Servizio — IA e Data Engineering
IA e Data Engineering
Sistemi IA di livello produzione — integrazioni LLM, agenti autonomi, pipeline RAG, automazione n8n e infrastruttura di data engineering. Dal prototipo alla scala enterprise, senza il clamore.
IA che va in produzione — non solo nelle presentazioni.
La maggior parte dei progetti IA fallisce al deployment. Sviluppiamo sistemi IA affidabili, osservabili e cost-efficient che funzionano 24/7.
Affidabilità di livello produzione
Gestione degli errori, catene di fallback, monitoraggio dei costi e osservabilità integrati. Sistemi IA che funzionano senza supervisione umana.
Architettura LLM-agnostica
Sviluppiamo su astrazioni — sostituite GPT-4 con Claude o Llama senza riscrivere l'app. Prova del futuro dal primo giorno.
Vero data engineering
Pipeline ETL, vector store, data lake e feature engineering. L'IA è buona quanto i dati su cui gira.
ROI misurabile
Definiamo le metriche di successo prima di scrivere codice. Ogni sistema IA viene consegnato con dashboard che provano il valore aziendale.
Soluzioni IA e dati full-stack
Dai wrapper LLM agli agenti autonomi e alle piattaforme dati enterprise — sviluppiamo tutto.
Integrazione e fine-tuning LLM
GPT-4, Claude, Gemini o LLM open-source (Llama, Mistral) integrati nel vostro prodotto. Fine-tuning e prompt engineering inclusi.
Agenti IA e sistemi autonomi
Agenti IA multi-step che navigano il web, eseguono codice, chiamano API e completano compiti complessi con supervisione umana minima.
Sistemi RAG e basi di conoscenza
Retrieval-Augmented Generation sui vostri documenti, PDF o database. Risposte accurate basate sui vostri dati.
n8n e automazione dei workflow
Automazione dei workflow alimentata da IA con n8n, Make o orchestrazione personalizzata. Collegate 400+ servizi con logica decisionale intelligente.
Pipeline di dati e ETL
Pipeline di dati affidabili con Airflow, dbt o Python personalizzato. Streaming in tempo reale (Kafka) o elaborazione batch su larga scala.
Modelli predittivi e ML
Previsione del churn, previsione della domanda, rilevamento delle frodi e motori di raccomandazione addestrati sui vostri dati.
Database vettoriali e embedding
Pinecone, Weaviate, Qdrant o pgvector per la ricerca semantica e RAG. Progettiamo la pipeline di embedding e la strategia di retrieval.
Chatbot IA e copiloti
Chatbot contestualmente consapevoli che comprendono il vostro dominio, si integrano con il vostro CRM e passano a umani in modo trasparente.
Dall'audit dei dati all'IA in produzione
Audit dati e fattibilità
Audittiamo la qualità, il volume e la struttura dei vostri dati. Definiamo cosa l'IA può e non può fare per il vostro caso d'uso — senza overselling.
Architettura e PoC
Progettiamo l'architettura IA e sviluppiamo un proof-of-concept in 2–3 settimane. Vedete i risultati prima di impegnarvi nello sviluppo completo.
Sviluppo e valutazione
Sviluppo iterativo con valutazione rigorosa. Benchmark di accuratezza, profilazione dei costi, test di latenza e guardrail di sicurezza.
Deployment e monitoraggio
Deployment in produzione con piena osservabilità — costi dei token, latenza, drift di accuratezza e alert automatizzati al calo della qualità.
Domande frequenti
Con quali modelli IA lavorate?
OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5), Google (Gemini) e modelli open-source (Llama 3, Mistral). Architetture model-agnostic per poter cambiare provider senza ricostruire.
Cos'è il RAG e ne ho bisogno?
Il RAG permette a un LLM di rispondere a domande basate sui vostri documenti o database. Ne avete bisogno se volete un'IA che conosce i vostri prodotti, politiche o dati interni.
Come garantite l'accuratezza dell'IA?
Pipeline di valutazione che misurano accuratezza, tasso di allucinazione e latenza. Prompting chain-of-thought, validazione degli output e fallback human-in-the-loop.
Potete automatizzare i workflow aziendali con l'IA?
Sì. n8n, Python personalizzato o agenti LangChain per elaborazione documenti, triage email, lead scoring, generazione report e automazione del supporto clienti.
Quanto costa lo sviluppo IA?
Una semplice integrazione LLM parte da $8.000. Un sistema RAG completo costa $20.000–$50.000. Agenti IA complessi partono da $40.000. Si inizia sempre con un PoC delimitato.
I miei dati sono al sicuro nell'uso degli LLM?
Sì. Deployment LLM on-premise o cloud privato, configurazione della policy di retention dei dati, anonimizzazione PII e controlli di accesso rigorosi.
L'IA può integrarsi con il software esistente?
Sì. Integrazioni con CRM (Salesforce, HubSpot), ERP (SAP, Odoo), database, API interne e servizi di terze parti.
Di quali dati abbiamo bisogno per iniziare?
Per RAG: documenti, PDF o database. Per modelli predittivi: 12+ mesi di dati storici. Eseguiamo un audit gratuito dei dati per valutare la prontezza.
Sviluppiamo il vostro sistema IA
Descriveteci il vostro caso d'uso, i vostri dati e il vostro obiettivo. Rispondiamo entro 24 ore con una proposta di PoC e una valutazione realistica.
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