Configurazione moduli
Knowledge gaps
Come Gfacility individua un articolo mancante: una ricerca con zero risultati, registrata come comportamento, raggruppata per argomento e visibile solo quando almeno due utenti diversi sbattono sullo stesso muro.
Aggiornato il 14 ago 2026
Configurazione · Moduli · Base di conoscenza
La maggior parte delle basi di conoscenza fallisce in silenzio. Nessuno apre un ticket per dire “alla vostra documentazione manca una pagina sulla password della VPN”: le persone cercano, non trovano nulla e lo chiedono a un collega. I knowledge gaps trasformano quel momento invisibile in un momento misurabile. Ogni ricerca in Gfacility che restituisce zero risultati viene registrata e, non appena abbastanza persone sbattono sullo stesso muro, l’argomento compare in una lista di priorità per chi scrive i contenuti.
L’innesco è un comportamento, non un giudizio. Una lacuna nasce perché una ricerca non ha dato risultati, non perché un’AI valuta se la risposta fosse abbastanza buona.
Che cosa conta come lacuna
Zero risultati, misurabile
L'innesco è oggettivo e riproducibile: la ricerca non ha restituito nulla. Nessun modello assegna un punteggio alla qualità di una risposta.
Un problema condiviso, non una persona
Almeno due utenti diversi devono incontrare lo stesso argomento prima che diventi visibile come lacuna.
Rumore filtrato
Digitazione lettera per lettera, ricerche ripetute ed errori di battitura vengono uniti, così la lista mostra argomenti e non battute sulla tastiera.
Una lista, non un processo
Non nasce alcun ticket e non parte alcun workflow. Ottieni un backlog prioritizzato di argomenti da documentare.
Dove viene registrata una ricerca a vuoto
Tre punti di Gfacility registrano una ricerca a vuoto, in tempo reale:
Barra di ricerca della base
La barra in cui gli utenti cercano da soli un articolo.
Pannello di ricerca e chat AI
Il campo di ricerca nel pannello e nella chat AI, dove le domande si fanno in linguaggio naturale.
"Non utile"
Feedback esplicito su un articolo mostrato: una risposta c'era, ma non ha aiutato.
Il processo in sei passi
| Passo | Che cosa succede |
|---|---|
| 1. Registrazione | In tempo reale. Una ricerca con zero risultati, nella base di conoscenza o nel pannello / chat AI, viene registrata come mancato risultato, così come il feedback esplicito "non utile" su un articolo. |
| 2. Normalizzazione | Il testo cercato viene ripulito: punteggiatura rimossa, tutto minuscolo, stop word eliminate. Quel che resta sotto i tre caratteri viene ignorato. |
| 3. Riduzione del rumore | Lo stesso utente che cerca lo stesso termine entro dieci minuti non genera una seconda riga. La digitazione progressiva (lettera per lettera) viene riconosciuta e unita in un'unica ricerca. |
| 4. Clustering | In fase di reporting, refusi e varianti dello stesso argomento vengono uniti con fuzzy matching sulla somiglianza testuale, così "reset password vpn" e "reset password" contano come la stessa lacuna. |
| 5. Soglia di privacy | Solo quando almeno due utenti diversi incontrano lo stesso problema si crea una lacuna visibile. Una singola persona che digita male non conta, e le ricerche anonime non contano mai. |
| 6. Risultato | Una lista di priorità: quali argomenti mancano chiaramente di documentazione, quanto spesso capita e quali termini esatti sono stati digitati. |
Privacy by design
La soglia del passo 5 è il cuore del progetto, non un dettaglio tecnico. Una singola ricerca dice qualcosa su una persona; la stessa ricerca fatta da due persone diverse dice qualcosa sulla tua documentazione. Gfacility mostra solo la seconda.
Minimo due utenti
Sotto la soglia non viene mostrato nulla, così il report non è mai leggibile come la cronologia di ricerca di un collega.
Ricerche anonime escluse
Una ricerca senza utente noto non può contare, perché non si può stabilire che si tratti di due persone diverse.
Che cosa ottiene chi scrive i contenuti
L’output è volutamente minimo: nessun ticket, nessun workflow, nessuna catena di approvazione. Solo le tre cose che servono per decidere che cosa scrivere dopo.
Argomento
L'argomento raggruppato che le persone cercavano senza trovarlo.
Frequenza
Quanto spesso capita, così si scrive prima la lacuna più grande invece della richiesta più insistente.
Termini esatti
Le parole realmente digitate, cioè le parole che il nuovo articolo dovrebbe usare nel titolo e nei tag.
Questi termini sono la parte pratica: un articolo scritto con le formulazioni dei tuoi colleghi verrà trovato dalle regole di match descritte in 4.2 Base di conoscenza e comparirà automaticamente la prossima volta che qualcuno aprirà un ticket sull’argomento.
Quali decisioni prenderai
Chi rivede la lista, e ogni quanto?
Un momento fisso (mensile, o a ogni sprint) funziona meglio di un'occhiata occasionale: la frequenza diventa significativa solo su un periodo.
Scrivere un articolo o sistemare la reperibilità?
Se il contenuto esiste già, aggiungere come tag la formulazione cercata è spesso la soluzione più rapida.
In che lingua cercano le persone?
Lo mostrano i termini di ricerca. Nei team internazionali è l'argomento per tradurre un articolo invece di scriverne uno nuovo.
Quali lacune non colmi di proposito?
Alcune ricerche puntano a un sistema completamente diverso. Documentare quel confine una volta è anch'essa una risposta.