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.
- ✓Processi ripetitivi automatizzati senza sostituire le decisioni umane critiche: AI come amplificatore, non come black box
- ✓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 |
|---|---|
| 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.
Come lavoriamo
Il nostro processo agenzia in 5 step
Discovery & Spec
Analizziamo obiettivi, vincoli e KPI insieme al team prodotto del cliente. Definiamo scope, deliverable e criteri di accettazione prima di stimare — niente stime su scope sfocato.
Architettura
Disegniamo data model, integrazioni esterne e contratti tra moduli. Niente codice prima che la mappa sia chiara: risparmi settimane di refactor a valle.
Sviluppo iterativo
Cicli brevi con demo settimanale al cliente, branch dedicato per ogni feature, code review continuo. Ogni release è production-ready, non un prototipo buttato là .
Review & test
Test automatici, checklist QA, audit di sicurezza e accessibilità prima del rilascio. Niente sorprese in produzione, niente incident nelle prime 48 ore.
Deploy & handover
Deploy in produzione, documentazione operativa e training del team interno per autonomia totale post-progetto. Puoi continuare con noi o passare la palla senza dipendenze nascoste.