thesis work is part of a six-month internship carried out with the B4DS research group at Akeron S.r.l. in Lucca, focused on the design, development, and implementation of a chatbot based on the GPT-3.5 (Generative Pre-trained Transformer) language model, used for the management of technical resources. The paper includes a systematic literature review focusing on chatbot technologies and applications. Throughout the development process, we analyzed the current dynamics of technical resource management, outlining existing processes and areas for improvement. The candidate collaborated within the Analytics team to define project specifications and scope. Through a process of Named Entity Recognition, the chatbot was developed to recognize user intent and collect the entities needed to complete the task. A structured testing phase was implemented to select the model with the best performance. Additionally, an analysis of the organizational impact generated by this solution was carried out. The work reflects the company's digital transformation and highlights the potential of a GPT interface in enhancing processes and user satisfaction.