Practice

Artificial Intelligence

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Portiamo l'AI dove conta davvero: nei processi, nei prodotti e nelle decisioni. Identifichiamo i casi d'uso ad alto impatto e li mettiamo in produzione, con risultati misurabili.

01 - Cosa facciamo
Capabilities

Quattro aree, una sola direzione.

Quattro modi di portare l'AI in produzione. Non demo da conferenza — capability che si misurano sulla bottom line.

01

LLM & agentic AI

Assistenti conversazionali, copilot interni, workflow agentici. Modelli foundation orchestrati su strumenti aziendali reali.

  • RAG su corpus aziendali
  • Multi-agent workflows
  • Function-calling & tools
  • Eval & guardrails
02

Machine learning

Quando la statistica regge meglio del LLM. Modelli predittivi, classificazione, raccomandazione calibrati e spiegabili.

  • Churn & LTV
  • Demand forecasting
  • Recommendation systems
  • Anomaly detection
03

AI productisation

Trasformiamo un prototipo che gira in laboratorio in una feature live, monitorata, con un costo per query noto.

  • Prompt & context design
  • Inference cost engineering
  • Latency & caching
  • Human-in-the-loop UX
04

MLOps & responsible AI

Deployment, monitoring, retraining, audit. L'infrastruttura che evita il modello-shrine: vivo, controllato, etico.

  • CI/CD per modelli
  • Drift & bias monitoring
  • Model registry & versioning
  • AI policy & EU AI Act
02 - Come lavoriamo
Il metodo

Sei mosse, in sequenza.

Dall'identificazione del caso d'uso al modello in produzione, in 90 giorni. La sequenza tiene anche su programmi annuali.

01
Discover

Use case mining

Workshop con i team operativi per trovare i casi a valore.

02
Frame

Feasibility & ROI

Stimiamo costo, accuratezza target, tempi.

03
Design

Architettura del modello

Scelta tra fine-tuning, RAG, ML classico.

04
Build

Pilot & eval

Modello funzionante su dati reali. Eval suite, baseline umana, costi misurati per query.

05
Activate

Go-live

Integrazione nei flussi reali, training degli utenti, KPI di adozione. Niente lancio silenzioso

06
Operate

MLOps & retrain

Monitoring di drift, accuracy e cost-per-query. Retraining quando i numeri lo chiedono non quando l'agenda lo prevede.

04 - Lo stack
Toolchain

Strumenti e framework

Lavoriamo cross-vendor. Questi sono gli strumenti su cui abbiamo team certificato e progetti in produzione.

Foundation OpenAIFoundation Antrophic ClaudeFoundation LlamaFoundation MistralOrchestration LangChainOrchestration LlamaIndexCloud Vertex AICloud Azure OpenAIML MLPyTorchVector Pinecone