AI2025 progetta e integra tecnologie di frontiera: machine learning, NLP, computer vision e automazione intelligente. Il nostro approccio unisce esperienza ingegneristica, attenzione ai dati e obiettivi chiari, per portare valore misurabile a team operativi e direzioni.
Costruiamo pipeline robuste, metriche chiare e pratiche di affidabilità. Ogni modello è pensato per l’uso reale: input imperfetti, vincoli, eccezioni e gestione del cambiamento.
Dalla prototipazione alla produzione: versionamento, monitoraggio, sicurezza, governance e documentazione. Il risultato è un sistema che i team usano con fiducia, giorno dopo giorno.
Definiamo indicatori che parlano al business e alla delivery. Ottimizzazione continua, riduzione degli sprechi, e piani di evoluzione che proteggono l’investimento tecnologico nel tempo.
Scegliamo componenti e pattern per durare: modelli, dati, monitoraggio e governance. Qui sotto trovi le aree in cui lavoriamo più spesso, con esempi concreti di utilizzo.
Previsioni, ottimizzazione e rilevamento anomalie. Modelli interpretabili quando serve, e robusti su dati reali.
Analisi testi, knowledge base e assistenti interni. Prompt e valutazione con metriche per affidabilità e coerenza.
Visione artificiale per controllo qualità, conteggio, tracking e letture automatiche. Dataset e labeling guidati da obiettivi.
Orchestrazione di processi complessi con regole, modelli e controlli. Automazioni che restano governabili e auditabili.
Progettiamo flussi con responsabilità chiare, tracciabilità e gestione dei rischi. La tecnologia non è solo modello: è processo, audit e manutenzione.
Definiamo benchmark, criteri e “guardrail” per mantenere la qualità in produzione. L’obiettivo è stabilità: risultati coerenti anche quando i dati cambiano.
Costruiamo una roadmap di adozione graduale: quick wins, consolidamento e piattaforma. La priorità è ridurre attrito e aumentare l’adozione interna, step dopo step.
Ogni caso d’uso parte da un obiettivo operativo, non da una demo. Qui trovi alcuni scenari tipici che rendiamo scalabili: modelli, dati, integrazioni e supervisione.
Rilevamento difetti e anomalie su linee produttive con immagini. Riduzione delle rilavorazioni e standardizzazione dei controlli, con dashboard per analisi e miglioramento continuo.
Previsioni e suggerimenti operativi per ridurre errori di prelievo, migliorare il bilanciamento delle postazioni e gestire picchi di richieste, con regole e modelli cooperativi.
Ricerca semantica e sintesi controllata su procedure, manuali e report. Accesso rapido alle informazioni, con citazioni interne e criteri di qualità per ridurre ambiguità.
Lavoriamo per iterazioni brevi, con una sequenza semplice e ripetibile. Ogni fase produce un output verificabile: documentazione, demo, test e criteri di passaggio alla fase successiva.
Le recensioni qui sotto sono esempi editoriali di feedback tipici raccolti durante progetti complessi: chiarezza, capacità di integrazione e cura dei dettagli operativi.
“Hanno trasformato un’idea in un sistema adottato sul campo. Documentazione chiara, integrazione ordinata e attenzione ai casi limite: esattamente ciò che serve quando l’AI entra nei processi.”
“Ottimo equilibrio tra velocità e controllo: hanno definito metriche, monitoraggio e procedure. Ora abbiamo visibilità sulle prestazioni e un percorso chiaro per l’evoluzione.”
“Hanno reso semplice ciò che sembrava complicato: roadmap, prototipi e passaggio in produzione senza sorprese. In più, formazione pratica per rendere autonomo il team.”
Risposte essenziali per capire come lavoriamo, cosa consegniamo e come gestiamo qualità e sicurezza.
In genere proponiamo una prima iterazione breve: definizione obiettivi, analisi dati, baseline e demo controllata. La durata dipende da qualità e disponibilità dei dati, ma l’impostazione è sempre orientata a risultati verificabili.
Usiamo metriche, test e monitoraggio in produzione, con controlli di accesso e tracciabilità. Definiamo inoltre ruoli, policy e procedure operative, così l’AI resta governabile nel tempo.
Sì. Lavoriamo con integrazioni progressive: API, connettori, pipeline dati e interfacce operative. L’obiettivo è ridurre attrito e inserire l’AI dove il team lavora già.
Consegniamo componenti pronti per l’uso: modelli, pipeline, dashboard, documentazione e linee guida operative. Include anche un piano di monitoraggio e una roadmap di evoluzione per i successivi rilasci.
Raccontaci il contesto: obiettivo, sistema attuale e principali vincoli. Ti rispondiamo con una proposta di percorso e i prossimi passi operativi.
ContattaciSiamo a Milano e lavoriamo con team distribuiti. Scrivici: descrivi in poche righe il processo, il tipo di dati e il risultato che vuoi ottenere. Ti risponderemo con una proposta di percorso.
Compila il form: riceverai un popup di conferma immediata. Nessun invio a server in questa demo.
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