RAG e knowledge base
Ricerca e risposte basate su documenti e fonti aziendali, con controllo del contesto e delle citazioni.
Consulenza AI e sviluppo software
Trasforma un caso d’uso AI in software operativo.
Valutiamo problema, dati, integrazioni e criteri di successo. Poi realizziamo la componente: RAG, assistenti, computer vision o automazioni integrate con i sistemi esistenti.
Verifica la fattibilitàPer chiSoftware house, system integrator e team IT
Casi d’usoRAG, assistenti, computer vision, automazioni
PerimetroValutazione, PoC, modulo o progetto
ModalitàDiretta, in team o completamente white-label
Dal caso d’uso al sistema
L’AI deve entrare in un processo software governabile.
Quando il progetto richiede applicazioni, dati o sistemi esistenti, colleghiamo la componente AI al resto della soluzione.
Prima della tecnologia
Partiamo dal processo e da un risultato verificabile.
Un progetto AI è utile quando risolve un’attività concreta e può essere misurato. Per questo non iniziamo scegliendo il modello: chiariamo il problema, le informazioni disponibili e il punto in cui la soluzione deve entrare nel flusso esistente.
Fattibilità, dati e rischi
Verifichiamo qualità e accessibilità dei dati, vincoli di privacy, dipendenze, costi operativi e modalità di integrazione prima di definire il perimetro.
Una prova con criteri chiari
Quando serve, circoscriviamo una prova tecnica e concordiamo come valutarla. L’obiettivo è capire rapidamente se procedere, correggere l’approccio o fermarsi.
Integrazione e continuità
La componente viene inserita nel software e nei processi reali, con test, logging, documentazione e handover. Il progetto non resta una demo isolata.
Assistenti e automazioni
Componenti che classificano, estraggono informazioni o supportano attività ripetitive dentro un flusso esistente.
Computer vision e API
Analisi di immagini, integrazione di modelli e servizi AI dentro applicazioni web, backend e piattaforme enterprise.
Due modi di coinvolgerci
Un progetto diretto oppure capacità AI dentro la tua delivery.
Possiamo lavorare con un team IT aziendale su un processo interno oppure affiancare software house e system integrator che devono consegnare una funzione AI al proprio cliente.
Python · Machine Learning · RAG · Vector Database · LLM API · Computer Vision · REST API · Node.js · Java · Cloud · Docker
Caso AI reale · Progetto pilota
Un assistente per supportare il customer care, validato dagli operatori.
Abbiamo trasformato risposte, template e casi precedenti in uno strumento capace di suggerire contenuti contestuali, conservare lo storico e supportare la reportistica.
Il progetto è stato provato con utenti operativi: i loro feedback su tono, lingua, tempi e qualità sono diventati requisiti di evoluzione. È il modo in cui affrontiamo l’AI: misurare prima di scalare.
Leggi il caso anonimoQuando approfondire
Il caso d’uso ha già un problema, un processo e un referente.
Ha senso parlarne se
Esiste un’attività ripetitiva, una base documentale difficile da consultare, un controllo su immagini o dati, oppure una funzione AI già prevista nella roadmap di un prodotto.
È troppo presto se
L’obiettivo è soltanto “usare l’AI”, senza un processo identificato, dati accessibili o una persona responsabile del risultato. In quel caso il primo lavoro è circoscrivere il problema.
Domande frequenti
Prima di avviare la valutazione.
Serve avere già dati e requisiti definiti?
Non serve arrivare con una specifica completa. Nel primo confronto verifichiamo obiettivo, dati disponibili, sistemi da integrare e criterio con cui valutare il risultato.
Come valutate se un progetto AI è davvero utile?
Definiamo prima il processo, il risultato atteso e un criterio misurabile. Poi verifichiamo dati, rischi, costi operativi e integrazioni prima di proporre modello e architettura.
Come gestite dati, privacy e controllo delle risposte?
Il perimetro tecnico considera accessi, fonti autorizzate, logging, protezione dei dati e revisione umana. Le scelte dipendono dal caso d’uso e dai sistemi coinvolti.
Realizzate soltanto prototipi?
No. Possiamo partire da una prova tecnica circoscritta e, se i risultati sono adeguati, prendere in carico integrazione, test, rilascio, monitoraggio e handover.
Potete lavorare in white-label per una software house?
Sì. Possiamo entrare nel team del committente o gestire un modulo definito, con NDA, non-solicitation e ownership commerciale al partner.
Hai un caso d’uso AI da verificare?
Condividi il processo e il risultato atteso. Nel primo confronto verifichiamo dati, integrazioni, rischi e il passo più utile per validare il progetto.
Richiedi la verifica di fattibilità