Atomic AoL sostituisce settimane di compilazione manuale con un wizard web guidato e una pipeline di agenti che esegue l'intero flusso di lavoro dello Standard 5 AACSB — sotto controllo umano in ogni decisione che conta.
Il tuo ateneo ottiene uno spazio di lavoro isolato. Ogni riga di dati viene marcata lato server con il tuo ID tenant — gli agenti non possono leggere né scrivere oltre i confini dell'istituzione.
Un agente acquisisce il testo dello standard AACSB e lo indicizza semanticamente, così ogni giudizio successivo può citare lo standard a cui risponde.
Gli agenti leggono le pagine pubbliche dei tuoi corsi e le descrizioni dei moduli, estraggono titoli di studio e learning outcome, e propongono la mappatura dagli obiettivi di competenza ai moduli.
Voti e misure indirette (questionari agli alumni, exit survey, feedback dei datori di lavoro) arrivano come semplici file CSV — template inclusi, messaggi di validazione in linguaggio chiaro.
Gli obiettivi di competenza proposti attendono in una coda di approvazione. Nulla procede finché una persona identificata non approva — e l'approvazione viene registrata con nome e timestamp.
Un clic. Il Livello 2 calcola aggregati di coorte, trend pluriennali e scostamenti dai benchmark; il Livello 3 scrive la narrazione e firma il pacchetto. Minuti, non settimane.
Scraper, seeder AACSB, generatore di obiettivi di competenza, lettore dei moduli, mappatori di outcome, gate di coerenza. Costruiscono il grafo del curriculum su cui poggia l'analisi.
Raccoglitore dei voti, aggregatore di coorte, calcolatore di trend, comparatore di benchmark, bilanciatore dell'arco narrativo e colleghi. Matematica deterministica dove serve la matematica; giudizio AI solo dove serve il giudizio.
Sintetizzatore dell'executive summary, narratore delle evidenze, segnalatore di gap, assemblatore del report, impacchettatore per l'accreditamento. Output: un PDF impaginato più la traccia di evidenze che sostiene ogni frase.
| Cosa fornisci tu | Cosa produce la pipeline |
|---|---|
| URL dei corsi / moduli (pagine pubbliche) | Grafo di titoli di studio e learning outcome |
| CSV dei voti (per coorte, per anno) | Aggregati di coorte + trend pluriennali per obiettivo di competenza |
| CSV delle misure indirette (questionari) | Analisi di allineamento tra misure indirette e dirette |
| Policy di benchmark (o lascia che la proponga l'AI) | Analisi degli scostamenti con classificazione di gravità |
| ~30 minuti della tua attenzione | Pacchetto di submission firmato: REPORT.PDF + EVIDENCE.JSONL + MANIFEST SHA-256 |
Atomic AoL è costruito attorno ai gate di approvazione, non attorno all'autonomia. Gli obiettivi di competenza — l'ancora intellettuale dell'intero report — restano bloccati finché qualcuno con nome e cognome non li approva. Lo stesso schema protegge i giudizi analitici chiave. È questo che rende l'output difendibile davanti a un team di peer review: ogni affermazione ha una persona che ha detto sì, e un timestamp che dimostra quando.
Facciamo la demo dell'intera pipeline su "Hogwarts Business School" — sei anni di dati sintetici, così vedi la meccanica reale senza alcun problema di privacy.
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