Consulenza e strategia AI
Partiamo da un inventario realistico dei casi d’uso: cosa è automatizzabile oggi, cosa richiede dati che non avete, cosa è meglio lasciare a processi deterministici. Definiamo una roadmap per fasi finanziabili, con criteri di uscita dal proof of concept. Affrontiamo governance: chi approva un cambio modello, come versionate i prompt, come tracciate le risposte che hanno impatto su decisioni sensibili. Se avete già vendor cloud o clausole corporate sugli LLM, le integriamo nella strategia invece di ignorarle.
Deliverable tipici: documento di fattibilità, architettura logica, stima costi variabili (token, storage vettoriale), piano rischi. Non include: sviluppo completo del prodotto finito salvo accordo separato.
Soluzioni AI su misura
Progettiamo e implementiamo RAG su documenti interni o corpus normativi, agenti con tool verso API e database, integrazioni in portali esistenti e canali (web, mobile, voce). Preferiamo componenti testabili: potete collaudare il retrieval prima di accendere il modello generativo sulle risposte finali. Per ecosistemi Microsoft combiniamo hosting ASP.NET Core, servizi gestiti e — dove opportuno — modelli Azure OpenAI con controllo di rete e logging.
Approfondimenti tecnici: Embeddings e pgvector, Agent Framework .NET. Esempi narrativi: Casi studio.
Automazione intelligente
Oltre alla chat, automatizziamo task ripetitivi con orchestrazione: estrazione campi da documenti, routing verso reparti, generazione bozze sotto supervisione umana. Ogni passo ha un id tracciabile e uno stato nel workflow così potete dimostrare cosa è successo in audit. Integriamo con code (Hangfire, Azure Functions, servizi esistenti) e con sistemi di ticketing se già in uso.
Data readiness e integrazione
L’AI “sul PDF sparso in rete” fallisce prevedibilmente. Lavoriamo su qualità dati, viste controllate, connettori verso ERP e CRM, preparazione di dataset per training o per sola inferenza. Se citiamo SAP o analytics, lo facciamo come filo dati che già conoscete — non promettiamo rivendita ERP generica su questo dominio. Quando serve un data warehouse, lo diciamo chiaramente e separiamo budget infrastruttura da budget modello.
Workshop e formazione
Sessioni per sviluppatori, product owner e management su limiti degli LLM, costi, sicurezza e prompt engineering operativo. Possiamo includere esercizi sul vostro dominio anonimizzato. Durata e calendario si concordano; spesso ha senso un blocco iniziale seguito da Q&A a distanza.
Ricerca, contenuti e laboratorio
Allineiamo blog e schede tecniche a ciò che costruiamo in laboratorio, così marketing e ingegneria non divergono. La pagina Ricerca & laboratorio riassume le linee interne; il blog approfondisce singoli temi come NL2SQL governato o aggiornamento dei corpus.
Catalogo e pacchetti commerciali
Alcuni ingressi commerciali sono disponibili come prodotti virtuali nel catalogo (audit, workshop, pacchetti ore): prezzi indicativi da confermare in preventivo. Per progetti su misura prepariamo offerta dopo call di qualificazione e, se necessario, visione tecnica sui vostri sistemi sotto NDA.
Sviluppo software generico e portfolio storico del gruppo: hub software Purple Holding.
Cosa non offriamo su questo verticale AI
Non siamo il desk per richieste di puro sviluppo web o e-commerce senza componente AI significativa. Non vendiamo consulenza finanziaria retail né promesse di rendimento su modelli predittivi di mercato. Non sostituiamo avvocati, medici o altri professionisti regolamentati: i nostri sistemi restano strumenti di supporto dove non diversamente contrattualizzato con soggetti abilitati.
Impostazione contrattuale e SLA
Definiamo in contratto confini di manutenzione, tempi di risposta, esclusioni per guasti di terze parti (provider LLM, connettività) e modalità di escalation. Per ambienti regolati possiamo adattare allegati tecnici e descrizione del trattamento dati alle vostre template interne, in coordinamento con il legale.
Indicatori di successo e revisione periodica
Concordiamo con voi KPI tecnici e di business: tasso di adozione del copilot, riduzione tempo medio per ottenere un report, accuratezza percepita delle risposte con citazione fonti, costo medio per sessione. A intervalli regolari riesaminamo corpus, modelli e parametri di retrieval: ciò che era ottimale a go-live può non esserlo dopo sei mesi di nuova documentazione o dopo un cambio fornitore embedding.
Questa disciplina evita che un progetto AI diventi “macchina del tempo” impossibile da aggiornare. Documentiamo le versioni dei modelli, le date di indicizzazione e le procedure per rollback del prompt o della configurazione di sicurezza, così il vostro IT non dipende dalla sola memoria individuale di un consulente.
Come iniziare
Inviateci una breve descrizione del contesto da Contatti: settore, obiettivo, vincoli noti (cloud, linguaggi, database). Allegando link a documentazione interna solo dopo NDA. Vi risponderemo con una proposta di passo successivo: call, questionario strutturato o audit a pagamento se il perimetro è ampio.
Multilingua, accessibilità e UX conversazionale
Se i vostri utenti parlano più lingue o usano terminologia di reparto, progettiamo glossari, intent e fallback che riducono frustrazione e costi inutili di ripetizione. Per interfacce vocali consideriamo rumore ambientale, necessità di conferma acustica e accessibilità. Per interfacce testuali allineiamo tono e livello di dettaglio a ruoli diversi (operatore magazzino vs analista).
Questi elementi influenzano training, test e manutenzione: conviene definirli prima di scegliere il modello più grande disponibile, perché spesso un modello medio con UX chiara batte un modello enorme con istruzioni ambigue o prompt instabili nel tempo.
Per domande operative ricorrenti consultate le FAQ e, per esempi tecnici dettagliati, la sezione Casi studio con architetture, stack e lezioni apprese documentati per il vostro team tecnico e prodotto.