AI e Machine Learning
AI personalizzata integrata in prodotti reali — chatbot, agenti, RAG, computer vision e voce che vanno in produzione, non solo in demo.
La maggior parte dei "progetti AI" muore in fase di demo — un prompt d'effetto in un sandbox che non arriva mai a toccare dati di produzione, autenticazione o utenti reali. I nostri no. Costruiamo l'infrastruttura attorno al modello: pipeline di retrieval che attingono ai tuoi documenti e database reali (pgvector, LlamaIndex), orchestrazione di agenti che richiamano i tuoi strumenti e le tue API interne (LangGraph), e i guardrail, il logging e le tracce di citazione che rendono l'output di un LLM qualcosa di cui il tuo team può fidarsi e che può effettivamente mettere in produzione. Che si tratti di un assistente di supporto ancorato alla tua knowledge base, di una pipeline di estrazione documentale o di un agente vocale in tempo reale, il lavoro segue la stessa disciplina: collegare un modello a un sistema che deve funzionare martedì e continuare a funzionare tra sei mesi.
Questo servizio è pensato per aziende con un problema specifico e delimitato — non per "aggiungere l'AI alla roadmap". Team di supporto sommersi da ticket ripetitivi. Team operativi che ricopiano manualmente dati da moduli scansionati o documenti d'identità. Team di prodotto che vogliono personalizzazione o previsione del churn ma non hanno un team ML per costruirla. Lavoriamo con OpenAI e Anthropic Claude per i task linguistici, PyTorch per modelli personalizzati di visione e previsione, ed ElevenLabs insieme a OpenAI Realtime per la voce — scegliendo lo stack in base a ciò che il problema richiede, non a ciò che va di moda.
Qui la credibilità nasce dal rigore nella definizione dell'ambito, non dalle dimensioni. Partiamo da una porzione ristretta ma funzionante, costruita sui tuoi dati reali — non una demo generica di chatbot — perché è l'unico modo per sapere se l'accuratezza del retrieval, la latenza e i casi limite reggeranno, prima di impegnare il budget sull'intero progetto.
Il nostro processo
Audit di Dati e Ambito
Mappiamo i tuoi documenti, database o fonti immagine/audio rispetto al caso d'uso — chatbot, agente, visione o voce — e definiamo gli standard di accuratezza e latenza prima di scrivere codice.
Prototipo Ancorato ai Dati
Costruiamo una porzione funzionante basata sui tuoi dati reali: una pipeline RAG in pgvector e LlamaIndex, oppure una prima versione di un modello di visione/voce, così la qualità del retrieval viene dimostrata da subito, non data per scontata.
Sviluppo di Agenti e Integrazioni
La logica di chiamata agli strumenti viene implementata tramite LangGraph, collegata alle tue API e ai tuoi sistemi interni, con citazioni, guardrail e logging, così gli output sono tracciabili e non una scatola nera.
Consolidamento e Consegna
Eseguiamo test di carico sui casi limite, ottimizziamo prompt e retrieval sull'uso reale, e consegniamo un sistema pronto per la produzione e dotato di monitoraggio, non una demo che si rompe sotto traffico reale.
Cosa offriamo
Chatbot e Assistenti
Assistenti LLM per supporto e vendite, basati sui tuoi documenti, su web, WhatsApp o Slack
Agenti AI e Sistemi RAG
Agenti in grado di usare strumenti e sistemi di retrieval che rispondono a partire dai tuoi dati privati, con citazioni
Computer Vision e OCR
Riconoscimento di oggetti, estrazione dati da documenti/documenti d'identità e pipeline di controllo qualità
AI Vocale e Speech
Agenti vocali in tempo reale, trascrizione e traduzione live con OpenAI Realtime ed ElevenLabs
ML e Raccomandazione
Modelli personalizzati di previsione, churn, rilevamento frodi, forecasting e personalizzazione
Le tecnologie che utilizziamo
Domande frequenti
Dicci cosa
costruire.
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AI e Machine Learning
Lo sviluppo di intelligenza artificiale e machine learning consiste nel collegare modelli di linguaggio, visione, voce o previsione a un prodotto reale, in modo che rispondano a partire dai vostri dati e continuino a funzionare in produzione. In Prixelo questo significa chatbot e assistenti basati su LLM ancorati ai vostri documenti, agenti di IA in grado di usare strumenti, sistemi di retrieval (RAG) che citano le fonti, pipeline di computer vision e OCR, agenti vocali in tempo reale e modelli personalizzati di previsione o raccomandazione. È adatto ad aziende con un problema specifico e circoscritto: team di assistenza che gestiscono ticket ripetitivi, team operativi che ridigitano dati da moduli scansionati o team di prodotto che vogliono la personalizzazione senza un team di ML interno. Il lavoro comprende un audit dei dati e del perimetro, un prototipo funzionante sui vostri dati reali, l'integrazione con le vostre API e i sistemi interni e una consegna solida con monitoraggio e logging. Un prototipo funzionante è di solito pronto in 2-4 settimane, una versione pronta per la produzione in 8-12 settimane. Un chatbot o un'integrazione RAG dal perimetro definito parte da 7.000 $; gli agenti di IA e i sistemi personalizzati di visione o voce partono da 20.000 $ e oltre.
Domande frequenti
Che cosa include lo sviluppo di intelligenza artificiale e machine learning?
Include tutto ciò che sta intorno al modello, non solo il prompt. Il perimetro tipico comprende l'integrazione di LLM, il retrieval sui vostri documenti tramite ricerca vettoriale, agenti che richiamano i vostri strumenti e le API interne, computer vision e OCR, funzioni vocali e di riconoscimento del parlato, e modelli di raccomandazione o previsione. Ogni progetto include anche guardrail, logging e tracciabilità delle citazioni, così il vostro team può verificare da dove proviene una risposta, oltre al monitoraggio una volta che il sistema è operativo.
Che cos'è il RAG e quando serve a un'azienda?
RAG (retrieval-augmented generation, generazione aumentata dal recupero) significa che il sistema cerca prima nei vostri contenuti, come articoli di assistenza, policy o record di database, e poi il modello linguistico risponde usando solo ciò che ha trovato. Serve a un'azienda quando le risposte devono riflettere informazioni private o che cambiano spesso, su cui un modello generico non è mai stato addestrato, e quando utenti o personale devono vedere su quale fonte si basa una risposta.
Quali problemi si prestano bene a uno sviluppo di IA su misura?
I casi più adatti sono attività circoscritte e ripetute, con input chiari e un risultato misurabile: rispondere a domande di assistenza ricorrenti partendo da una knowledge base, estrarre campi da moduli o documenti d'identità scansionati, smistare o riassumere le richieste in arrivo, trascrivere chiamate o prevedere l'abbandono dei clienti dai dati esistenti. Un obiettivo ampio come «aggiungere l'IA al prodotto» conviene di solito ridurlo prima a una sola attività di questo tipo, così da verificare l'accuratezza prima di impegnare altro budget.
Come si riducono le risposte sbagliate o inventate di un sistema di IA?
Basiamo le risposte su fonti recuperate, mostriamo le citazioni e limitiamo il sistema ai compiti per cui è stato definito. Prima di scrivere codice concordiamo quali accuratezza e tempi di risposta siano accettabili, poi testiamo su esempi reali tratti dai vostri dati, compresi i casi limite più scomodi. Registrare ogni richiesta e ogni risposta rende gli errori tracciabili, così prompt e retrieval vengono regolati sull'uso reale anziché a intuito.
Che cosa dobbiamo preparare prima di avviare un progetto di IA?
Soprattutto l'accesso ai dati su cui lavorerà il sistema: documenti, tabelle di database, immagini di esempio o registrazioni audio, insieme a qualche esempio reale delle domande o delle attività che dovrà gestire. È utile anche indicare una persona che conosca bene il processo e possa giudicare se i risultati sono corretti. Mappiamo queste fonti durante l'audit del perimetro, quindi non serve che tutto sia perfettamente organizzato in anticipo.
Che cosa succede dopo la messa in produzione del sistema di IA?
La consegna include monitoraggio e logging, così potete vedere come viene usato il sistema e dove incontra difficoltà. Il traffico reale di solito fa emergere domande e input che i test non avevano coperto, quindi prompt e retrieval vengono messi a punto in base a quell'uso. Anche modelli e fornitori cambiano nel tempo, perciò conviene pianificare nuovi test periodici ogni volta che il modello sottostante viene aggiornato o sostituito.