AI e Machine Learning

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.