Codice sorgente e infrastruttura
Repository, configurazioni e definizione dell'infrastruttura. Tutto tuo, senza componenti opache che restano in mano nostra.
Ingegneria del software
Sviluppo software con intelligenza artificiale
La maggior parte dei progetti IA si ferma alla demo. La distanza tra un prototipo che funziona in riunione e un sistema che regge l'uso quotidiano è fatta di integrazioni, gestione degli errori e monitoraggio: è la parte che sappiamo fare.
30 minuti tecnici, con chi scriverebbe il codice.
- Dal prototipo alla produzione
- On-premise quando i dati non escono
- Codice e documentazione consegnati
- Nessun vincolo di piattaforma
Quando serve
Quando ha senso costruire su misura
Comprare è quasi sempre più veloce. Costruire conviene quando ricorre una di queste condizioni.
- Il processo da coprire è specifico della tua azienda e nessun prodotto sul mercato lo rispecchia.
- I dati non possono uscire dalla tua infrastruttura, per vincoli normativi o contrattuali.
- Il sistema deve integrarsi in profondità con gestionali e database esistenti, non affiancarli.
- Un prototipo o uno script interno funziona, ma non è affidabile abbastanza per l'uso quotidiano.
Se un prodotto già pronto copre l'80% del bisogno, di solito conviene quello: lo diciamo anche quando significa non fare il progetto.
Cosa consegniamo
Software che qualcun altro può mantenere
Un sistema è finito quando funziona anche senza chi lo ha scritto. È il criterio con cui consegniamo.
Integrazioni con i sistemi esistenti
Collegamenti a gestionale, database, servizi interni e API di terze parti, con gestione degli errori e dei casi limite.
Valutazione automatica della qualità
Test e metriche che dicono se il sistema continua a rispondere bene dopo una modifica: senza, ogni aggiornamento è una scommessa.
Deploy e monitoraggio
Containerizzazione, rilascio ripetibile e visibilità su costi, latenza ed errori una volta che il sistema è acceso.
Documentazione e passaggio di consegne
Documentazione tecnica e sessioni con il tuo team, perché la manutenzione possa passare a chi vuoi tu.
Come lavoriamo
Come procede un progetto di sviluppo
Cicli brevi con qualcosa di funzionante da vedere presto, invece di una consegna unica alla fine.
Specifica tecnica
Definiamo comportamento atteso, casi limite, integrazioni e criteri di accettazione. È la fase che evita le sorprese costose.
Prima versione funzionante
Costruiamo il percorso principale end-to-end, così puoi provarlo davvero invece di valutarlo su una descrizione.
Consolidamento
Casi limite, prestazioni, costi di esercizio e sicurezza. È qui che un prototipo diventa un sistema affidabile.
Produzione e consegna
Messa in esercizio, monitoraggio attivo e passaggio di consegne. Restiamo disponibili per il periodo di assestamento.
Cosa costruiamo
I sistemi su cui lavoriamo
Aree in cui abbiamo scritto codice arrivato in produzione, non solo sperimentazioni.
Agenti IA
Sistemi che eseguono compiti in più passaggi usando strumenti e API, con controlli, limiti di spesa e supervisione umana nei punti critici.
Sistemi RAG e GraphRAG
Recupero delle informazioni su documenti e knowledge graph, con citazione delle fonti e misurazione della qualità delle risposte.
Modelli di machine learning
Previsione, classificazione e rilevamento anomalie: dalla preparazione dei dati al modello in esercizio, con il riaddestramento previsto fin dall'inizio.
Inferenza on-premise ed edge
Modelli che girano sulla tua infrastruttura o vicino alla macchina, quando latenza, costi o riservatezza escludono il cloud.
Computer vision
Analisi di immagini e video per controllo qualità, riconoscimento e conteggio, anche su hardware con risorse limitate.
MLOps
Rilascio ripetibile, versionamento dei modelli, monitoraggio della qualità nel tempo e contenimento dei costi di inferenza.
Come si lavora insieme
Come si struttura un incarico
La forma dipende da quanto è definito il problema quando iniziamo.
POC a perimetro fisso
Quando la fattibilità tecnica è ancora incerta: si verifica l'ipotesi più rischiosa prima di impegnarsi sullo sviluppo completo.
Quando la domanda è "si può fare?".
Sviluppo a milestone
Il progetto procede per traguardi con consegne verificabili: a ogni milestone puoi valutare l'avanzamento e correggere la rotta.
Quando il sistema da costruire è chiaro.
Consulenza machine learning
Quando il team sviluppa internamente ma serve competenza specifica: scelta degli algoritmi, impostazione della valutazione, revisione del codice.
Quando serve profondità tecnica, non braccia in più.
Non pubblichiamo listini: il costo di uno sviluppo dipende da quante integrazioni servono, dallo stato dei dati, dai requisiti di affidabilità e dal periodo di supporto dopo il rilascio. Definiamo il perimetro nella prima call e la proposta arriva con numeri per ciascuna milestone.
Domande frequenti
Le domande tecniche più frequenti
Comprare, quando un prodotto copre il bisogno: costa meno e si attiva subito. Costruire conviene quando il processo è specifico, i dati non possono uscire, o l'integrazione con i sistemi interni è la parte principale del lavoro. È una delle prime cose che valutiamo, e a volte la risposta è che non serve un progetto.
Sì. Esistono modelli aperti che girano sulla vostra infrastruttura, on-premise o in cloud privato, e per alcuni casi anche direttamente su hardware in campo. Cambia il profilo di costo e le prestazioni ottenibili, quindi è una scelta da fare all'inizio del progetto.
Come preferisci. Consegniamo codice e documentazione perché il tuo team possa prenderlo in carico, e facciamo le sessioni di passaggio necessarie. Se preferisci lasciare a noi la manutenzione, si definisce un accordo di supporto separato.
Entrambi, secondo il caso. I modelli commerciali sono spesso la scelta più rapida e capace; quelli aperti vincono su riservatezza, costi a volume elevato e indipendenza dal fornitore. Progettiamo il sistema in modo da poter cambiare modello senza riscriverlo.
Con una valutazione automatica costruita insieme al sistema: un insieme di casi rappresentativi e metriche che dicono, dopo ogni modifica, se la qualità è salita o scesa. Senza questo strumento non è possibile far evolvere un sistema IA in sicurezza, ed è la prima cosa che manca nei progetti ereditati.
Servizi collegati
Se prima di costruire serve capire cosa costruire, si parte da qui.
Intelligenza artificiale per aziende
Non serve rivoluzionare l'azienda per usare l'IA. Si parte da un processo che oggi costa ore di lavoro, si verifica in poche settimane su dati veri, e si estende solo quando i numeri lo giustificano.
Consulenza intelligenza artificiale
Ti aiutiamo a decidere cosa ha senso fare con l'IA, cosa no, e in che ordine. Poi, se serve, lo costruiamo: siamo gli stessi che scrivono il codice, quindi i consigli devono reggere alla prova dei fatti.
Consulente intelligenza artificiale
A volte non serve affidare un progetto: serve qualcuno con cui ragionare prima di decidere. Un ingegnere senior che conosce il tuo contesto, disponibile con continuità, senza assumere una figura a tempo pieno.
Parliamone
Descrivici il sistema che hai in mente
Mezz'ora tecnica per capire fattibilità, integrazioni necessarie e il modo più economico per verificare la parte più rischiosa.