Caso studio monitoraggio aste con AI
Quando opere con possibile interesse culturale entrano nel circuito delle aste online, gli uffici di tutela devono intercettare le vendite in tempo utile, verificare vincoli ed esercitare, ove previsto, la prelazione. In questo articolo sintetizziamo un caso reale di monitoraggio aste con intelligenza artificiale realizzato con MonitorAste — senza nominare il committente né i portali monitorati.
Il contesto: cataloghi eterogenei e tempi stretti
I cataloghi d’asta italiani sono pubblicati su portali diversi, con layout e formati non uniformi. Il controllo manuale non scala e aumenta il rischio di scadenze perse. Di conseguenza, serve una piattaforma d’ufficio che centralizzi discovery, analisi e segnalazioni — non un portale per il cittadino.
Obiettivi e approccio
EYESWEB ha sviluppato MonitorAste per operatori autorizzati di un ente di tutela del patrimonio. In sintesi, la piattaforma:
- monitora cataloghi da 14+ portali con motori scraper dedicati;
- estrae metadati strutturati con un LLM fine-tuned su ~1.000 esempi validati dagli operatori;
- applica 142 regole di scoring per prioritizzare i lotti da revisione umana;
- invia alert su lotti rilevanti e variazioni di asta, con tracciabilità end-to-end.
Ricerca AI in breve
Il modello testuale è un Mistral 7B addestrato con LoRA (Unsloth) su coppie prompt→JSON prodotte da validazione umana. L’output include identificazione opera, dati tecnici, provenienza e stato conservativo. Tuttavia, l’AI non sostituisce il giudizio dell’operatore su vincoli e prelazione: supporta la prima lettura e l’evidenza dei casi sensibili.
Risultati attesi
Il progetto mira a ridurre i tempi di prima analisi dei cataloghi, uniformare la scheda lotto indipendentemente dal portale sorgente e costruire una base dati auditabile. Sviluppo e manutenzione seguono processi ISO 9001:2015, team a Roma.
Nella pagina del caso studio trovi obiettivi, metodologie, numeri, sezione dedicata alla ricerca AI, FAQ e nota sulla riservatezza.
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