ChatGPT è straordinario, ma non conosce i vostri contratti, il vostro storico clienti o le specifiche tecniche dei vostri prodotti. Costruiamo sistemi AI addestrati sui vostri dati proprietari — non su quelli di tutti gli altri.
Non addestrate su dati generici. Ogni sistema AI che costruiamo è alimentato dai vostri dati proprietari: storici, documenti, processi specifici.
Partiamo da un problema concreto con una metrica da migliorare. Se non vediamo un ROI chiaro, ve lo diciamo prima di iniziare.
L'AI non è un add-on. È integrata nei vostri tool esistenti: CRM, gestionale, dashboard. Il team la usa senza cambiare workflow.
I vostri documenti aziendali diventano conoscenza interrogabile. Manuali tecnici, contratti, normative, storico email: un assistente che risponde citando le fonti esatte.
Modelli addestrati sui vostri dati storici per prevedere: domanda di prodotti, rischio abbandono clienti, anomalie finanziarie, manutenzione predittiva su impianti.
Un assistente contestuale integrato nei vostri tool esistenti: riassume email, genera bozze di offerta, scova anomalie nei dati, risponde a domande sul CRM o sul gestionale.
Fatture, contratti, email, segnalazioni di assistenza: classificati, taggati e instradati automaticamente in base al contenuto. Senza regole rigide, ma con modelli che imparano.
Agenti che pianificano ed eseguono task multi-step in modo autonomo: raccoglie dati da più fonti, analizza, prende decisioni, aggiorna sistemi. Supervisione umana dove serve.
Tutto gira sui vostri server o cloud dedicato. Nessun dato aziendale entra in modelli pubblici di terze parti. Privacy by design, compliance GDPR nativa.
Usiamo i modelli e le infrastrutture giusti per il problema specifico — non un approccio unico per tutto.
Uno studio legale aveva migliaia di contratti, sentenze e normative in PDF. Abbiamo costruito un sistema RAG che permette agli avvocati di interrogare l'archivio in linguaggio naturale e ricevere risposte con le fonti citate esatte. Il tempo di ricerca documentale è passato da ore a secondi.
Un'azienda di servizi B2B perdeva 2–3 ore per offerta commerciale, raccogliendo dati da CRM, storico cliente e listini. Abbiamo costruito un copilot integrato in HubSpot che genera automaticamente la bozza dell'offerta partendo dai dati esistenti. L'account rivede e invia.
Un'industria manifatturiera aveva dati di telemetria da 40 macchine ma nessun sistema di analisi. Abbiamo addestrato un modello che rileva pattern anomali precursori di guasto con 72 ore di anticipo. I fermi macchina non programmati sono stati ridotti drasticamente.
Dipende dal caso d'uso. Per la maggior parte dei progetti usiamo modelli frontier (GPT-4, Claude) con RAG — è più rapido, più economico e spesso più accurato dell'addestramento custom. Il fine-tuning ha senso quando avete dati molto specifici di dominio e serve massima precisione su terminologia proprietaria.
No, se non volete. Possiamo configurare deployment con API enterprise (dove OpenAI garantisce no training sui dati), oppure usare modelli open-source su infrastruttura cloud privata o on-premise. La scelta dipende dal vostro livello di sensibilità dei dati.
Lo definiamo insieme prima di iniziare. Identifichiamo una metrica misurabile (ore risparmiate, errori ridotti, conversioni aumentate) e la usiamo come baseline. Ogni progetto AI parte da un problema concreto con un risultato atteso numerico — non dall'entusiasmo per la tecnologia.
30 minuti di call. Vi mostriamo un caso d'uso reale rilevante per il vostro settore e stimiamo il ROI.
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