Intelligenza Artificiale & Automazione
Copertura completa delle 6 aree dell'AI moderna, esclusivamente lato software: machine learning (modelli supervised, unsupervised, reinforcement learning), deep learning con reti neurali multi-strato per dati complessi, natural language processing per chatbot, traduzione automatica, sentiment analysis e information extraction, computer vision (vedi servizio dedicato), software per robotica (ROS/ROS2, simulation environment, motion planning, perception stack, sensor fusion — l'intelligenza che guida la macchina, non l'elettronica che la costruisce), sistemi esperti rule-based per domini regolamentati (finance, healthcare, legal). Ci occupiamo dell'intero ciclo: data pipeline, training, fine-tuning, RAG, agent autonomi, function calling, guardrails, MLOps e monitoring drift in produzione. AI concreta e misurabile nei tuoi flussi operativi, non demo.
Cosa includiamo
- Training e fine-tuning di modelli supervised, unsupervised e reinforcement learning su dataset proprietari
- Architetture deep learning multi-strato per serie temporali, dati tabulari e segnali complessi
- Pipeline NLP: named entity recognition, sentiment analysis, information extraction, traduzione automatica neurale
- Implementazione RAG (Retrieval-Augmented Generation) con vector store e LLM privati o open-weight
- Agent autonomi con function calling, tool use e orchestrazione multi-step (LangChain, LlamaIndex, framework custom)
- Software per robotica: stack ROS/ROS2, motion planning, perception stack e sensor fusion
- MLOps: CI/CD per modelli, monitoraggio drift in produzione, versionamento dataset e model registry
- Sistemi esperti rule-based per domini regolamentati (finance, healthcare, legal) con audit trail verificabile
Quando ti serve
Azienda manifatturiera con processi manuali ripetitivi
Il cliente ha operatori che svolgono attività classificabili, estrattive o decisionali in modo manuale. I costi operativi crescono, la scalabilità è bloccata. Cerca un sistema che apprenda dai dati storici e sostituisca o assista quei passaggi in produzione.
Software house che vuole integrare AI nei propri prodotti
Il prodotto esiste, funziona, ma i competitor iniziano a offrire funzionalità predittive o conversazionali. Il CTO non ha un team ML interno e non vuole costruirlo da zero. Serve un partner che porti il modello dentro il prodotto senza riscrivere l'architettura.
PMI in settore regolamentato con necessità di sistemi decisionali tracciabili
Finance, healthcare o legal: il cliente deve automatizzare decisioni ma non può usare modelli black-box. Serve un sistema rule-based o ibrido con output spiegabili, log auditabili e conformità alle normative di settore.
Azienda con flotta di robot o macchine autonome da rendere più intelligenti
La macchina esiste già fisicamente. Il problema è il software di percezione, pianificazione e controllo. Il cliente cerca competenza ROS/ROS2 e sensor fusion per far evolvere il comportamento autonomo senza toccare l'hardware.
Domande frequenti
Quanto tempo serve per avere un modello in produzione?
Dipende dalla disponibilità e qualità dei dati. Con un dataset pulito e un caso d'uso circoscritto, un primo modello deployato in produzione richiede 6-12 settimane. Se i dati vanno raccolti, etichettati o bonificati, si sale a 3-5 mesi. Il monitoraggio e il retraining continuativo sono separati e vanno pianificati nella fase di design.
Usiamo già ChatGPT o altri LLM: cosa aggiungete voi?
Un LLM generico non conosce i vostri dati, i vostri processi e non ha guardrails su cosa può o non può rispondere nel vostro contesto. Noi costruiamo il layer applicativo: RAG su knowledge base privata, agent con accesso controllato ai sistemi interni, validazione dell'output e monitoring delle allucinazioni in produzione.
I nostri dati sono sensibili. Come gestite la privacy?
I modelli possono girare in cloud privato, on-premise o in ambienti VPC isolati. Per i settori regolamentati lavoriamo con modelli open-weight deployati internamente, senza che i dati escano dall'infrastruttura del cliente. L'architettura di deployment viene concordata prima di scrivere una riga di codice.
Cosa succede se il modello degrada nel tempo?
Il data drift è fisiologico: i dati reali cambiano rispetto al training set. Implementiamo monitoring statistico sulle distribuzioni di input e output, con soglie di allerta configurabili. Quando il modello scende sotto una soglia di performance definita, scatta un processo di retraining semi-automatico o manuale secondo la criticità del sistema.
Abbiamo bisogno di AI spiegabile per i nostri auditor. È possibile?
Sì. Per contesti regolamentati usiamo modelli interpretabili by design (alberi decisionali, regressione logistica con feature engineering) oppure tecniche post-hoc come SHAP e LIME su modelli più complessi. In ogni caso produciamo documentazione tecnica dell'output decisionale utilizzabile in audit.
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