Trasformare 14 milioni di pagine di atti processuali in una knowledge base intelligente

Una delle principali holding italiane, a capo di un importante gruppo attivo nei settori media, editoria, intrattenimento, sport e servizi finanziari, gestisce attraverso la propria Direzione Affari Legali un patrimonio documentale di eccezionale dimensione e complessità: circa 14 milioni di pagine di atti processuali, accumulati nel corso di decenni di attività giudiziaria.

L’archivio comprende documentazione relativa a procedimenti di diversa natura e a differenti gradi di giudizio. Una mole di informazioni estremamente preziosa, ma complessa da valorizzare attraverso i tradizionali strumenti di ricerca documentale. Individuare uno specifico atto, ricostruire la storia di un procedimento oppure identificare tutti i documenti collegati a una determinata persona, società o fascicolo poteva infatti richiedere attività manuali particolarmente lunghe e articolate.

L’obiettivo era quindi andare oltre la semplice archiviazione digitale, trasformando questo enorme patrimonio documentale in un sistema di conoscenza strutturato, capace di mettere in relazione informazioni distribuite tra milioni di pagine e renderle facilmente accessibili ai professionisti della Direzione Affari Legali.

Per rispondere a questa esigenza, Havant ha progettato una soluzione basata su AI-Docs, la propria piattaforma di Intelligenza Artificiale, integrata nativamente con Docsweb, che rimane il repository centrale dell’intero patrimonio documentale.

Attraverso un’architettura RAG – Retrieval-Augmented Generation, i professionisti possono interrogare l’archivio direttamente in linguaggio naturale. Il sistema ricerca semanticamente all’interno del corpus, individua i passaggi documentali pertinenti e genera risposte contestualizzate, mantenendo il riferimento alle fonti dalle quali sono state ricavate le informazioni.

Il progetto introduce inoltre un Knowledge Graph che permette di riconoscere e mettere in relazione le principali entità presenti nei documenti – persone, organizzazioni, fascicoli e singoli atti – costruendo collegamenti che sarebbero difficilmente individuabili attraverso una ricerca tradizionale. Il professionista può così esplorare graficamente le connessioni e passare dalla singola informazione alla rete di relazioni che la circonda.

AI-Docs supporta anche attività a maggior valore aggiunto, come la generazione di sintesi e cronologie processuali, tabelle e prospetti riepilogativi e bozze di documenti e analisi, recuperando le informazioni direttamente dal patrimonio documentale. Queste funzionalità operano secondo un modello human-in-the-loop: gli output generati dall’AI vengono sottoposti alla revisione e validazione del professionista legale prima dell’utilizzo.

Considerata la particolare sensibilità delle informazioni trattate, la soluzione è stata inoltre progettata con un’architettura completamente on-premise, mantenendo dati ed elaborazione all’interno dell’infrastruttura del cliente e garantendo il controllo sul patrimonio informativo.

Il progetto consente di evolvere un archivio di milioni di pagine da semplice repository documentale a patrimonio di conoscenza interrogabile e navigabile, mettendo l’Intelligenza Artificiale direttamente al servizio delle attività della Direzione Affari Legali.

I professionisti potranno individuare più rapidamente documenti e informazioni, ricostruire collegamenti tra fascicoli e soggetti, esplorare relazioni tra procedimenti differenti e ottenere risposte contestualizzate senza dover conoscere preventivamente la collocazione del documento all’interno dell’archivio.

La possibilità di generare sintesi, cronologie e primi elaborati a partire dalla conoscenza contenuta nei documenti permette inoltre di ridurre il peso delle attività di ricerca, analisi e prima elaborazione, lasciando al professionista il controllo e la validazione degli output prodotti dall’AI.

Un patrimonio documentale costruito in decenni diventa così una knowledge base strategica, nella quale documenti, persone, società, fascicoli e relazioni possono essere analizzati in modo integrato. Ogni informazione inserita nel grafo mantiene inoltre il collegamento alla propria fonte documentale, preservandone tracciabilità e verificabilità.