Dove i progetti si bloccano
Nessuno di questi è un problema di qualità del modello. Sono problemi di ingegneria, ed è su questi che i nostri ingegneri AI passano il tempo.
Quattro aree di practice
Modelli custom e edge
Selezione dei modelli, fine-tuning su dati proprietari, quantizzazione e distillazione, deployment su target embedded, PC industriali e GPU on-premise. Nessuna inferenza esce dalla tua infrastruttura.
Agenti LLM e automazione dei workflow
Pipeline RAG su dati aziendali, agenti con set di azioni esplicitamente delimitati, percorsi di approvazione human-in-the-loop, logging decisionale completo. Comportamento prevedibile, che conta più di un comportamento brillante quando l'agente tocca un processo regolamentato.
Anomaly detection e manutenzione predittiva
Detection su segnale reale degli impianti, tarata sulla tua tolleranza ai falsi positivi e non su un benchmark pubblico. Distribuita all'edge, con monitoraggio del drift.
Governance e assurance dell'AI
Inventari dei modelli, harness di valutazione in CI, decision record ed evidence pack costruiti per l'autorità a cui rispondi davvero.
Come mettiamo persone sul lavoro AI
Gli stessi tre modelli di ingaggio. ML engineer dentro il tuo team esistente, una squad AI dedicata, oppure la delivery completa di un sistema definito.
Quasi tutti i progetti AI iniziano con una fase di scoping, perché uno scope AI scritto prima di aver esaminato i dati è fantasia.
Dicci quale figura ti serve.
Mandaci ruolo, stack, modello di ingaggio e data di partenza. Rispondiamo entro due giorni lavorativi dicendoti se possiamo coprirlo e chi ci lavorerebbe.
Grazie. Ti rispondiamo entro due giorni lavorativi.
Riceverai un sì o un no sulla copertura e i nomi degli ingegneri che metteremmo sul progetto.