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Servizi / AI

Intelligenza artificiale che arriva in produzione.

Realizziamo applicazioni LLM, sistemi di retrieval e pipeline di ML che reggono il traffico reale — strumentati, valutati e gestiti. Una demo è facile; noi rilasciamo la versione che regge.

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Il nostro approccio

Prima le eval, poi le feature.

La maggior parte dei progetti AI si blocca perché nessuno sa dire se sia migliorata. Partiamo da un risultato misurabile, costruiamo prima l'harness di valutazione e solo dopo rilasciamo le funzionalità. Retrieval, agenti e fine-tuning sono mezzi — l'eval è il contratto.

  1. 01Risultato ed eval definiti prima di scrivere una riga di codice del modello
  2. 02Retrieval e grounding prima della generazione pura
  3. 03Human-in-the-loop dove la posta in gioco è alta
  4. 04Budget di costo e latenza trattati come requisiti primari

Funzionalità

Cosa costruiamo.

  • Applicazioni LLM e agenti

    Assistenti e agenti con budget, allowlist e una persona nel processo dove conta.

  • Retrieval-augmented generation

    Risposte ancorate ai tuoi documenti, ogni affermazione riconducibile a una fonte citata.

  • Ricerca semantica e ibrida

    Retrieval ibrido con reranker, che mostra i passaggi con punteggio prima che venga generata una sola parola.

  • Document intelligence

    Confidenza per campo su ogni estrazione: i punteggi bassi si fermano per la revisione, il resto passa direttamente.

  • Computer vision

    Modelli che leggono immagini e video, dalla classificazione e il rilevamento all'OCR su documenti scansionati.

  • Pipeline ML e training

    Training dall'ingestione al deploy canary, vincolato a un'eval da superare prima della promozione.

  • MLOps e harness di valutazione

    Golden set, regression gate in CI ed eval online campionate ogni giorno.

  • Model serving e inferenza

    Inferenza in produzione strumentata per costi, latenza e qualità fin dal primo giorno.

Sul campo

Altre quattro schermate dal nostro lavoro.

UI reale del prodotto, mostrata con dati demo.

Retrieval prima della generazione — ricerca ibrida su 12.408 chunk di contratti, quattro passaggi citati e una risposta in cui tutte e cinque le affermazioni risalgono alle fonti.
Training notturno #412 — sette fasi, un eval gate da superare 8/8 prima del canary, e budget di costo, latenza e per chiamata ciascuno al 70%.
La fase Operate — drift sotto la soglia di allerta di 0,40, €0,0042 per chiamata contro un budget di €0,0060 e 240 eval online campionate al giorno.
Human-in-the-loop dove serve — tutto ciò che è sotto 0,85 di confidenza si ferma qui; l'altro 92% passa direttamente.

Come lavoriamo

Dal prompt al modello in esercizio.

  1. 01

    Inquadrare

    Definiamo il risultato, l'eval che lo misura e la fetta più piccola che valga la pena rilasciare.

  2. 02

    Fondare

    Retrieval, pipeline di dati e guardrail — perché il modello risponda partendo dalla tua realtà.

  3. 03

    Rilascio

    Inferenza in produzione, strumentata per costi, latenza e qualità fin dal primo giorno.

  4. 04

    Esercizio

    Monitoriamo le eval in produzione e ci proteggiamo dal drift, poi consegniamo o gestiamo il sistema insieme a te.

Risultati

Cosa restituisce il lavoro.

Numeri dai sistemi AI che gestiamo oggi in produzione.

1M+

Documenti elaborati

92%

Straight-through processing

8

Suite di eval in CI

24/7

Inferenza gestita

Prodotti

AI, in versione prodotto.

Pagamenti AI

Lascia che l'AI spenda — entro i limiti che definisci tu

Budget, allowlist di merchant, soglie di approvazione e un kill switch — pagamenti agentici sotto policy umana.

Ogni azione tracciata

Vedi il casoOperatività

Il back office dietro ogni front end

Customer 360, code operative ed entrambi i rail di pagamento su un'unica interfaccia — ogni azione privilegiata è motivata e sottoposta ad audit.

Una console, l'intera operatività

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Hai un sistema AI da costruire?

Raccontaci il risultato che vuoi muovere. Torneremo con un'eval, un'architettura e un piano.

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