Fresh Ways:
l'Agent AI che alleggerisce
il supporto del 40%

Il contesto: l'eccellenza italiana sotto controllo termico

Fresh Ways porta il cibo italiano in Europa. Prodotti freschi, surgelati, eccellenze del Made in Italy — dal produttore italiano al mercato estero, nelle condizioni giuste, nei tempi giusti.

È un lavoro che non ammette errori. Una spedizione sbagliata non è solo un costo: è un prodotto perso, un cliente deluso, un pezzo di eccellenza italiana che non arriva a destinazione.

I numeri raccontano la scala:

• 19 anni di esperienza nella logistica del fresco
• ~270.000 pallet movimentati all'anno
• 1.600+ clienti attivi

Una macchina che deve essere precisa al millimetro, su una catena del freddo che non perdona.

Omnia: lo strumento nato dalla logistica

Per gestire questa complessità, Fresh Ways non ha aspettato lo strumento giusto. Lo ha costruito.

Nasce Omnia: portale operativo progettato dall'interno, attorno alle esigenze reali di chi lavora con le spedizioni a temperatura controllata. Tutto in un unico spazio — ordini, documenti, template, aggiornamenti. Non uno strumento generico adattato alla logistica, ma uno strumento nato dalla logistica.

Poi è arrivata la domanda cruciale: "Abbiamo centralizzato tutto. Ma chi risponde quando i nostri clienti o gli operatori non sanno come usarlo?"

Con procedure complesse e manuali ricchi di dettagli, il team di supporto rispondeva ogni giorno alle stesse domande — con precisione, ma con un costo enorme in tempo ed energia.

La risposta: un Agent AI dentro Omnia

Abbiamo costruito insieme un copilot basato su architettura RAG integrato direttamente in Omnia. Non un chatbot generico, ma un assistente che sa come funziona l'azienda.

Cosa fa l'Agent

• Conosce Omnia dall'interno — procedure, regole, configurazioni cliente
• Consulta i manuali operativi in tempo reale — sempre aggiornati, sempre coerenti
• Risponde in linguaggio naturale — chi domanda non deve sapere dove cercare
• Cita sempre la fonte — nessuna allucinazione, nessuna risposta inventata

Sotto il cofano

L'architettura segue il pattern RAG production-ready che descriviamo nel pillar sul RAG: ingestion dei manuali operativi, chunking semantico-aware sui processi, vector DB con filtri metadati per ruolo, LLM con system prompt grounded sulle policy Fresh Ways, citazioni inline al manuale sorgente. Più una pipeline di evaluation continua che misura accuratezza e tasso di risposte "non lo so" su un test set strutturato.

I risultati

Numeri concreti, misurati nei primi mesi dal go-live:

Per un team supporto che prima rispondeva manualmente alle stesse domande operative, il cambio è netto. Il tempo recuperato si sposta dove ha più valore: casi complessi, eccezioni reali, customer success. La varianza scompare — la risposta è la stessa alle 9 di mattina come alle 23, in chat come via email, per il cliente storico come per il nuovo.

La lezione: AI sopra l'ordine, non sopra il caos

Quello che colpisce di questo progetto è la sequenza logica con cui Fresh Ways è arrivata all'AI.

1. Prima: la piattaforma Costruzione di Omnia, un portale operativo nato dalle esigenze reali della logistica del fresco. Centralizzazione di ordini, documenti, template, processi.
2. Poi: il riempimento Caricamento di operazioni reali, manuali aggiornati, configurazioni cliente. Il sistema diventa la fonte di verità — pulita, strutturata, accessibile.
3. Infine: l'AI Aggiunta dell'Agent come evoluzione naturale, non come esperimento. L'AI non doveva inventare ordine: doveva sfruttare quello che già esisteva.

È esattamente come si dovrebbe fare. AI sopra l'ordine, non AI sopra il caos. Un Agent RAG senza dati strutturati e processi chiari produce risposte mediocri, anche con il miglior modello sotto. Un Agent come quello di Fresh Ways produce valore perché sotto c'è una macchina già pulita.

Domande frequenti