Intelligenza Artificiale per il tuo business
Pipeline RAG, agenti multi-LLM, server MCP custom. AI come amplificatore del tuo team, con ownership totale dei dati.
Progettiamo sistemi AI production-ready: pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) con vector DB ed embedding, sistemi multi-agente orchestrati con LangChain, LangGraph e Pydantic AI, fine-tuning di LLM open-source per task di dominio, server MCP (Model Context Protocol) custom e workflow automation. Dalle chatbot agli agenti autonomi, dalla categorizzazione intelligente di email, ticket e documenti alla ricerca semantica su knowledge base aziendali. Affianchiamo il lavoro tecnico con la formazione dei team all'uso dell'AI e con l'integrazione degli assistenti nei processi e nei software già in uso.
- ✓Processi ripetitivi automatizzati senza sostituire le decisioni umane critiche: AI come amplificatore, non come black box
- ✓Team che sanno cosa delegare all'AI, come verificarne i risultati e quali dati non condividere, grazie a una formazione costruita sui loro casi reali
- ✓RAG su knowledge base private con controllo granulare di cosa l'AI può leggere e citare nelle risposte
- ✓Multi-LLM senza lock-in (OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Groq, Ollama locale) — cambi provider quando cambia il pricing
- ✓Fine-tuning su dati proprietari per ottenere risposte coerenti con il tuo tone of voice e dominio di business
Tipologia, tempi e stack
| Tipo progetto | RAG, agenti, chatbot, document processing, workflow automation, server MCP custom, formazione dei team, integrazione nei sistemi esistenti |
|---|---|
| Tempi tipici | Da 3 a 10 settimane per MVP agente, iterazione continua su dataset e prompt |
| Stack tipico | LangChain, LangGraph, Pydantic AI, pgvector, Qdrant, OpenAI, Anthropic, Ollama, n8n |
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Domande frequenti
I miei dati finiscono nel training di OpenAI o Anthropic?+
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.
Quanto costa un sistema AI custom?+
Dipende dallo scope: un POC definito (chatbot RAG su documenti interni, agente single-tool) è un impegno diverso da un'implementazione production con multi-agent, integrazioni e MLOps, che scala con numero di tool e fonti dati. Niente listino — forniamo un preventivo concreto dopo la discovery.
Cos'è RAG e quando ha senso rispetto a un semplice chatbot?+
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).
Posso cambiare provider LLM dopo il lancio?+
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.
Come valutate la qualità delle risposte generate?+
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.
Potete integrare l'AI nei nostri sistemi esistenti (CRM, ticketing, email)?+
Sì, tramite API, webhook, n8n o server MCP custom. Esperienza consolidata su integrazione con Supabase, HubSpot, Zendesk, email transazionale e knowledge base interne.
Cosa significa deployare un server MCP custom?+
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.
Fate formazione all'uso dell'AI per i team aziendali? A chi è rivolta e cosa serve?+
Sì. È rivolta a chi lavora ogni giorno con documenti, clienti e processi: operations, amministrazione, commerciale, supporto, management. Lavoriamo in workshop pratici su casi reali della tua azienda: cosa conviene delegare all'AI e cosa no, come scrivere prompt efficaci, come verificare i risultati e quali regole di utilizzo e di riservatezza dei dati adottare. Durata e formato (in presenza o da remoto, singola sessione o percorso) si definiscono dopo una call conoscitiva, in base alle persone coinvolte e ai loro strumenti. Serve solo qualche esempio di lavoro reale da cui partire: non servono competenze tecniche.
Cosa significa integrare l'AI nei nostri processi e software esistenti, e con quali rischi?+
Significa collegare l'AI a ciò che usate già, senza sostituirlo: assistenti che leggono i vostri documenti, si agganciano al CRM o al gestionale e automazioni in cui una persona controlla i passaggi che contano. I rischi principali sono risposte sbagliate, azioni non volute e dati che escono dal perimetro. Li gestiamo limitando i permessi dell'AI a ciò che serve, mantenendo la verifica umana sulle azioni critiche, registrando cosa è stato fatto e documentando per iscritto il flusso dei dati prima di partire.
Come lavoriamo
Il nostro processo agenzia in 5 step
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