Integrazione AI
Integrazione AI
I progetti AI dovrebbero partire da un problema concreto. Noi capiamo dove l'AI aiuta davvero la tua azienda e dove basterebbe un semplice script. Poi costruiamo la soluzione giusta.
L'AI dentro al prodotto, non incollata sopra.
Integrare l'AI vale la pena solo quando cambia il modo in cui le persone usano il prodotto. Tre cose che misuriamo in ogni progetto.
Il tempo di risposta scende sotto gli 8 secondi
Retrieval e reasoning ancorati ai tuoi dati. Il cliente trova la risposta più in fretta di quanto impiegherebbe a chiederla a una persona; sempre, su ogni canale.
Tasso di allucinazioni sotto il 2%
Ogni risposta viene valutata con una suite di test fissa prima di andare in produzione. Le allucinazioni vengono intercettate, misurate e trattate come bug.
Marketing automation, non solo chat
Agenti AI che scrivono le prime bozze dell'outreach, riassumono le chiamate, qualificano i lead. La chat è solo una delle superfici; è nelle automazioni di back-office che si vede il vero risparmio.
I tuoi dati attraversano livelli di intelligenza
Non incolliamo l'AI ai tuoi sistemi. La integriamo nella tua pipeline dati, così impara da tutto ciò che la tua azienda già sa.
Com'è davvero
Uno sguardo alla superficie con cui clienti e operatori lavorano ogni giorno; niente screenshot da marketing, niente dati finti.
AI portata in produzione, non demo.
Ogni progetto qui sotto ha una suite di valutazione vera, un tetto di costo vero e utenti veri che ci lanciano query ogni giorno.
Quando usare l'AI e quando lasciar stare
Non ogni problema richiede una rete neurale. Ecco come valutiamo se l'AI è lo strumento giusto, su un progetto cliente reale.
Costruire un modello personalizzato o usarne uno pre-addestrato?
Why
Il cliente aveva 800 esempi etichettati: troppo pochi per addestrare da zero, ma abbastanza per fare fine-tuning su un modello base. Il fine-tuning ci ha portato all'89% di accuratezza in 3 settimane, invece di 6 mesi di raccolta dati.
Alternatives Considered
Addestrare da zero darebbe più controllo, ma richiede dieci volte più dati. Per questo caso d'uso, il fine-tuning ha centrato l'obiettivo di accuratezza a una frazione del costo.
Inferenza cloud o on-premise?
Why
Il cliente elabora 500 documenti al giorno. A quel volume il cloud costa circa 200 EUR al mese. L'hardware on-premise costerebbe 40.000 EUR iniziali più la manutenzione. Il conto era presto fatto.
Alternatives Considered
L'on-premise ha senso quando elabori oltre 50.000 documenti al giorno o hai vincoli stringenti sulla residenza dei dati. Questo cliente non aveva nessuno dei due vincoli.
Elaborazione in tempo reale o batch?
Why
Al cliente non serve una classificazione istantanea. Le email vengono smistate alle 8:00 e alle 14:00. L'elaborazione in batch costa il 70% in meno dell'inferenza in tempo reale e ci lascia il tempo di validare i risultati prima dell'instradamento.
Alternatives Considered
L'elaborazione in tempo reale è indispensabile per le chat con i clienti o per l'instradamento del supporto dal vivo. Per l'elaborazione interna dei documenti, il batch è quasi sempre la scelta migliore.
Dovremmo automatizzare anche i casi limite?
Why
Il modello gestisce l'87% dei casi con alta confidenza. Il restante 13% è ambiguo. Automatizzarlo richiederebbe tre volte più dati di addestramento e qualche errore resterebbe comunque. Conviene, ed è più accurato, lasciare le eccezioni a una persona.
Alternatives Considered
Se i casi limite sono moltissimi (migliaia al giorno), può avere senso investire in un modello dedicato. Per questo cliente erano 26 casi al giorno: la revisione umana basta e avanza.
Una superficie AI funzionante, una suite di valutazione e il team formato per farla evolvere.
I progetti AI falliscono quando il modello cambia e nessuno se ne accorge. Noi consegniamo un sistema che puoi misurare e un team che sa quando rimisurarlo.
- Pipeline di retrieval e reasoning collegata alle tue fonti dati
- Suite di valutazione con almeno 50 casi di test misurati per ogni superficie
- Dashboard dei costi con dettaglio per modello e per cliente
- Routing di fallback (da modello piccolo a modello grande) al raggiungimento del tetto di spesa
- Registro dei prompt con versionamento e rollback
- Sprint di formazione di due settimane per il tuo team sull'iterazione di prompt e retrieval
Carica un documento e guarda l'AI estrarre i dati
Carica una fattura o un contratto di esempio. Guarda il modello riconoscere i campi, estrarre i valori e assegnare un punteggio di confidenza. Senza login.
Cosa offre davvero l'AI
Accuratezza al primo rilascio
Elaborazione dati più veloce
Riduzione della classificazione manuale
Tempo medio al primo modello in produzione
Tre formule per un progetto AI.
Il lavoro sull'AI è iterativo: firmiamo sprint di due settimane, non contratti da 12 mesi. La matrice fissa il tetto totale per ciascuna formula.
Una superficie AI, valutata in ogni dettaglio
Pronto in 4 settimane
- Una sola superficie AI (chatbot, ricerca, classificatore, ecc.)
- Pipeline di retrieval e suite di valutazione da 50 casi
- Dashboard dei costi con alert
- Un livello di fallback tra modelli
- Deployment multi-tenant
- Fine-tuning su misura
Integrazione AI in produzione
Pronto in 8 settimane
- Fino a 3 superfici AI coordinate (chat, agent e classificatore)
- Suite di valutazione da oltre 150 casi con CI di regressione
- Tool calling verso il tuo CRM / DB / API esistenti
- Fallback multi-modello con tetti di spesa per livello
- Registro dei prompt e versionamento
- Retainer trimestrale per l'evoluzione dei prompt
Piattaforma AI multi-prodotto
Progetto su scala trimestrale
- Superfici e integrazioni di tool illimitate
- Fine-tuning su misura e RLHF dove aggiunge valore reale
- Deployment multi-tenant con valutazione per ogni cliente
- Ingegnere ML dedicato (full-time)
- Audit trimestrale su drift e bias
- Code escrow e clausola di uscita
Esclusa la spesa per le API dei modelli (OpenAI, Anthropic, Google). Usiamo i tuoi account, così il costo resta trasparente. Cloud e vector DB addebitati a parte.
Aggiungine uno a qualsiasi tier.
I progetti AI si abbinano bene all'automazione lato crescita. Questi quattro si agganciano senza attriti.
Come uno studio contabile ha automatizzato il 91% della riconciliazione fatture
3.000 fatture riconciliate a mano ogni mese
Quattro persone passavano le settimane a riconciliare le fatture in arrivo con gli ordini d'acquisto aperti. Per ogni riconciliazione bisognava verificare nome del fornitore, importo, voci e numero d'ordine su due sistemi diversi. Gli errori costavano allo studio una media di 8.000 EUR al mese in contestazioni.
Estrazione OCR con riconciliazione AI
Abbiamo addestrato un modello per estrarre i campi dalle fatture (qualsiasi formato, qualsiasi lingua) e associarli agli ordini d'acquisto aperti. In base al punteggio di confidenza, le corrispondenze certe vanno in approvazione automatica, quelle incerte finiscono in una coda di revisione umana con tutto il contesto allegato.
4 persone ora gestiscono solo le eccezioni
Il 91% delle fatture viene riconciliato in automatico. I costi delle contestazioni sono scesi quasi a zero. Il team oggi si occupa di trattative con i fornitori e pianificazione finanziaria, non più di confronti manuali tra dati.
Fatture riconciliate in automatico (prima 0%)
Calcolatore dei costi di integrazione AI
Costo di sviluppo più costo di gestione mensile: il quadro completo.
Apri il calcolatore completo con la metodologiaI tuoi parametri
05 fieldsInfluenza la tariffa media; i senior costano il 35 % in più.
Risposte Oneste
Cosa chiedono le persone prima di investire nell'AI
Ce le sentiamo chiedere a ogni call commerciale. Se la tua domanda non c'è, prenota una chiamata.
Può darsi. Per la classificazione servono almeno qualche centinaio di esempi etichettati. Per la previsione, 6-12 mesi di dati storici sono un buon punto di partenza. Se non bastano, a volte possiamo partire da modelli pre-addestrati e fare fine-tuning sul tuo dataset più piccolo. Lo verifichiamo nelle prime due settimane, prima che tu prenda qualsiasi impegno.
Ogni modello ha una soglia di confidenza. Sotto quella soglia, il caso passa a una persona. Sulle decisioni aziendali critiche teniamo sempre una persona nel processo. L'AI gestisce i volumi; il tuo team ci mette il giudizio.
Verifichiamo i bias prima del rilascio e teniamo sotto controllo il drift dopo. Per l'AI generativa, vincoliamo le risposte ai dati del tuo settore e le confrontiamo con risultati noti. Siamo onesti su ciò in cui l'AI è poco affidabile: alcune attività è meglio non automatizzarle.
Sì. Rilasciamo l'AI come API REST che si affianca ai tuoi sistemi attuali. Il tuo ERP, CRM o strumento su misura chiama l'API e riceve il risultato. Nessun cambio di piattaforma.
Proof of concept in 4 settimane su dati reali. Vedi i dati di accuratezza e decidi se andare in produzione. Il passaggio in produzione richiede altre 4-8 settimane, a seconda della complessità dell'integrazione.
Per quanto abbiamo visto, no. L'AI si occupa del lavoro ripetitivo ad alto volume; chi prima lo svolgeva passa ad attività che richiedono giudizio umano. Lo studio contabile che ha automatizzato la riconciliazione delle fatture oggi dedica quel tempo alle trattative con i fornitori e alla gestione delle eccezioni.
Hai un progetto in mente? Parliamone.
Prenota una call di 30 minuti. Ti ascoltiamo, capiamo il problema e ti diciamo se possiamo aiutarti.