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01 · AI NATIVE

Applicazioni AI che
lavorano per te.

Costruiamo software che pensa, ricorda e decide al posto tuo nei processi giusti. Non sostituisce le persone: libera tempo per quello che conta davvero, mantenendo i tuoi dati al sicuro e ogni decisione tracciabile.

Hanno utilizzato i nostri servizi

Tutti i nostri progetti sono coperti da £10 milioni di sterline di assicurazione professionale (verifica qui)
+ £1 milione di sterline ulteriore solo per la sicurezza dei dati (verifica qui).

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La tua conoscenza resta tua.

Il RAG (Retrieval-Augmented Generation) è il modo più sicuro per usare l'AI sui documenti aziendali. I tuoi contratti, manuali, policy, ticket storici restano in un database vettoriale sotto il tuo controllo — cloud privato o on-premise.

Quando qualcuno fa una domanda, il sistema cerca solo gli estratti rilevanti e li passa al modello via API enterprise con zero data retention. Niente training su dati tuoi, niente fughe, niente compromessi.

Assistente legale interno — risponde a domande sui contratti citando clausole e versioni, senza che i documenti escano dall'azienda.
Customer support con memoria — l'AI conosce ticket precedenti del cliente e policy interne, riduce tempi di risoluzione del 60%.
Onboarding nuovi dipendenti — un chatbot interno che risponde su procedure HR, benefit, processi, sostituisce ore di formazione one-to-one.
ESEMPIO FLUSSO RAG
ESEMPIO AGENTE AI

AI che fa, non solo che parla.

Un agente AI è un sistema che usa gli strumenti che già hai: legge email, aggiorna il CRM, interroga il database, scrive sul calendario. Esegue task multi-step, chiede conferma quando serve, traccia ogni azione.

L'obiettivo è liberare il team da attività ripetitive che assorbono tempo senza creare valore. I clienti finali ricevono risposte più rapide; gli utenti interni hanno più tempo per problemi complessi.

Assistente sales — qualifica lead da email/LinkedIn, aggiorna Salesforce, prenota meeting in calendario. Il commerciale arriva alla chiamata già pronto.
Triage ticket di supporto — classifica, assegna priorità, suggerisce risposte, escala al team giusto. Tempo medio di risposta da 8 ore a 20 minuti.
Operations multi-canale — risponde su WhatsApp, email, chat e telefono mantenendo lo stesso contesto cliente. Esperienza coerente, sempre.

Un modello che parla la tua lingua.

I modelli generalisti coprono molti scenari ma raramente sono ottimali su un dominio specifico. Con il fine-tuning partiamo da un modello base (GPT, Claude, Llama) e lo specializziamo sul tuo dominio: terminologia di settore, stile di comunicazione, regole aziendali, casi reali.

Il risultato è un'AI che mantiene meglio il tono richiesto, riduce il rischio di errori e segue regole specifiche. Tipicamente costa meno per query e ha latenze inferiori rispetto ai modelli più grandi.

Brand voice consistente — un modello fine-tuned scrive copy che sembra scritto dal tuo team. Stessa voce su 1000 messaggi al giorno.
Compliance settoriale — modello fine-tuned su normativa bancaria, medica o farmaceutica. Non risponde mai oltre i confini definiti.
Classificazione tecnica — modello piccolo (7B) addestrato sui tuoi ticket o documenti classifica meglio di GPT-4, a 1/10 del costo.
ESEMPIO FINE-TUNING
ESEMPIO HUMAN-IN-THE-LOOP

L'AI sa quando chiedere aiuto.

Un'AI ben progettata non finge sicurezza che non ha. Ogni decisione viene accompagnata da un punteggio di confidenza: sopra soglia il sistema agisce in autonomia, sotto soglia l'output viene rivisto da una persona. Il feedback viene reintegrato nel sistema come esempio per migliorare le decisioni future.

Questo schema riduce le allucinazioni, abbassa il tasso di errore e aumenta la fiducia del team: le decisioni critiche non vengono prese al buio. L'AI lavora come un collaboratore che sa quando coinvolgere una persona più esperta.

Approvazione pratiche — l'AI processa il 70% delle pratiche standard; quelle borderline arrivano in coda all'operatore con contesto già preparato.
Moderazione contenuti — auto-approva contenuti chiaramente conformi, flagga i casi ambigui per revisione umana, escala quelli ad alto rischio.
Diagnosi medica assistita — propone diagnosi probabili con livello di confidenza; il medico decide. Mai sostituzione, sempre supporto.

Ogni decisione, tracciata.

Settori regolamentati (finanza, sanità, legale, PA) non possono usare AI senza audit trail completo. Per questo ogni interazione viene loggata in modo immutabile: query, contesto recuperato, modello usato, output, decisione finale.

Pronti per GDPR, EU AI Act, ISO 27001, SOC 2. Se domani arriva un'ispezione, possiamo dimostrare cosa ha fatto l'AI, quando, su quali dati. Niente scatole nere, niente sorprese.

Banking & insurance — ogni decisione di rischio motivata, contestualizzata, riproducibile. Conformità con normativa bancaria europea.
Sanità — log delle informazioni accedute, anonimizzazione automatica dei dati paziente, controllo accessi per ruolo medico.
Pubblica amministrazione — trasparenza algoritmica: il cittadino può sapere come è stata presa una decisione che lo riguarda.
ESEMPIO AUDIT TRAIL

L'AI ha senso solo se aumenta il valore per chi la usa.

Non costruiamo AI per impressionare, ma per supportare il lavoro quotidiano: i team interni recuperano tempo da dedicare a problemi complessi invece che ad attività ripetitive; i clienti finali ricevono risposte rapide, precise, sempre disponibili.

Ogni progetto AI parte da una domanda semplice: chi sta meglio dopo? Se la risposta non è chiara, è probabilmente meglio non costruirlo.

Quello che ci chiedono spesso.

Trasparenza prima di tutto. Se la tua domanda non è qui, scrivici: rispondiamo entro 24h, da una persona reale.

I miei dati restano davvero privati con un sistema RAG?
Sì. Con un sistema RAG ben progettato, i tuoi documenti non vengono mai inviati come training data al modello LLM. La ricerca semantica avviene su un database vettoriale che resta sotto il tuo controllo (cloud privato o on-premise, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI). Solo gli estratti rilevanti vengono passati al modello via API enterprise con zero data retention. Lavoriamo sempre sotto NDA e seguiamo ISO 27001 e GDPR by design.
In quanto tempo posso avere un'applicazione AI in produzione?
Tipicamente da 4 a 12 settimane dal kickoff, in base alla complessità. La discovery dura 1–3 giorni, il prototipo funzionante è pronto entro 2 settimane, il deploy in produzione entro il terzo sprint. Lavoriamo con sprint settimanali e demo live, così ogni fase è verificabile e puoi cambiare direzione senza buttare nulla.
Quanto costa sviluppare un'applicazione AI?
Dipende dallo scope. Una PoC AI parte tipicamente da 15–25k euro; un sistema RAG completo o un agente in produzione 50–150k euro. Forniamo un preventivo fisso dopo la fase di discovery, senza sorprese. Il costo dei modelli LLM viene stimato a parte e monitorato in tempo reale con alert se sfora soglie.
Quale modello LLM è meglio: OpenAI, Anthropic o open-source?
Non esiste un modello universalmente "migliore". Il giusto modello dipende sempre dallo scopo: quanto ragionamento serve, quanta latenza tolleri, quanto è sensibile il dato, quanto puoi spendere per query. Valutiamo le opzioni del momento con benchmark sul tuo caso reale e scegliamo quello che risolve quel problema meglio. Il panorama AI cambia ogni pochi mesi: il nostro impegno è restare aggiornati e cambiare strumento appena ne esce uno migliore per te.
Come monitorate un'applicazione AI in produzione?
Logging strutturato di ogni interazione (input, output, tempo, costo, modello usato), tracking di latenza e qualità con valutazione automatica, alerting su drift, anomalie e cost spike, A/B test continui sui prompt e sui modelli. Dashboard real-time con metriche tecniche e di business, integrata con i tuoi strumenti esistenti.
Posso integrare l'AI nei miei sistemi esistenti?
Sì, è il nostro pane quotidiano. Integriamo LLM via API in CRM (Salesforce, HubSpot), ERP (SAP, Dynamics), e-commerce (Shopify, Magento), gestionali interni, app mobili e flussi BPM. Lavoriamo con REST, gRPC, GraphQL, webhook, e con i protocolli enterprise più comuni. Non sostituiamo i tuoi sistemi: li potenziamo.

Pronto a far pensare il tuo prodotto?

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