Claro

Cos'è Claro (Research Agents)?

I Research Agents di Claro sono uno strumento di ricerca AI progettato per automatizzare il lavoro di ricerca manuale direttamente all'interno di una tabella. L'agente può generare e arricchire dataset, ricercare aziende, monitorare cambiamenti come i prezzi ed estrarre dati strutturati da documenti, con output strutturati per usi downstream.

La pagina posiziona i Research Agents come “standalone” (utilizzabili indipendentemente) pur essendo “più potenti all'interno di Claro”, dove possono allinearsi a un flusso di lavoro “master table” esistente. Lo scopo principale è mantenere gli output di ricerca strutturati, tracciabili e consegnati nello stesso dataset che i team già usano.

Caratteristiche Principali

• Flusso di lavoro tabellare nativo (parti dal tuo dataset): Inizia con un CSV importato, catalogo fornitori, dataset generato o tabella vuota, così gli output di ricerca rimangono nella stessa struttura tabellare.
• Esecuzione per riga con controlli di scalabilità: Aggiungi una colonna, definisci l'attività e avvia su piccoli campioni (es. 10 righe) o set molto grandi (es. 100.000 righe) senza cambiare tool.
• Genera e arricchisci liste: Scansiona fonti (inclusi siti web, come descritto) per arricchire liste con datapoint strutturati.
• Elaborazione documenti per estrazione strutturata: Carica PDF o contratti per estrarre dati strutturati in campi pronti per la tabella.
• Monitoraggio cambiamenti prezzi/disponibilità: Traccia prezzi, disponibilità e cambiamenti su fonti in tempo reale (come descritto) per mantenere i dataset aggiornati.
• Classificazione e tagging: Categorizza e tagga automaticamente usando logica personalizzata definita nella tabella.
• Modalità connessa a Claro per output entity-aware: Quando connesso a Claro, l'agente è entity-aware e allineato a ID canonici, con sincronizzazione a sistemi come ERP, PIM, e-commerce e analytics; è anche governato con audit trail e code di review.

Come Usare Claro (Research Agents)

1. Crea o importa la tua tabella: Inizia con un CSV importato, catalogo fornitori, dataset generato o tabella vuota all'interno di Claro.
2. Scegli l'attività di ricerca: Seleziona una capacità dell'agente come arricchimento liste, elaborazione/estrazione documenti, classificazione/tagging o monitoraggio.
3. Definisci i criteri e avvia: Aggiungi una colonna per l'output desiderato, descrivi l'attività/criteri in linguaggio naturale (dove applicabile) e avvia l'agente sulle righe selezionate.
4. Rivedi gli output strutturati: Usa i risultati della tabella e (quando connesso a Claro) beneficia di tracciabilità e governance come audit trail e code di review prima di finalizzare gli aggiornamenti downstream.

Casi d'Uso

• Arricchimento liste per ricerca operativa: Arricchisci una lista esistente con datapoint strutturati scansionando siti web rilevanti, mantenendo i risultati nello stesso formato tabellare.
• Ricerca aziende ed espansione dataset: Ricerca aziende basandoti su criteri forniti e genera righe di dataset arricchite e verificate invece di output testuali non strutturati.
• Monitoraggio prezzi e disponibilità: Monitora prezzi, disponibilità e cambiamenti su fonti in tempo reale e aggiorna il tuo dataset man mano che avvengono i cambiamenti.
• Estrazione strutturata da contratti/PDF: Carica PDF o contratti ed estrai campi chiave strutturati in una tabella per analisi più facili e elaborazione downstream.
• Categorizzazione e tagging su larga scala: Applica logica di classificazione personalizzata per categorizzare e taggare automaticamente gli item direttamente nel tuo dataset.

FAQ

Il Research Agent può essere usato da solo?

Sì. La pagina afferma che il Research Agent può essere usato indipendentemente come strumento di ricerca strutturata.

Da quali formati di input posso partire?

I Research Agents di Claro possono partire da un CSV importato, un catalogo fornitori, un dataset generato o una tabella vuota.

Dove vanno gli output?

Gli output vengono eseguiti direttamente nell'interfaccia tabellare nativa, producendo risultati strutturati in forma tabellare (“structured in, structured out” come descritto sulla pagina).

Che tipi di dati si possono estrarre dai documenti?

La pagina menziona specificamente il caricamento di PDF o contratti per estrarre dati strutturati.

Claro migliora l'agente quando connesso?

La pagina descrive comportamenti aggiuntivi quando connesso a Claro, inclusi entity-aware, allineamento ID canonici, sincronizzazione con sistemi ERP/PIM/e-commerce/analytics e governance con audit trail e code di review.

Alternative

• Estrattori AI general-purpose (strumenti document-to-structure): Utili se il tuo bisogno principale è estrarre campi da PDF/contratti, ma potrebbero non essere progettati per lo stesso flusso di lavoro table-first e nativo per dataset.
• Web scraping e pipeline ETL: Possono raccogliere informazioni da siti web e caricarle in sistemi di dati; tuttavia, richiedono tipicamente più ingegneria per convertire i risultati in output tabellari strutturati e validati.
• Piattaforme di catalogo dati/arricchimento: Focalizzate sull'arricchimento e standardizzazione dei dati di entità; a seconda degli strumenti, potrebbero enfatizzare flussi di qualità dati piuttosto che eseguire ricerche direttamente in una tabella.
• Flussi BI con passaggi di ricerca manuale: Utili per l'analisi una volta pronti i dati, ma non automatizzano direttamente i passaggi di ricerca, estrazione e monitoraggio descritti per gli Research Agents di Claro.