Agenti IA che redigono. Persone che decidono.
Gli agenti di Lurno svolgono il lavoro in più passaggi — costruire un corso dai suoi documenti, correggere un elaborato secondo la sua griglia, trasformare una domanda in un report. Quello che nessuno può fare è applicare il proprio lavoro. Ognuno si ferma e aspetta una persona.
Che cos'è un LMS agentico, e la domanda da porgli
L'AI di Lurno svolge quattro compiti. Abbozza i contenuti dei corsi — testo delle lezioni, scalette dei moduli, risorse miste e item di verifica. Fa da tutor ai discenti attraverso quattro modalità di intensità crescente, con una protezione lato server che si rifiuta di lasciar trapelare la risposta. Propone una valutazione su un elaborato anonimizzato, che un docente deve confermare prima del rilascio. E risponde a domande sui suoi documenti e sui suoi dati, con le citazioni. Ognuno di questi compiti lavora sul materiale fornito dalla sua organizzazione anziché sul web aperto, e ogni scrittura che propone viene applicata da una persona. Sono supportati OpenAI, Anthropic e Google, scelti per singola organizzazione, e un'organizzazione può usare una propria chiave.
- LMS agentico
- Una piattaforma di apprendimento in cui agenti IA svolgono da soli lavori in più passaggi — redigere un corso, correggere un elaborato, comporre un report — invece di rispondere a un prompt per volta. La domanda che li distingue è cosa succede dopo: se l'agente applica il proprio lavoro o lo consegna a una persona perché lo approvi.
Due tipi di IA agentica, e perché la differenza decide l'acquisto
La maggior parte delle piattaforme che vendono IA agentica vende autonomia: agenti che agiscono senza aspettare nessuno. È una scelta progettuale reale, e per un'istituzione la più difficile da far approvare.
| Capability | Agenti che agiscono | Agenti che propongono |
|---|---|---|
| Chi applica il lavoro | L'agente | Una persona, ogni volta |
| Quando lo scopre | Dopo che è successo | Prima che succeda |
| Correzione | L'agente può pubblicare un voto | Solo una persona può pubblicare un voto |
| Pubblicare un corso | L'agente può pubblicare | Approvano due persone |
| Cosa mostra la traccia | Cosa ha fatto l'agente | Cosa è stato proposto, e chi l'ha accettato |
| Quando sbaglia | Lo corregge dopo | Non arriva mai a nessuno |
Lurno è la seconda colonna. Non come impostazione disattivabile: un agente non ha alcuna strada per applicare il proprio lavoro.
Creazione, tutoring, assistenza
Tre superfici, una regola: ognuna redige e consegna. Ne scelga una.
Abbozzi una lezione, poi la discuta
Chi crea parte dagli obiettivi che ha già scritto. Una pipeline in due fasi gestisce tutto ciò che supera il paragrafo: prima progetta la forma della lezione — una spiegazione, poi tre domande di tipi definiti — e poi riempie ogni casella. Gli item di verifica vengono progettati come insieme allo stesso modo.
- Modifica con l'AI su qualsiasi blocco: rendi più difficile, semplifica, aggiungi un esempio svolto, correggi la formulazione. Restituisce un confronto prima-e-dopo, reso come apparirà il blocco, e lei tiene una delle due versioni.
- La generazione di immagini e la narrazione audio seguono lo stesso flusso: prima la bozza, poi l'accettazione.
Un tutor che non rivela la risposta
Un discente bloccato sale una scala. Riformula ripropone la domanda con altre parole. Suggerimento restituisce il suggerimento successivo della sequenza, mai l'ultimo. Rivela è l'unica modalità autorizzata a enunciare la risposta, e solo dopo un tentativo. Spiega copre perché la risposta è corretta e dove ha sbagliato quella del discente.
- Una protezione lato server confronta ogni risposta con la soluzione della domanda in base alla modalità richiesta, così riformula e suggerimento non possono lasciar trapelare la risposta nemmeno se il modello ci prova. Il contenimento è imposto dopo la generazione, non chiesto in un prompt.
- Un discente che revoca il consenso al trattamento con AI non ha alcun tutor: il server non invia nulla a nessun provider. Ogni scambio viene contabilizzato e registrato.
Interroghi i suoi dati. Confermi la modifica.
Il copilot risponde a domande in linguaggio naturale. Emette una query validata su un registro di metriche certificate e le dimensioni ammesse — mai SQL, mai il nome di una tabella o di una colonna — e la esegue in sola lettura con i permessi di chi la richiede. Non può mostrare a nessuno un numero che quella persona non potrebbe aprire da sé.
- Una query scritta dall'AI passa dallo stesso validatore di un report costruito a mano. Se nel catalogo manca la metrica che una domanda richiede, il copilot rifiuta e indica quella più vicina.
- Chieda una modifica e lui ne propone una con il relativo livello di rischio. Una persona conferma; le azioni ad alto rischio chiedono due volte; pubblicare o archiviare un programma passa da un secondo approvatore.
Da un PDF sul portatile di qualcuno a una risposta con la citazione
- 01
Caricamento
PDF, DOCX o PPTX, nella libreria di un'organizzazione o su un programma. I file lunghi vengono elaborati in background.
- 02
Estrazione in una fonte con versione
Il file diventa testo strutturato, con gerarchia dei titoli e numeri di pagina intatti. Un nuovo caricamento crea una nuova versione, non una sostituzione silenziosa.
- 03
Segmentazione ed embedding
Ogni segmento conserva il titolo sotto cui si trovava e le pagine che copre, così una citazione rimanda a un punto che il lettore può davvero aprire.
- 04
Recupero con entrambi i metodi
La ricerca vettoriale e quella per parole chiave girano sulle stesse versioni in perimetro e le loro classifiche vengono fuse, così un riferimento normativo esatto viene trovato insieme a una parafrasi.
- 05
Risposta, con la fonte in evidenza
La risposta indica documento, versione e pagina. Alleghi i documenti a livello di programma e ogni generazione al suo interno li eredita.
Che cosa succede al suo testo prima di arrivare a un provider
Il messaggio di un discente, un PDF caricato, una domanda scritta nel copilot: è tutto contenuto, nessuna di queste cose è un'istruzione. A imporlo sono sei controlli.
Classificazione delle injection
L'input non attendibile viene classificato prima che parta la chiamata vera. Il testo che tenta di dirottare il modello viene segnalato anziché eseguito.
Una recinzione casuale
Il testo non attendibile viene racchiuso in un tag generato per ogni richiesta, che non può indovinare, e quel tag viene rimosso dal contenuto. Il troncamento richiude la recinzione invece di lasciarla aperta.
Oscuramento prima della chiamata
Nomi, email e identificativi vengono sostituiti prima che qualcosa parta verso un provider. La valutazione lavora su un elaborato anonimizzato; la corrispondenza con il discente resta sul server.
Validazione dello schema di output
Ogni risposta viene validata rispetto a uno schema. Una risposta malformata ha un solo tentativo di riparazione e poi fallisce, invece di finire dentro un corso.
Filtro dei contenuti a due livelli
Un'euristica rapida blocca i casi inequivocabili prima di spendere una chiamata; un modello più leggero gestisce il resto. È scritto per non segnalare l'anatomia, le malattie o la storia della guerra.
Una tracciabilità dalla proposta alla modifica
Richieste, bozze accettate e bozze rifiutate sono voci distinte nel log di audit concatenato con hash. Ciò che il modello ha suggerito sta accanto a ciò che una persona ha applicato.
Cosa può fare da solo ogni agente
| Capability | L'agente fa | Una persona fa |
|---|---|---|
| Abbozzare un blocco di lezione | Scrive la bozza | La accetta o la rifiuta prima che entri nel programma |
| Modificare un blocco esistente | Propone una riscrittura come confronto prima-e-dopo | Tiene il prima o il dopo |
| Generare item di verifica | Progetta il mix, poi abbozza ogni item | Accetta item per item; un item rifiutato non viene mai inserito |
| Fare da tutor a un discente | Risponde nella modalità richiesta dal discente | Nulla — la protezione sulla soluzione gira lato server |
| Valutare un elaborato | Propone i punteggi di rubrica per singolo criterio su un elaborato anonimizzato | Conferma e rilascia il voto. L'AI non ha alcun modo di rilasciarne uno |
| Rispondere a una domanda sui suoi dati | Emette una query validata, in sola lettura, con i suoi permessi | Legge il risultato. Non avviene alcuna scrittura |
| Modificare qualcosa in un programma | Propone la modifica e ne dichiara il livello di rischio | La conferma; le azioni ad alto rischio chiedono una seconda volta |
| Pubblicare o archiviare un programma | Lo propone e lo mette in coda | Due persone: chi ha chiesto e un secondo approvatore |
Non esiste alcuna modalità in cui l'AI di Lurno scrive su un programma attivo o rilascia un voto senza che una persona lo confermi.
Domande sugli agenti IA
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