Servizi
AI applicata e workflow agentici
Non promettiamo AI generica. Progettiamo sistemi multi-agente con memoria, orchestrazione e governance.
Competenze
Cosa costruiamo
Sistemi multi-agente
Memoria a breve e lungo termine su più livelli, riassunto automatico dopo 10 interazioni per ottimizzare l'uso dei token, così le conversazioni lunghe conservano il contesto entro la finestra del modello.
Voice AI in tempo reale
STT/TTS con gestione intelligente delle interruzioni, che distingue la voce umana dal rumore ambientale. Latenza obiettivo sotto i 200 ms.
Pipeline RAG
Chunking semantico, deduplicazione vettoriale, paginazione a cursore su Weaviate per dataset oltre i 10.000 documenti.
NLU privacy-first
Classificatore in tempo reale per i dati sensibili, cancellazione selettiva della memoria su richiesta dell'utente, progettazione sui requisiti del GDPR fin dall'inizio.
AI per sviluppatori
Roslyn + LLM per generare automaticamente gli unit test, agenti per la documentazione del codice, workshop aziendali di AI-in-Coding.
Analisi documentale con AI
Analisi di data room, estrazione strutturata da documenti non strutturati, due diligence automatizzata.
Casi d'uso
Per chi è
Aziende con dati non strutturati
È il punto di partenza più comune nel mid-market italiano: i dati stanno in cartelle condivise, thread di email, PDF scansionati, export di vecchi ERP e nel file Excel di qualcuno. Nessuna data governance. Nessuna API. Nessuna struttura.
La risposta sbagliata è comprare uno strumento di AI. Quella giusta è capire a quali domande l'azienda deve rispondere con quei dati, e poi costruire il livello di retrieval attorno a quelle domande.
Il nostro approccio: un discovery sprint di 2 settimane per mappare cosa esiste, dove sta e di che qualità è. Poi un RAG MVP di 4 settimane su un corpus definito e circoscritto. Validato con utenti reali prima di qualsiasi ulteriore investimento. È il punto d'ingresso per le organizzazioni che non hanno mai messo in produzione un sistema di AI.
Ingegneria e documentazione tecnica
Gli studi di ingegneria civile, strutturale, aerospaziale e industriale siedono su corpus enormi: norme ISO e UNI, standard EN, specifiche di progetto, capitolati, documentazione degli appaltatori, storici delle revisioni, manuali tecnici. Un ingegnere senior conosce questo corpus d'istinto. Ma il corpus conta migliaia di pagine, cambia di continuo e varia per cliente e per giurisdizione.
Costruiamo sistemi RAG che ragionano sulla documentazione tecnica. Gli ingegneri fanno domande in linguaggio naturale e ricevono risposte citate: norma, numero dell'articolo, revisione. Il sistema è consapevole delle versioni: sa quale revisione di una norma si applica alla data di un progetto e non risponde con una clausola superata.
Ogni risposta viene registrata: chi ha chiesto, quando, quale documento ha risposto. Dove c'è responsabilità professionale, non è facoltativo.
Finanza e data room regolamentate
Un agente AI che agisce su dati finanziari non è un chatbot. È un sistema che prende decisioni operative. Internal audit, risk management e compliance chiederanno: chi ha autorizzato questa azione? Quale modello ha deciso? Su quali dati? Il log è immutabile? È stato applicato il principio dei quattro occhi?
Progettiamo architetture di agenti con approval gate human-in-the-loop prima di qualsiasi azione di scrittura, audit trail a prova di manomissione con retention configurabile, RBAC con separazione fra front office / rischio / compliance / IT, e log completo di ogni chiamata all'LLM: input, output, versione del modello, timestamp, per ogni inferenza.
Controlli mappati su: DORA (resilienza operativa, registrazione degli incidenti), MiFID II (tracciabilità delle decisioni), AI Act (requisiti dei sistemi ad alto rischio), GDPR (minimizzazione dei dati, diritto alla spiegazione).
Domande frequenti