Operational AI runtime

Il livello di controllo operativo per workflow AI.

TamePulse trasforma processi aziendali reali in playbook AI con autonomia delimitata, approval umane, versioni pubblicate e audit nodo per nodo.

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Demo introduttiva

Due casi reali: uno richiede approval umana, l’altro prosegue automaticamente dentro i confini del playbook.

Gmail Slack Telegram HubSpot Sheets Zendesk

Playbooks operativi

Procedure leggibili, eseguite da AI, governate dal team.

Un playbook TamePulse non è una catena di micro-nodi tecnici. È una procedura aziendale versionata, con trigger, decisioni, approval, action e run history.

Email → AI Step → Approval → Response

Customer request triage

Classifica urgenza, prepara risposta, crea ticket e mette in coda approval se serve.

Schedule → Check → Decision → Action

Backoffice exception handling

Controlla dati mancanti, chiede revisione e invia alert solo quando il caso supera le policy.

Trigger → Analysis → Summary → Notify

Operational reporting

Legge eventi, sintetizza anomalie e invia un report tracciabile al team operativo.

Non un altro builder

Perché i workflow AI hanno bisogno di un livello operativo.

I workflow AI sono utili solo quando il team può capire, approvare, riprendere e verificare cosa è successo in ogni run.

Costruito per processi reali

Triage email, richieste supporto, controlli backoffice, approval e handoff.

Controllo prima dell’esecuzione

Versioni pubblicate, permessi, approval umane e confini runtime chiari.

Traccia ogni decisione

Input, policy applicata, ramo scelto, output proposto e chi ha approvato.

Enterprise path

Provider-agnostic by design

TamePulse è progettato per eseguire workflow AI controllati su provider diversi. I team possono partire da provider AI gestiti e passare a deployment dedicati, modelli privati o infrastruttura controllata dal cliente quando i requisiti privacy lo richiedono.

01 / Runtime activity

Vedi le esecuzioni reali mentre attraversano il playbook.

Ogni run mostra trigger, nodo corrente, durata, retry e stato operativo senza aprire log tecnici.

1,284 runs this month

Run history Live production

09:41:12

Customer email received

Trigger complete

09:41:18

Issue classified as billing dispute

AI Step complete

09:41:21

Approval required: refund over policy

Approval waiting

09:42:03

Ticket created in support queue

Action queued

02 / Decision trace

Ogni decisione AI spiega perché sta prendendo quel ramo.

Input usati, policy applicata, confidence e output proposto restano visibili prima di ogni azione ad alto impatto.

Confidence 91%

Input used

Email body, customer tier, order value, last 3 tickets

Policy applied

Refunds above €500 require approval

AI decision

Classify as high-impact billing issue

91% confidence · policy match: refund approval

03 / Approval timeline

Le azioni rischiose si fermano nel punto giusto.

Approval, escalation e resume fanno parte del runtime, con motivazione, dati usati e identità di chi approva.

Paused for Marco

AI prepared action

Draft refund reply and ticket update

Approval requested

Marco · Operations lead

Ticket creation paused

Waiting on human decision

Resume playbook

Create ticket and send response

04 / Audit log

Ogni run è spiegabile anche dopo settimane.

Run history e step log ricostruiscono evento, versione, ambiente, input, output e approval.

Node-by-node audit

Run#1284production

Versionv12published

ActorAI + Marcoapproved

ApprovalMarcoconfirmed

OutputTicket + replysent

Trace6 step logscomplete

Primi casi reali

Partire da processi che fanno abbastanza male da meritare controllo.

Customer support B2B

Triage email, urgenza, bozza risposta, ticket interno e approvazione.

Backoffice e richieste interne

Classificazione, controllo dati, alert, task e audit delle decisioni.

E-commerce e agenzie

Richieste ripetitive via email, CRM, fogli, Telegram o Slack.

Report operativi

Schedule, controllo anomalie, sintesi AI e notifica al team.

Demo privata

Hai un processo operativo ripetitivo in mente?

Guarda come TamePulse trasforma un processo operativo in un playbook AI con approvazioni, run history ed esecuzione controllata.

Ideale per team che gestiscono richieste ripetitive via email, supporto, backoffice o processi operativi.