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Questo progetto è il risultato di un tirocinio di 6 mesi, svolto con il gruppo di ricerca B4DS presso Akeron S.r.l. con sede a Lucca. La presente tesi si immerge nel mondo della Generative Artificial Intelligence (GenAI), esplorando tecniche di apprendimento automatico finalizzate allo sviluppo di un agente virtuale altamente conversazionale che si integri perfettamente nel sistema gestionale dei clienti di Akeron. L’obiettivo è fornire un servizio aggiuntivo al prodotto che l’azienda offre ai propri clienti al fine di migliorare la produttività interna in un contesto di mercato in cui le soluzioni digitali stanno diventando sempre più cruciali. L’applicazione di concetti relativi alla Named Entity Recognition (NER) ha consentito di realizzare un agente virtuale in grado di automatizzare tutte le attività legate alle agende personali dei dipendenti. La soluzione proposta è la progettazione e lo sviluppo di un agente virtuale alimentato da un motore Generative Pre-training Transformer (GPT) che gestisce in linguaggio naturale un numero elevato di richieste da parte dei dipendenti dei clienti al fine di ridurre drasticamente i tempi relativi all’inserimento di appuntamenti e alla verifica di slot temporali liberi.

This project is the result of a 6-month internship conducted with the B4DS research group at Akeron S.r.l. in Lucca. The thesis explores the field of Generative Artificial Intelligence (GenAI), through machine learning techniques aimed at the development of a highly conversational virtual agent integrated into Akeron's client management system. The goal is to provide an additional service to the company's clients, aiming to improve internal productivity in a market context where digital solutions are increasingly essential. The application of concepts concerning Named Entity Recognition (NER) has enabled the development of a virtual agent capable of automating all tasks related to employees' personal agendas. The proposed solution involves the design and development of a virtual agent powered by a Generative Pre-training Transformer (GPT) engine, which handles a high volume of requests from clients' employees in natural language. The aim is to significantly reduce the time spent on scheduling appointments and checking for available time slots.