Funzionalità AI che reggono l'impatto con utenti e dati reali.
Costruiamo agenti AI, app LLM e modelli ML su misura che girano in produzione — non sulle slide. Ogni funzionalità ha un set di valutazione prima del rilascio, un tetto di costo prima di scalare e un piano B per quando il modello sbaglia.
Cosa ottieni
- ModelliOpenAI, Claude, open-weight, self-hosted
- ValutazioneSet di test prima di ogni release
- FontiRAG con citazioni sui tuoi dati
- PrivacyOpzioni zero-retention o self-hosted
- CostiBudget di token e caching inclusi
Ti suona familiare?
La demo ha conquistato la sala, poi il modello ha iniziato a inventare cose davanti ai clienti
Hai attaccato un chatbot al prodotto e nessuno sa dire se aiuta davvero
La bolletta OpenAI è raddoppiata il mese scorso e non sai quale funzionalità l'abbia causato
L'ufficio legale non approva l'invio di dati dei clienti a un modello di terzi
Hai anni di dati fermi in un warehouse e nessuna previsione che ne esca
Ogni fornitore di AI promette magie; a te serve solo un flusso di lavoro automatizzato in modo affidabile
Cosa costruiamo
- 01
Agenti AI e automazione
Agenti che pianificano ed eseguono attività in più passaggi dentro i tuoi strumenti — CRM, helpdesk, back office — con guardrail, passaggi di approvazione e un log di ogni azione compiuta.
- 02
App LLM e RAG
Chat e ricerca sui tuoi documenti e database, con un retrieval che cita le fonti, così le risposte si possono verificare invece di doverle prendere sulla fiducia.
- 03
Modelli ML su misura
Classificazione, previsioni e computer vision addestrate sui tuoi dati — per quando un modello generico è troppo lento, troppo costoso o semplicemente non abbastanza preciso.
- 04
Pipeline dati e integrazioni
Pipeline che acquisiscono e puliscono i tuoi dati, più eval, monitoraggio del drift e tracciamento del costo per richiesta — così cogli degrado e picchi di spesa prima dei clienti.
Come funziona
- 01
Call conoscitiva
Raccontaci quale flusso vuoi automatizzare o a quale domanda vuoi rispondere, e quali dati hai. Senza impegno.
- 02
Perimetro e proposta
Un piano a perimetro fisso con scelta del modello, metriche di successo e stima dei costi di esercizio — prima di scrivere una riga di codice.
- 03
Sviluppo in sprint
Prima il set di valutazione, poi la funzionalità, misurata su di esso a ogni sprint in un ambiente di staging che puoi provare tu stesso.
- 04
Lancio e supporto
Deployment, monitoraggio, alert sui costi e una finestra di supporto — più riaddestramento o aggiornamento dei prompt quando il mondo cambia.
Tecnologie che usiamo
- OpenAI
- Claude
- DeepSeek
- Kimi
- PyTorch
- TensorFlow
- Hugging Face
- LangChain
- Scikit-learn
- OpenCV
- Python