Soluzioni IA operative, non solo prototipi
AI2025 supporta team e organizzazioni con un approccio orientato ai risultati: dal dato grezzo alle pipeline in produzione, con governance, qualità e monitoraggio continuo. L’obiettivo è semplice: ridurre attriti, aumentare precisione e creare nuove capacità misurabili.
Numeri indicativi basati su progetti con dati storici, definizione chiara di KPI e validazione iterativa.
Approccio basato su evidenze: progettazione, validazione, produzione
Un catalogo modulare che si adatta al contesto: integrazione con sistemi esistenti, qualità del dato, explainability dove serve e controlli che rimangono comprensibili anche ai non specialisti.
Previsioni operative, ottimizzazione e rilevamento anomalie con modelli addestrati sui vostri dati e validati su scenari reali. Dalla definizione del problema fino alla messa in produzione con metriche e soglie concordate.
Assistenti e sistemi di ricerca che comprendono documenti, ticket e procedure. Riduzione dei tempi di risposta e maggiore consistenza nelle informazioni condivise tra team.
Analisi immagini e video per controlli qualità, conteggi, tracciamento e sicurezza dei flussi. Pipeline ottimizzate per prestazioni e adattabilità a condizioni variabili.
Automazione di attività ripetitive e orchestrazione di flussi con regole, modelli e controlli. Migliora l’esperienza dei team e rende più stabile l’operatività quotidiana.
Progettiamo insieme un percorso che parte da un obiettivo concreto e arriva a un sistema sostenibile: dataset, feature, pipeline, monitoraggio e piani di miglioramento. La tecnologia conta, ma conta di più come viene integrata.
Ogni fase produce artefatti chiari: metriche, report, criteri di qualità e responsabilità condivise.
Esempi ispirati a situazioni reali: stesso metodo, contesti diversi. L’obiettivo è trasformare segnali in decisioni, e decisioni in azioni tracciabili.
Classificazione di documenti e richieste, estrazione di informazioni chiave e generazione di sintesi operative per ridurre passaggi manuali e aumentare la coerenza tra reparti.
Rilevamento difetti e verifica conformità con modelli di visione addestrati su dataset bilanciati e aggiornati. Reportistica strutturata per supportare analisi cause e miglioramento continuo.
Modelli predittivi per anticipare ritardi e ricalcolare priorità in base a vincoli reali. Integrazione con strumenti di pianificazione e notifiche mirate per ridurre rumorosità e interventi reattivi.
Feedback raccolti su progetti di automazione e analytics: quando i risultati diventano parte della routine, il valore resta. Qui sotto, alcune voci che descrivono cosa è cambiato nel lavoro quotidiano.
“Il punto di forza è stato l’allineamento sui KPI fin dall’inizio. Abbiamo smesso di discutere di ‘modelli’ e iniziato a discutere di decisioni e responsabilità. Il sistema è entrato in produzione con un monitoraggio chiaro.”
“L’assistente documentale ha ridotto le domande ripetitive e ha reso più veloce la consultazione di procedure e note. La differenza si vede soprattutto nei passaggi di consegne tra team.”
“Non abbiamo avuto ‘sorprese’ in fase di rilascio: pipeline, controlli e allarmi erano già progettati. Il progetto ha migliorato la puntualità e ha reso più leggibili le priorità quotidiane.”
Domande frequenti su come lavoriamo, cosa serve per iniziare e come gestiamo qualità e governance. Se non trovi la risposta che ti serve, scrivici: preferiamo chiarire presto e bene.
Dipende dalla disponibilità del dato e dalla chiarezza del processo. In molti casi si può costruire una baseline, definire metriche e arrivare a un pilota in poche iterazioni, concentrandosi su un caso d’uso ben delimitato.
Se il dato è frammentato, iniziamo con una fase leggera di mappatura e qualità: meglio consolidare le fondamenta che “correre” verso risultati non ripetibili.
Lavoriamo con principi di minimizzazione, tracciamento e controlli di accesso. Definiamo ruoli, log e criteri di conservazione; adottiamo la separazione tra ambienti (sviluppo, test, produzione) e meccanismi di audit.
La governance non è un documento a parte: è incorporata nella pipeline e nelle responsabilità operative.
Sì. Progettiamo integrazioni incrementali tramite API, code eventi e connettori verso database e strumenti aziendali. L’obiettivo è ridurre l’impatto sul lavoro quotidiano e aumentare l’adozione.
Quando serve, costruiamo anche interfacce leggere per rendere visibili i segnali e le raccomandazioni.
Definiamo KPI e metriche tecniche (accuratezza, copertura, latenza) e metriche operative (tempi, errori, qualità audit). Poi impostiamo monitoraggio per drift e alert su soglie concordate.
Il sistema evolve: aggiorniamo dataset, rivediamo feature e testiamo rilasci in modo controllato per mantenere la stabilità.
Raccontaci il contesto: obiettivo, dati disponibili, vincoli e tempistiche. Ti rispondiamo con una proposta di percorso pratico (scoping, pilota, industrializzazione) e una lista chiara di ciò che serve per partire.