AI dove amplifica davvero.
Aiutiamo le aziende ad adottare gli LLM per ottenere valore reale — non «una rete neurale per il comunicato». Dall'audit dei processi alla strategia, fino agli agenti in produzione, ai sistemi RAG e alla formazione del team.
Viviamo ogni giorno in Cursor, Claude, GPT, Gemini e decine di strumenti di nicchia. Sappiamo dove l'AI fa risparmiare ore — e dove invece intralcia. Aiutiamo a evitare le trappole più evidenti.
Formati di collaborazione
Strategia AI
Audit dei processi, mappa delle opportunità, ROI, roadmap a 6–12 mesi.
Sistemi RAG
Basi di conoscenza aziendali interrogate via LLM. Risposte precise con citazione della fonte.
Agenti AI
Per support, sales e operations. Non chatbot chiacchieroni — esecutori: tool use, memoria, guardrail.
Formazione del team
Workshop sull'uso produttivo di Claude / GPT / Cursor. Rituali AI, librerie di prompt, template di automazione.
Fine-tuning
SFT, DPO, distillazione, valutazione di qualità, rollout sicuro. Quando un modello generale non basta più.
Valutazione & sicurezza
Loop di eval, test di regressione sui prompt, monitoraggio delle allucinazioni, difesa dalla prompt injection.
Cassetta degli attrezzi
Scegliamo modello e orchestrazione in base al compito. Modelli aperti quando sono abbastanza forti; frontier quando il compito lo richiede.
Come avviamo un progetto
Audit iniziale
1–2 settimane: audit dei processi, mappa delle opportunità, stima del ROI. Nessun impegno a proseguire.
Progetto pilota
1–2 mesi: un caso reale (es. un copilota AI per il supporto). Lancio in produzione con metriche.
AI resident
Da 3 mesi: partnership di lungo periodo, evoluzione, formazione. Diventiamo il vostro reparto AI.
Rispondiamo in anticipo alle domande più comuni
Da dove iniziare l'adozione degli LLM in azienda?
Con un breve audit iniziale: 1–2 settimane — analizziamo i processi, mappa delle opportunità e stima del ROI. Nessun obbligo a proseguire.
Quali modelli usate?
Claude Sonnet 4.6 e Opus 4.8, GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro e Flash, e modelli aperti Llama 4, Qwen3, DeepSeek V4, Kimi K2.6 e MiniMax M3. Scegliamo per qualità, costo, latenza e requisiti on-prem.
In cosa differisce RAG dal fine-tuning?
RAG inserisce i documenti rilevanti nel prompt al momento della query — ottimo per conoscenza attuale e in cambiamento. Il fine-tuning modifica i pesi del modello — meglio per stile, formato e pattern stabili. Spesso si combinano.
Come misurate la qualità di un'AI?
Raccogliamo richieste reali e prima di ogni release eseguiamo test automatici: confrontiamo le risposte con la versione precedente e contiamo errori e invenzioni. Decidiamo sui numeri, non su «sembra meglio, si va».
Dove l'AI potrebbe amplificare proprio il tuo business?
Un'ora di consulenza gratuita: guardiamo i tuoi processi e troviamo 3–5 punti dove gli LLM si ripagano in un trimestre.