Automazione documentale
Estrazione strutturata da fatture, contratti, report. LLM con guardrail e human-in-the-loop dove serve.
Capitolo iii · ai
AI come leva,non come slogan.
Progettiamo sistemi di intelligenza artificiale che entrano nel processo aziendale e ci restano. Modelli proporzionati al problema, controlli di qualità misurabili, costi prevedibili.
In breveAutomazione intelligente dei processiAI per analisi dati e supporto decisionaleSistemi predittivi e ottimizzazioneIntegrazione LLM nei flussi aziendaliValutazione modelli e controllo qualità
AI EngineeringLa disciplina «AI engineering» arriva a AI Deployment, come tutte le altre.
(01) Approccio
Il modello giusto, non quello più grande.
Un buon sistema di AI è quello che, dato un problema, sceglie il modello più piccolo che lo risolve — perché è più sostenibile, più verificabile, più sicuro.
01
Partiamo dal processo che la soluzione deve servire e definiamo metriche di successo prima del modello. Costruire un classificatore senza una baseline misurata è uno spreco da entrambe le parti.
02
Le architetture che proponiamo sono ibride: regole esplicite dove servono, modelli ML dove portano valore, LLM dove la comprensione del linguaggio è il collo di bottiglia. Mai una sola tecnologia per tutto.
03
Mettiamo in produzione con guardrail: validazione output, fallback deterministici, monitoraggio del drift, costo per chiamata. Un sistema di AI è un sistema software — vale tutta l'ingegneria di un sistema software.
(02) Stack
Strumenti per produzione, non solo demo.
Tecnologie scelte perché reggono il passaggio da prototipo a sistema in esercizio.
PythonPyTorchscikit-learnXGBoostHugging FaceOpenAI / Anthropic APILangChainLlamaIndexPinecone / QdrantMLflowWeights & BiasesFastAPITriton Inference ServerONNXDocker / Kubernetes
(03) Ambiti
Dove l'AI paga.
Tre famiglie di applicazione in cui i ritorni sono misurabili e ripetibili.
Predizione operativa
Previsione domanda, manutenzione, churn. Modelli classici quando bastano, deep learning quando serve davvero.
Assistenti interni
Sistemi RAG su documentazione aziendale. Risposte verificabili, citazioni, controllo accessi.
(04) Domande ricorrenti
FAQ.
Le risposte che daremmo anche al telefono, ma scritte.
No. Riduciamo il lavoro a basso valore aggiunto perché le persone si concentrino sulle decisioni che richiedono giudizio umano.
Solo se è un'opzione esplicitamente concordata. La configurazione di default tutela i dati aziendali con setup self-hosted o servizi enterprise con clausole sui dati.
Concordiamo un budget di costo per inferenza fin dal design e monitoriamo i token / chiamate giornaliere. Niente bollette a sorpresa.
Da un assessment di processi candidati: dove l'AI ha ROI alto e rischio basso. Spesso non è dove ci si aspetta.
Parliamone
Avete un processo che chiede attenzione umana al posto sbagliato?
Se è un ostacolo, trasformiamolo in innovazione. Trenta minuti, nessun impegno.
Trenta minutiUna conversazione per capire se siamo la società giusta.
Nessun pitchSi parla del vostro problema, non di noi.
Risposta in un giornoEntro un giorno lavorativo dalla richiesta.
Le altre competenze
Cinque discipline, un solo punto di arrivo.
- I.
«I dati non sono affidabili»
Ingegneria & Analisi DatiRisolviData architecture e integrazione, BI e reporting, automazione flussi informativi, banche dati e sistemi EDP.
- II.
«I processi sono ancora manuali»
Ingegneria SoftwareRisolviSviluppo custom, gestionali, e-commerce ad alto valore, integrazioni applicative, soluzioni proprietarie.
- III.
«L'organizzazione frena»
Consulenza Aziendale & ManagerialeRisolviAdeguato assetto, processi, governance, digitalizzazione d'impresa e supporto strategico.
- IV.
«Manca una figura senior»
Temporary ManagementRisolviManager a progetto in fasi di crescita o ristrutturazione. Change management, coordinamento trasformazione.
- V.
«La sicurezza è un problema aperto»
CybersecurityRisolviAudit, protezione infrastrutture, compliance GDPR e NIS2, incident response, formazione.