AI applicata

Servizi di sviluppo AI che arrivano in produzione

La maggior parte del lavoro sull’AI si ferma tra una demo promettente e qualcosa su cui un’azienda possa contare. Ci ingaggiano per la seconda metà.

Lo sviluppo AI è il lavoro che trasforma un modello in un sistema su cui la vostra azienda può girare: pipeline di dati, valutazione, guardrail, monitoraggio e integrazione nel software che le persone già usano. Costruiamo AI generativa, agentica e predittiva per aziende che hanno bisogno che regga l’urto di utenti veri, dati veri e revisori veri.

Una data scientist osserva una visualizzazione astratta di machine learning su un grande monitor in uno spazio di lavoro luminoso e minimale.

Cosa facciamo

Cosa costruiamo

Quattro tipi di lavoro, tutti destinati a qualcosa di rilasciato, non a qualcosa di dimostrato.

AI generativa e RAG

Assistenti e sistemi documentali ancorati ai vostri contenuti, con un retrieval messo a punto e misurato invece che dato per scontato. Costruiamo il set di valutazione prima della funzionalità, così "è migliorato?" ha una risposta.

Workflow agentici

Agenti che usano i vostri strumenti e le vostre API per portare a termine attività reali, con limiti espliciti su ciò che possono fare, approvazione umana dove sbagliare costa caro e la traccia completa di ogni azione per la revisione.

ML predittivo e classico

Forecasting, scoring, instradamento, rilevamento delle anomalie e raccomandazione, dove un modello gradient boosting ben specificato batte un modello linguistico su costo, latenza e spiegabilità — e ve lo diremo.

MLOps e piattaforma

Dati e modelli versionati, training riproducibile, rollout graduale, monitoraggio di drift e costi e un rollback che funziona. La metà poco appariscente che decide se al nono mese il sistema gode ancora di fiducia.

Perché noi

Cosa cambia

Il punto non è avere l’AI. Il punto è cosa smette di costare.

Lavoro che scala senza assunzioni

Smistamento, estrazione, sintesi e prima risposta assorbono una crescita dei volumi che altrimenti richiederebbe nuove assunzioni — con le eccezioni comunque instradate a una persona.

Decisioni prese sulle evidenze

Scoring e forecasting spostano le valutazioni dall’intuito a input misurabili, con un ragionamento abbastanza visibile da poter essere contestato.

Un sistema difendibile

Prompt e output registrati, valutazione documentata, un trattamento dei dati che potete descrivere a un’autorità e un responsabile con nome e cognome per ogni modello in produzione.

A chi si rivolge

Gli incarichi che funzionano partono quasi sempre da una di queste situazioni.

Un proof of concept funziona e nessuno se la sente ancora di metterlo davanti ai clienti
Avete i dati e un’ipotesi, ma nessuna ingegneria ML interna per verificarla come si deve
Una funzionalità AI è stata rilasciata e ora il problema è il suo costo o la sua accuratezza
Vi serve capacità AI dentro un processo regolamentato, con la tracciabilità che ne consegue

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Con cosa costruiamo

Scelti caso per caso. Non siamo rivenditori e non abbiamo quote da rispettare su nulla di tutto questo.

Python
PyTorch
TensorFlow
Hugging Face
LangGraph
Amazon Bedrock
Azure OpenAI Service
Vertex AI
pgvector
Ray
MLflow

Come lavoriamo

Dal primo contatto alla scalabilità.

01
Discovery

Iniziamo ascoltando — i tuoi obiettivi, i vincoli e i punti in cui la tecnologia crea vera leva.
02
Progettazione della soluzione

I nostri ingegneri definiscono architettura, ambito, tempi e team prima di scrivere una riga di codice.
03
Costruire e iterare

Rilasciamo per incrementi mirati, misuriamo l’impatto e affiniamo con te a ogni passo.
04
Scalare e supportare

Irrobustiamo, ottimizziamo e facciamo crescere la soluzione — e restiamo a supportarla mentre scali.

Domande

Sviluppo AI, con risposta

Le domande che tornano in quasi ogni primo confronto.

Quanto tempo serve per portare un sistema AI in produzione?

Un caso d’uso mirato e ben definito arriva di norma a un pilota in produzione in un tempo che va da 8 a 12 settimane: due o tre settimane per concordare il caso d’uso, l’accesso ai dati e i criteri di valutazione, poi sviluppo iterativo contro quel set di valutazione. I sistemi che toccano dati regolamentati, o che richiedono prima una nuova pipeline di dati, richiedono più tempo — lo mettiamo a piano in modo esplicito invece di scoprirlo al quarto mese.

Servono dati nostri per costruire qualcosa di utile?

Non sempre. I sistemi generativi costruiti su un foundation model più il retrieval sui vostri documenti esistenti non hanno bisogno di alcun dato di training. I modelli predittivi invece richiedono uno storico — di norma un anno o più di risultati etichettati. Parte della prima fase consiste nel dirvi con onestà in quale delle due categorie ricade il vostro problema.

Quale modello dovremmo usare?

Dipende dal compito, dal budget di latenza, da dove i dati possono essere trattati e da quanto costa un errore. Confrontiamo i candidati sul vostro set di valutazione invece di scegliere per default il modello di cui si parla in quel momento, e progettiamo in modo che il modello si possa sostituire senza riscrivere il sistema che gli sta attorno.

Come si evita che un sistema AI produca risposte sbagliate?

Non si può eliminare del tutto, quindi si progetta di conseguenza: risposte ancorate a fonti recuperate e citate, output vincolati a formati strutturati e verificati con regole prima di arrivare all’utente, una persona nel ciclo ovunque un errore sia costoso, e monitoraggio in produzione, così il calo di qualità lo intercetta una dashboard e non un cliente.

A chi appartengono il modello e il codice?

A voi. Sorgenti, prompt, set di valutazione, definizioni dell’infrastruttura e documentazione sono vostri, nei vostri repository, dal primo commit. Costruiamo per consegnare.

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Raramente solo AI

Il lavoro sull’AI arriva quasi sempre attaccato alla piattaforma su cui deve girare.

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Costruiamo

Progettiamo il futuro.

Dicci dove vuoi portare la tua azienda. Definiremo architettura, tempi e team per arrivarci — e rispondiamo entro 24 ore.

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