AI Solutions

AI Solutions

Progettiamo e costruiamo l'infrastruttura intelligente che rende le aziende capaci di parlare, capire e agire. Chatbot conversazionali, agenti autonomi, RAG su knowledge base proprietarie, database vettoriali, protocolli MCP: la stack con cui portiamo l'AI generativa in produzione, non nelle slide.

AI integration

Se l’AI Design definisce come l’intelligenza artificiale si integra nell’esperienza, l’AI integration è ciò che la rende possibile: architetture, modelli, orchestrazione e dati. Costruiamo il layer tecnologico che trasforma un LLM da “demo suggestiva” a servizio affidabile, sicuro e misurabile, integrato con i sistemi esistenti del cliente (CRM, ERP, DMS, e‑commerce, data warehouse).

Scopri di più sull’AI Design

Il nostro approccio in 4 step

Discovery
tecnico

Audit dati, casi d’uso, vincoli normativi, definizione di metriche di successo.

 

Prototipo
misurabile

PoC su un use case ad alto valore, con KPI quantitativi (accuracy, tempo risparmiato, CSAT).

 

Messa
in opera

Architettura di produzione, LLMOps, CI/CD, sicurezza, governance.

 

Evoluzione
continua

Iteriamo su dati reali, il sistema migliora insieme all’azienda.

Le nostre soluzioni

AI Chatbot & Conversational Agents

Assistenti conversazionali custom, multicanale (web, WhatsApp, Teams, app, voce), con gestione di contesto, memoria di lungo periodo e handover verso operatori umani. Non wrapper ma agenti con ruoli, policy e tool-use specifici per il dominio del cliente.

Generative AI

Contenuti, immagini, video, voce

Pipeline di generazione multimodale integrate nei processi creativi e produttivi del cliente: immagini, video e testi orchestrati in creative ops integrate con DAM, PIM, CMS e piattaforme di pubblicazione del cliente.

RAG

Retrieval‑Augmented Generation

Rendiamo il modello “esperto” della tua azienda senza fine‑tuning. Pipeline di ingestion, chunking semantico, embedding, retrieval ibrido (keyword + vettoriale + re‑ranking) e grounding delle risposte con citazioni verificabili. Dai manuali tecnici al catalogo prodotto, dalla compliance interna ai ticket di supporto.

Vector Database & Knowledge Layer

Progettiamo il cuore semantico dell’applicazione: scelta e tuning del database vettoriale (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector, Milvus), modelli di embedding task‑specific, strategie di indicizzazione e aggiornamento incrementale. Un knowledge layer coerente, versionato e osservabile.

MCP

Model Context Protocol

Connettiamo gli LLM al mondo reale tramite server MCP custom: accesso controllato a database, file system, API interne, tool aziendali. Un unico standard per dare al modello “mani e occhi” sull’infrastruttura esistente, con permessi granulari e audit trail.cc

AI Agents & Multi‑agent orchestration

Agenti che pianificano, decidono e usano strumenti. Workflow multi‑agente (planner, executor, reviewer) per task complessi: ricerca, analisi documentale, automazione back‑office, generazione contenuti, QA. Framework: LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK, implementazioni proprietarie.

LLM Fine‑tuning & Model customization

Quando il prompt non basta: fine‑tuning supervisionato, LoRA/QLoRA, DPO, distillation per modelli specializzati su tono di voce, terminologia di settore, formati di output. Valutiamo sempre prima se RAG + prompt engineering sono sufficienti: spesso lo sono.

LLMOps & Observability

Evaluation pipeline, guardrail, regressione continua, monitoring di costi, latenza, hallucination rate. Tracing con LangSmith/Langfuse/Arize, A/B test su prompt e modelli, dataset di golden answer. Portiamo in produzione solo ciò che possiamo misurare.

Integration & API orchestration

Gli LLM non vivono da soli. Integrazione con i sistemi del cliente (Salesforce, SAP, Microsoft 365, piattaforme e‑commerce, data lake), orchestrazione eventi, code asincrone, webhook, function calling tipizzato. L’AI diventa un nodo nativo del sistema informativo.

AI Security, Governance & Compliance

Prompt injection, data exfiltration, PII masking, red‑teaming. Architetture AI Act‑ready, logging conforme, controllo accessi, deployment on‑prem o in cloud sovrano quando il dato lo richiede.

Machine learning

Non tutto richiede un LLM. Quando il problema è previsione, classificazione, scoring, anomaly detection, ottimizzazione o raccomandazione, il machine learning tradizionale è spesso più accurato, economico e spiegabile. Progettiamo modelli data-driven per trasformare i dati aziendali in previsioni, insight operativi e sistemi decisionali integrati nei processi.

Modalità operativa

Partiamo dall’analisi del caso d’uso e dalla qualità dei dati disponibili: fonti, volumi, storico, variabili rilevanti, vincoli di business e metriche di successo. Costruiamo pipeline di preparazione del dato, feature engineering e validazione, scegliendo il modello più adatto tra approcci supervisionati, clustering, forecasting, anomaly detection o recommendation engine.

L’obiettivo non è solo ottenere un buon risultato tecnico, ma produrre un modello utile, misurabile e sostenibile in produzione.

Messa in produzione e governance

I modelli vengono integrati nei sistemi aziendali tramite API, batch scoring, dashboard operative o workflow automatici, così da diventare parte reale del processo decisionale. Gestiamo versionamento, monitoraggio delle performance, data drift, retraining e auditabilità.

Ogni soluzione viene progettata con attenzione a spiegabilità, sicurezza, controllo degli accessi, tracciabilità delle decisioni e conformità normativa.

La tua organizzazione opera in settori altamente regolamentati o gestisce informazioni critiche?

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