Dal dato all’azione: moduli AI pronti per casi reali
Ogni soluzione nasce da un obiettivo operativo chiaro: ridurre tempi, aumentare qualità, migliorare la tracciabilità e supportare decisioni in scenari complessi. Il nostro stack è modulare e integrabile con sistemi esistenti.
Previsioni e classificazioni
Modelli supervisionati e non supervisionati per domanda, rischio operativo e segmentazioni robuste.
Testo, ricerca e sintesi
Estrazione di informazioni, classificazione documentale e assistenti per knowledge base aziendali.
Ispezione e riconoscimento
Rilevamento anomalie, conteggio, tracciamento e lettura di elementi visivi in contesti industriali.
Workflow e orchestrazione
Pipeline che uniscono regole e modelli, con audit trail, controlli e integrazione con strumenti di lavoro.
Progetti guidati dai risultati, non dalle slide
Partiamo da una mappa del processo: ingressi, regole, punti critici, indicatori di qualità e dipendenze operative. Definiamo un “percorso minimo” per validare l’impatto, poi estendiamo in modo incrementale con monitoraggio e controlli.
- Analisi dati e readiness: qualità, copertura, variabilità, bias
- Prototipo misurabile: metriche tecniche e metriche operative
- Messa in produzione: logging, versioning, osservabilità e governance
- Evoluzione continua: retraining, test e feedback dagli utenti
Dai documenti alla decisione operativa
Classificazione, estrazione campi e controlli di coerenza: riduci la variabilità e abilita flussi più lineari. Utile per richieste, pratiche interne, report e controlli di conformità.
Esempi reali: sanità, produzione e logistica
L’AI diventa utile quando si innesta nei flussi: richieste, priorità, controlli qualità, pianificazione e tracciamento. Qui sotto alcuni scenari tipici che affrontiamo con sistemi integrati.
Priorità e operatività
Supporto a triage amministrativo, smistamento richieste, sintesi documentale e riduzione delle attività manuali ripetitive, con controlli e tracciabilità.
Qualità e manutenzione
Visione artificiale per difetti e anomalie, previsioni su parametri di processo e alert intelligenti per ridurre scarti e aumentare stabilità di linea.
Pianificazione e tracciamento
Ottimizzazione di percorsi, previsione volumi, controllo picking e gestione eccezioni con NLP per ticket e comunicazioni operative.
Rilevamento anomalie su ordini e priorità dinamiche: riduzione del backlog e meno eccezioni in fase di preparazione.
Computer vision per difetti superficiali e segnali deboli: maggiore uniformità nelle verifiche e meno rework.
Classificazione e estrazione campi con controlli: flussi più lineari e meno verifiche manuali.
Feedback da team operativi e responsabili di processo
Testimonianze sintetiche su collaborazione, chiarezza e affidabilità delle soluzioni integrate.
“Hanno tradotto un problema complesso in step concreti. La parte di monitoraggio ci ha dato fiducia già dal primo rilascio.”
“La visione artificiale è stata integrata senza stravolgere la linea. Risultati chiari e dashboard comprensibili.”
“NLP per ticket e richieste interne: meno confusione, priorità migliori e una sintesi automatica davvero utile.”
“Apprezzo l’approccio incrementale: prima un pilota misurabile, poi estensione. La squadra è stata sempre disponibile.”
“Ottima attenzione a qualità dei dati e regole di accesso. Abbiamo definito insieme una governance sostenibile.”
“Integrazione pulita con API e ambienti esistenti. La documentazione operativa è chiara e davvero utilizzabile.”
Domande frequenti su progetti AI nel 2025
Risposte pratiche per capire come partire, cosa serve e come misurare l’impatto.
Parliamo del tuo caso d’uso
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