Responsabile Operations
“Abbiamo ottenuto un percorso chiaro: prototipo su dati reali, regole di fallback e monitoraggio. Ora le decisioni sono più coerenti e tracciabili nel quotidiano.”
Ritmo operativo
meno attriti, più continuità
dati → modelli → azioni
Affidabilità nel tempo
metriche e segnalazioni
drift, anomalie, qualità
IA costruita per essere usata, non solo mostrata
Intelligenza artificiale avanzata, applicata con metodo
AI2025 è il punto d’incontro tra ricerca e operatività: machine learning, NLP, visione artificiale e automazione intelligente. Progettiamo soluzioni leggibili, integrate nei flussi, con monitoraggio continuo e controlli che rendono le decisioni governabili nel 2025 e oltre.
Governance e sicurezza
Metriche e risultati
Integrazione in sistemi esistenti
Numeri che raccontano l’adozione
Non promettiamo magie: preferiamo tracciare segnali verificabili. Qui sotto trovi indicatori tipici dei nostri percorsi, dalla messa in produzione al controllo continuo nel tempo.
Rilasci controllati
0+
pipeline e versioni gestite con tracciabilità e audit.
Monitoraggio attivo
0+
metriche e alert per drift, anomalie e qualità dei dati.
Automazioni affidate
0
flussi ripetibili integrati in strumenti e processi esistenti.
Controlli di qualità
0+
test, soglie e revisione umana dove serve responsabilità.
Recensioni
Le parole contano, ma contano di più i dettagli: integrazione, casi limite, feedback dal campo e miglioramenti continui. Ecco tre testimonianze raccolte lungo percorsi reali.
Coordinamento Logistica
“NLP e automazione hanno reso più pulito lo smistamento dei documenti e la gestione delle eccezioni. Il flusso non si blocca e i controlli sono trasparenti.”
Quality Manager
“Con la visione artificiale abbiamo introdotto evidenze consultabili e soglie condivise. Il team si fida perché il sistema è spiegabile e misurato nel tempo.”
Prototipi rapidi, industrializzazione ordinata
Ogni rilascio include test, tracciabilità e segnali di monitoraggio: così l’IA resta utile anche quando cambiano dati e contesto.
FAQ
Risposte dirette, senza gergo inutile. Se vuoi un confronto su un caso specifico, scrivici: preferiamo parlare su esempi reali.
Partiamo da un inventario semplice: fonti, frequenze, qualità e accessi. Poi definiamo una pipeline minima per rendere i dati affidabili e ripetibili, prima ancora del modello.
Con versionamento, test automatici e monitoraggio. Quando cambiano i dati o il contesto, lo vediamo e interveniamo con retraining controllato o regole di fallback.
No. Spesso basta un prototipo mirato su un flusso: una coda documentale, un controllo qualità, una previsione di carico. Se il valore è chiaro, si estende con calma.
Definiamo metriche, soglie e spiegazioni operative (feature, errori tipici, casi limite). Dove serve, inseriamo approvazione umana e tracciamo ogni passaggio.
L’automazione classica segue regole fisse. Quella intelligente combina regole, modelli e segnali dai dati per gestire variabilità e eccezioni, senza perdere governabilità.
Tecnologie che diventano strumenti
Machine learning, NLP, computer vision e automazione intelligente sono utili solo quando entrano nel flusso. Per questo le presentiamo come componenti: input chiari, output chiari, responsabilità chiare.
NLP
Analisi e comprensione di testi: classificazione, estrazione di entità, sintesi operativa e routing di richieste. Ideale per ticket, documenti e knowledge base.
Computer Vision
Rilevamento di difetti, conteggi, verifiche e controlli assistiti. Progettata per ridurre variabilità e creare evidenze visive consultabili.
Machine Learning
Previsioni e classificazioni per pianificazione, manutenzione predittiva, prioritizzazione e ottimizzazione dei flussi. Con validazione, test e monitoraggio.
Automazione intelligente
Workflow che combinano regole, modelli e controlli umani. Integrazione con strumenti aziendali per rendere ripetibili le decisioni e gestire eccezioni.
Componenti riusabili
Dati tracciabili
Controlli e audit
UX orientata all’uso
Modena • Italia
Un partner vicino, una delivery moderna
Lavoriamo da Modena e collaboriamo in modo leggero: workshop brevi, demo frequenti e documentazione pulita. L’obiettivo è rendere l’IA parte naturale del quotidiano operativo.
- Allineamento rapido su obiettivi, vincoli e rischi
- Prototipo su dati reali, poi industrializzazione graduale
- Osservabilità: metriche, log e alert comprensibili
Un percorso in 4 passi
Definiamo un percorso semplice: scoperta, prototipo, integrazione, monitoraggio. Ogni passo produce un deliverable verificabile.
Scopertaprocessi, dati, KPI
Prototipomodello e demo
Integrazioneworkflow e ruoli
Monitoraggioqualità nel tempo
Esempi per settore: dalla teoria al reparto
Cambiano contesto, dati e vincoli. Restano due costanti: capire il processo e costruire una soluzione che si lasci controllare. Qui trovi esempi ricorrenti in tre ambiti.
Sanità e servizi
Supporto a triage documentale, classificazione di richieste, analisi di referti e controllo qualità di processi amministrativi, con attenzione a tracciabilità e revisione.
- Smistamento intelligente di richieste e ticket
- Estrazione di informazioni da documenti strutturati e semi-strutturati
- Rilevazione di anomalie nei flussi
processi più coerenti
controlli più chiari
Produzione e manifattura
Ottimizzazione di pianificazione, controlli qualità assistiti e analisi di segnali da sensori e macchine. L’obiettivo è ridurre variabilità e rendere la qualità osservabile.
- Previsione di carichi e colli di bottiglia
- Visione artificiale per ispezione e conteggio
- Anomaly detection su serie temporali
più continuità
evidenze di qualità
Logistica e supply chain
Previsioni, routing, analisi documentale e controlli su eventi. Per ridurre attriti e aumentare visibilità operativa senza complicare il lavoro di chi sta sul campo.
- Previsione di ritardi e carichi
- Riconciliazione di documenti e stati
- Rilevazione di anomalie e deviazioni
percorsi più stabili
segnali operativi
Come definiamo “misurabile”
Prima del rilascio concordiamo indicatori e soglie: errori tipici, tempi di processo, qualità dei dati, stabilità nel tempo. Le metriche diventano parte del prodotto.
KPI condivisi e verificabili
test su casi limite
monitoraggio e drift detection
ruoli e responsabilità chiari
Risultato: strumenti che si usano
Un modello da solo non basta. Progettiamo interfacce, integrazioni e fallback per portare l’IA dove serve: nel flusso quotidiano, con governance.
Raccontaci il tuo scenarioParliamo del tuo caso
Scrivici due righe: obiettivo, processo coinvolto, dati disponibili e vincoli. Ti risponderemo con una proposta di percorso, focalizzata su deliverable chiari e prossimi passi.
Risposta rapida e orientata al contesto
Approccio iterativo: prototipo → integrazione
Documentazione e governance