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Rete neurale collegata a robot, grafici e flussi di dati
Cosa facciamo

Intelligenza Artificiale & Automazione dei Processi

Elevate la produttività e sbloccate nuove opportunità di business integrando algoritmi intelligenti e flussi automatizzati.

Cosa facciamo

Dove interviene l’AI

Tre famiglie di casi d’uso. Partiamo sempre da un campione dei vostri dati, non da una demo costruita su misura per convincere.

01

Machine Learning & Predictive Analytics

Algoritmi che apprendono dai dati per prevedere scenari e ottimizzare i processi.

  • Manutenzione predittiva sugli impianti
  • Previsione della domanda e dei consumi
  • Controllo qualità sui dati di processo
02

Robotic Process Automation (RPA)

Automazione di flussi di lavoro complessi e ripetitivi fra diversi sistemi software.

  • Estrazione dati da documenti e e-mail
  • Riconciliazioni e inserimenti fra sistemi diversi
  • Flussi di approvazione automatici
03

Computer Vision & NLP

Soluzioni per l’analisi delle immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale.

  • Controllo visivo dei pezzi in linea
  • Lettura di bolle, DDT e fatture fornitore
  • Assistenti documentali sugli archivi aziendali
Come lavoriamo

Dal campione di dati al modello in produzione

Quattro fasi con un punto di uscita dichiarato: se l’accuratezza non basta, ci fermiamo prima di spendere.

01 · settimana 1

Campione e fattibilità

Cento foto di pezzi o un mese di documenti bastano per dire se il caso è trattabile e con che margine d’errore.

Questa valutazione non si paga.

02 · settimane 2-5

Prova su misura

Addestriamo un primo modello sui vostri dati e misuriamo l’accuratezza raggiunta.

Se non basta, ci fermiamo qui e lo diciamo.

03 · settimane 6-14

Integrazione nel processo

Il modello entra nel flusso di lavoro reale, con un passaggio di controllo umano dove l’errore ha conseguenze.

04 · in continuo

Monitoraggio e riaddestramento

Le prestazioni si misurano nel tempo: quando i dati cambiano, il modello va riaddestrato. È parte del contratto, non un extra.

Tecnologie

Tecnologie

Tecnologie mature e documentate: il codice deve restare manutenibile anche da chi non l’ha scritto.

Modelli e visione
PyTorch ONNX OpenCV
Linguaggio e documenti
LLM API RAG
Automazione
RPA
Domande frequenti

Le domande che ci fanno più spesso

Quanti dati servono per partire?

Meno di quanti si pensi: cento immagini per un controllo visivo o un mese di documenti per un’estrazione dati bastano per una prima valutazione di fattibilità.

I nostri dati finiscono in un servizio esterno?

Solo se lo decidete voi. Dove il dato è sensibile facciamo girare i modelli su cloud europeo o su un server in azienda, e il perimetro viene messo per iscritto prima di partire. I vostri dati non addestrano modelli di terzi.

Cosa succede se il modello sbaglia?

Il margine d’errore viene dichiarato e misurato prima del rilascio. Nei casi critici il modello propone e una persona conferma: l’automazione non decide da sola.

Quanto dura la valutazione iniziale?

Una settimana, e non si paga. Al termine sapete se il caso è trattabile, con che accuratezza e con quale ordine di grandezza di costo.