I Nostri Servizi

Per un MVP focalizzato partiamo da €15k. Progetti enterprise multi-team scalano da €50k in su, in base a scope, integrazioni e SLA richiesti. Dopo una call esplorativa di 15 minuti riceverai un range concreto basato sul tuo caso, senza impegno.

Per un MVP focalizzato siamo tipicamente sulle 4-8 settimane. Progetti enterprise multi-team richiedono 3-6 mesi distribuiti in release iterative, con demo settimanale al cliente.

Tu. Tutto il codice è tuo e finisce nel tuo repository Git privato. Nessun vendor lock-in, nessuna licenza ricorrente sul codice prodotto, documentazione tecnica inclusa.

Forniamo documentazione tecnica operativa, training del tuo team interno e contratto di manutenzione opzionale. Puoi continuare con noi o passare la palla al tuo team senza dipendenze nascoste.

Specializzati su Next.js 15+, React 19, TypeScript, Supabase, PostgreSQL. Per backend e CLI usiamo anche C#/.NET e Rust quando ha senso. Per il mobile sviluppiamo app native iOS e Android con React Native ed Expo (vedi il servizio dedicato App Mobile).

GDPR-first by design: dati cifrati at-rest e in-transit, Row Level Security su Supabase, audit trail e backup automatici. Per progetti enterprise eseguiamo audit di sicurezza dedicato prima del go-live.

Sì. Integriamo via API REST/GraphQL, webhook, messaging queue o direttamente a livello database quando necessario. Eseguiamo assessment preliminare per identificare il pattern di integrazione più solido.

No, se usiamo le loro API enterprise (no-training by default) oppure se deployiamo modelli open-source localmente con Ollama o vLLM. Documentiamo per iscritto il data flow prima di iniziare.

Per un POC su scope definito (chatbot RAG su documenti interni, agente single-tool) partiamo da €10k. Per implementazioni production con multi-agent, integrazioni e MLOps siamo da €25k in su, scalando con numero di tool e fonti dati. Forniamo preventivo concreto dopo discovery.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) permette all'LLM di rispondere basandosi su documenti tuoi aggiornati in tempo reale invece che solo sul training generico. Ha senso quando l'accuratezza su knowledge interna è critica (supporto, legale, medicale, tecnico).

Sì, architettiamo sempre con layer di astrazione che permette di swappare OpenAI, Anthropic, Gemini o modelli locali Ollama senza riscrivere la business logic. Zero lock-in sul provider.

Definiamo insieme metriche di valutazione (relevance, factual accuracy, tone), costruiamo un golden dataset di test e misuriamo ogni release contro il baseline. Nessun 'funziona bene' senza numeri.

Sì, tramite API, webhook, n8n o server MCP custom. Esperienza consolidata su integrazione con Supabase, HubSpot, Zendesk, email transazionale e knowledge base interne.

MCP (Model Context Protocol) è lo standard aperto che permette a Claude, Cursor e altri tool AI di accedere in modo sicuro a tool e dati interni. Costruiamo server MCP che espongono le tue API interne come tool invocabili dagli assistenti AI.

SEO ottimizza per i motori di ricerca classici (Google, Bing). GEO (Generative Engine Optimization) ottimizza per farsi citare da ChatGPT, Perplexity, Claude e Google AI Overview — dove l'utente non clicca più sui link ma legge la risposta sintetizzata dall'AI.

Partiamo da €1.5k/mese per retainer con setup + ottimizzazione continua. Campagne paid hanno budget media separato che dipende dal tuo mercato (B2B tech tipicamente CPL €30-150).

Per query ad alta concorrenza 4-6 mesi per risultati solidi, per long-tail e GEO si vedono segnali già dopo 8-12 settimane. Forniamo reporting mensile con progress reali su keyword, impression, CTR e conversioni.

Sì, multi-canale: Google Ads, Meta, LinkedIn e TikTok. Setup tracking completo (GTM, GA4, pixel, enhanced conversions), creative testing e ottimizzazione settimanale per ridurre CPL e aumentare quality score.

Attribution completa server-side quando possibile (GA4 + backend eventi), UTM consistency, dashboard reporting settimanale con CAC, LTV, payback period. Zero dashboard vanity, solo metriche legate a fatturato.

Setup provider (Resend, Brevo, Mailchimp), segmentazione audience, workflow di benvenuto, nurturing multi-step, re-engagement, transactional email. Include anche A/B test su subject line, tempi di invio e CTA.

Sì, architettiamo con export pulito e schema documentato. Ogni scelta di tool è motivata per iscritto, niente vendor lock-in nascosto.

Per prodotti SaaS selezionati accettiamo una quota equity + retainer mensile invece del modello progetto-a-preventivo. È un modello partnership: vinciamo se il prodotto vince. Valutato case-by-case dopo discovery.

Tipicamente 6-10 settimane per un MVP focalizzato con auth, multi-tenancy, billing Stripe base e primo workflow utente. Feature extensions e scaling arrivano in release iterative successive.

Il cliente tipicamente, con documentazione operativa completa. Stack di default: Vercel (frontend), Supabase (auth + DB + storage), Trigger.dev (background jobs), Stripe (billing). Puoi anche self-hostare su AWS/GCP/on-premise se serve.

Row Level Security su Supabase con policy per tenant_id, audit trail separato per tenant, backup per tenant. Nessun rischio di data leak cross-tenant: policy testate automaticamente nella CI.

Stripe è il default (il più maturo per SaaS B2B), ma integriamo anche Paddle, Lemon Squeezy e processor locali se serve. Gestione completa di webhook, dunning, proration, tax compliance (Stripe Tax).

Sì, retainer di manutenzione ed evoluzione continua è parte del modello partnership. In alternativa trasferiamo ownership operativa al tuo team interno con training dedicato.

Onboarding guidato misurato (time-to-first-value), email transazionali intelligenti, dashboard usage e alert automatici quando un utente sta per disengagearsi. Se non c'è PMF, nessuna feature lo compensa.

Entrambe, da un'unica codebase React Native/Expo: lo stesso codice genera l'app per App Store e Google Play. Risparmi tempo e costi rispetto a due sviluppi nativi separati, mantenendo prestazioni ed esperienza native su ogni dispositivo.

Per un MVP mobile focalizzato partiamo da €18k. App complete con backend, AI e integrazioni scalano in base allo scope. Dopo una call di 15 minuti ricevi un range concreto sul tuo caso, senza impegno.

Sì, è il nostro punto forte: assistenti conversazionali, riconoscimento vocale (speech-to-text), modelli ML/predittivi e consigli personalizzati, on-device o via cloud. In Lottomatik.ai abbiamo integrato dettatura vocale e un motore AI direttamente nell'app.

Sì. Gestiamo build (EAS), certificati, schede App Store e Google Play, processo di review e aggiornamenti OTA. Tu segui l'avanzamento, noi portiamo l'app sugli store.

Sì. Lottomatik.ai è un'app companion iOS+Android sviluppata interamente da noi, con backend ML, AI vocale, notifiche push e autenticazione — dal concept agli store.

Tu. Tutto il codice finisce nel tuo repository privato, nessun vendor lock-in. Puoi proseguire con noi o passare la manutenzione al tuo team interno, con documentazione e training inclusi.

Per discutere strategie, alpha source e infrastruttura esistente con livello di dettaglio utile a scoping onesto. È una tutela per entrambi: tu proteggi IP, noi lavoriamo su informazioni vere invece che su ipotesi generiche.

Tu, al 100%. Codice, parametri ottimizzati, segnali, dati storici elaborati — tutto tuo, nel tuo repository privato, senza diritti residui o royalty per noi. Documentato contrattualmente.

Regola assoluta: mai usare dati futuri per calcolare valori passati. Pipeline point-in-time correct, walk-forward validation, test out-of-sample rigorosi, randomized Monte Carlo su gap e slippage. Ogni assunzione documentata.

Esperienza su Interactive Brokers, Binance (spot + futures), Bybit, CQG, Rithmic, MetaTrader. Connettività REST/WebSocket e FIX per broker istituzionali. Deploy su prime broker valutato case-by-case.

Limiti per strategia (max position, max exposure), kill-switch su max drawdown intraday, circuit breaker su latency degradation, reconciliation automatica broker vs P&L interno, alerting multicanale (email, Telegram, webhook).

Multi-source: tick/bar da broker istituzionali, Polygon, Binance archive, CCXT storici, vendor premium per equity. Pipeline di cleaning documentata (gap handling, split adjustment, timezone-aware, no survivorship bias).

Sì, con disciplina: feature engineering point-in-time, validazione walk-forward, calibrazione probabilità, backtest rigoroso. ML è utile quando migliora il baseline, non perché è ML — rifiutiamo progetti dove il cliente vuole ML come marketing, senza baseline.