- Porta l'intelligenza artificiale nel tuo business
Soluzioni di intelligenza artificiale, pipeline RAG, NLP e automazione intelligente dei processi
Sviluppiamo soluzioni AI che generano valore concreto. Dalla pipeline RAG per document search semantica ai chatbot intelligenti, dalla computer vision alla classificazione automatica. LLM moderni (Claude 3.5, GPT), TensorFlow, PyTorch, architetture cloud-native su AWS.
- Le nostre competenze AI e ML
Cosa offriamo in ambito AI: modelli predittivi, computer vision e chatbot evoluti
Pipeline RAG (Retrieval Augmented Generation)
Ingestion documenti, chunking intelligente, embedding vector, vector DB (OpenSearch, Pinecone). Query semantica con LLM (Claude 3.5, GPT-4). Risposta context-aware su tuoi dati.
Chatbot intelligenti
Conversational AI con memoria, context awareness, multi-turn dialog. Integrazione con backend API, CRM, knowledge base.
Computer Vision
Image classification, object detection, OCR. Automazione ispezione visuale, document processing, conteggio e tracking.
NLP (Natural Language Processing)
Classificazione testo, sentiment analysis, entity extraction, summarization. Automazione content analysis, customer feedback processing.
Predictive Analytics
Modelli predittivi per churn prediction, demand forecasting, anomaly detection. Training su tuoi dati storici.
Model Serving e MLOps
Deploy modelli in produzione, A/B testing, monitoring performance. Retraining automatico quando serve.
Algoritmi custom
Modelli tailored per il tuo caso d'uso specifico. Ricerca e optimization continua per accuracy.
- Stack AI e ML che usiamo
Tecnologie e framework per machine learning, NLP, vector database e modelli generativi
- Progetti AI realizzati
Caso d'uso: dai chatbot ai sistemi di intelligenza semantica
**RAG Pipeline — Gestione Documenti**
Ecosistema completo per gestione farmaceutica con app mobile, IoT per dispenser smart, back office e e-commerce. GDPR compliance, telemetria real-time.
**Chatbot Intelligente — Customer Service**
Ecosistema completo per gestione farmaceutica con app mobile, IoT per dispenser smart, back office e e-commerce. GDPR compliance, telemetria real-time.
**OCR e Classificazione — Document Processing**
Estrazione dati automatica da fatture, contratti, form. Classificazione per categoria. Integrazione al sistema gestionale.
- Come realizziamo la tua soluzione AI
Processo AI: dalla raccolta dati al deployment del modello in produzione scalabile
1. Business Case e Data Audit
Definizione problema, raccolta dati storici, feasibility assessment. Goal setting: accuracy, latency, cost.
Definizione problema, raccolta dati storici, feasibility assessment. Goal setting: accuracy, latency, cost.
2. Exploration e Prototipazione
Analisi esplorativa, feature engineering, test di diversi modelli/architetture. POC per validare approccio.
Analisi esplorativa, feature engineering, test di diversi modelli/architetture. POC per validare approccio.
3. Model Development
Training su dataset completo, hyperparameter tuning, cross-validation. Documentazione modello.
Training su dataset completo, hyperparameter tuning, cross-validation. Documentazione modello.
4. Evaluation e Optimization
Testing su unseen data, error analysis, optimization per accuracy/speed. A/B testing se in production.
Testing su unseen data, error analysis, optimization per accuracy/speed. A/B testing se in production.
5. Deployment in Production
API serving, containerizzazione, monitoring performance. Setup retraining schedule.
API serving, containerizzazione, monitoring performance. Setup retraining schedule.
6. Monitoring e Iteration
Tracking accuracy nel tempo, drift detection, retraining quando serve. Feedback loop da utenti.
Tracking accuracy nel tempo, drift detection, retraining quando serve. Feedback loop da utenti.
- Vantaggi di una soluzione AI con noi
Machine learning e intelligenza artificiale per casi d'uso aziendali
Esperienza AI production
Non solo esperimenti Jupyter. Abbiamo messo in production decine di modelli con monitoring e retraining.
Expertise LLM e RAG
Claude 3.5, GPT, architecture RAG moderna. Costruiamo su fondamenta solide, non su hype.
Data engineering first
Il 80% del lavoro AI è dati. Abbiamo competenze in data pipeline, cleaning, feature engineering.
Business-focused
Non usiamo AI per IA. Ogni soluzione ha KPI chiari, ROI tracciato, decisioni data-driven.
FAQs
Quali dati mi servono per addestrare un modello?
Dipende da complessità:
- Classification semplice: 1000-5000 esempi
- LLM fine-tuning: 10000+ esempi
- Computer vision: dipende da variabilità (100 per casi semplici, 10000+ per complex)
Consigliamo sempre: “more data beats better algorithm”.
Qual è l'accuracy che posso aspettarmi?
Dipende da problema:
- Classification: 85-95% è good
- Computer vision: 90%+ per visual task semplici, 70-85% per complex
- LLM: qualitativo, misuriamo relevance/hallucination rate
Fissiamo target realistico durante assessment.
Quanto costa sviluppare una soluzione AI?*
- Chatbot semplice con RAG: 15-25k€
- Computer vision custom: 20-35k€
- Predictive model ML: 15-30k€
- Sistema AI complesso: 40k€+
Più manutenzione continua per retraining e monitoring.
Risk di hallucination con LLM?
Sì, i modelli LLM a volte inventano. Mitigazioni:
- RAG con source documents (l’informazione viene dai tuoi dati)
- Prompt engineering rigoroso
- Temperature setting e top-k sampling
- Human review per answer critiche
Data privacy con modelli AI in cloud?
Considerazioni:
- On-premise: massima privacy, costo infrastructure
- Managed service (AWS Bedrock): encrypt data in transit/at rest, no data retention per training
- Custom VPC: isolamento network, control totale
Discussione durante discovery per compliance richieste.
/* Pronto a sfruttare l'AI per il tuo business? */
Parliamo della tua infrastruttura attuale e disegniamo insieme il percorso.