I Nostri Servizi
Portiamo l’intelligenza artificiale all’interno dei tuoi processi aziendali, fornendo soluzioni di AI Integration che trasformano i dati in insight operativi e abilitano automazioni intelligenti.
Punti di forza del servizio
Perché scegliere i nostri servizi di AI Integration:
Modelli su misura e precisione
Utilizziamo tecniche di machine learning supervisionato e deep learning per creare modelli addestrati specificamente sui tuoi dati, garantendo risultati accurati e rilevanti.Scalabilità intelligente
Architetture cloud-native che si adattano automaticamente al carico di lavoro, garantendo prestazioni costanti anche in caso di picchi di utilizzo.Sicurezza e compliance
Implementiamo crittografia dei dati in transito e a riposo, controlli di accesso basati su ruoli e auditing completo per rispettare GDPR e normative di settore.Supporto end-to-end
Dalla raccolta e pulizia dei dati alla messa in produzione del modello, passando per il monitoraggio continuo delle metriche di performance e il retraining periodico.
Tecnologie di terze parti
Yolo
Usiamo YOLO per rilevare oggetti in tempo reale nelle app, alimentando funzioni AI contestuali rapide e precise.
CVAT
CVAT etichetta immagini e video in team, creando dataset accurati per addestramento, validazione e feedback continui
Vultr
Distribuiamo modelli AI su VPS Vultr, garantendo scalabilità elastica, bassa latenza, sicurezza e controllo completo.
Haystack
Integrando Haystack offriamo ricerca semantica su documenti, fornendo risposte contestuali intelligenti e pertinenti.
Le sfide che risolviamo
Integrare l’AI in azienda può presentare ostacoli tecnici e organizzativi che rallentano i progetti o ne pregiudicano il ROI. Con il nostro approccio strutturato, affrontiamo:
- Dati frammentati e di bassa qualità
- Raccolta centralizzata
- Normalizzazione e validazione automatica per garantire un training efficace
- Complessità del modello
- Scelta dell’architettura ottimale (decision tree, reti neurali, transformer)
- Tuning degli iperparametri per massimizzare le performance
- Scalabilità in produzione
- Containerizzazione con Kubernetes
- Deployment continuo per mantenere il servizio disponibile
- Possibilità di scalare orizzontalmente
- Conformità normativa
- Data governance
- Anonimizzazione dei dati
- Audit dei processi per rispondere a GDPR e policy interne
- Adozione e change management
- Formazione del team
- Interfacce intuitive
- Dashboard personalizzate
Domande frequenti
Vogliamo che tu abbia tutte le informazioni chiare prima di iniziare: ecco le risposte ai quesiti più comuni sull’AI Integration.
Che tipo di dati servono per addestrare un modello AI?
Possiamo lavorare con dataset strutturati (CRM, ERP) o non strutturati (testi, immagini, log): l’importante è disporre di campioni rappresentativi e correttamente etichettati.
Quanto tempo richiede lo sviluppo di una soluzione AI end-to-end?
Dall’analisi dei dati al deployment in produzione, mediamente servono 8–12 settimane, variabili in base alla dimensione del dataset e alla complessità del modello.
È possibile integrare il modello AI nelle mie applicazioni esistenti?
Sì: creiamo microservizi RESTful o gRPC che si interfacciano facilmente con le tue app, CRM o sistemi di terze parti.
Come misurate l’efficacia di un modello AI in produzione?
Monitoriamo metriche quali accuratezza, precision, recall, AUC-ROC e tempi di inferenza in un dashboard dedicato, attivando alert in caso di drift.
Offrite training e supporto per il mio team?
Assolutamente: organizziamo workshop pratici su MLOps, best practice di data management e utilizzo delle dashboard per garantire autonomia operativa.
