Servizi di integrazione dell'IA per le aziende

Il vostro progetto pilota di IA ha impressionato tutti nella demo e crolla alla decima esecuzione reale. Realizziamo e ripariamo IA in produzione: funzionalità LLM all’interno di prodotti attivi, assistenti sui vostri dati e pipeline di agenti che riprendono dopo un guasto, mostrano cosa hanno davvero controllato e costano quanto previsto.

Quando ha senso parlarne con noi

Interveniamo quando l’IA deve svolgere un lavoro reale ogni giorno, dentro un prodotto o un processo, e qualcuno deve rispondere del risultato.

Una pipeline di agenti gira per ore, si blocca a metà e ricomincia da zero
I controlli risultano verdi su risultati che nessuno ha davvero esaminato, e gli errori emergono dal cliente
Nessuno sa dire quanto costa un'esecuzione o dove se ne va il tempo
Avete un prodotto attivo e volete aggiungervi funzionalità di IA, più un ingegnere che ne sia responsabile dopo il lancio
Il vostro team risponde ogni giorno alle stesse domande partendo da documenti, wiki o vecchi ticket, e vuole un assistente che citi le fonti
I vostri sviluppatori usano strumenti di IA per il codice e volete regole, controlli e revisioni che rendano il team più veloce senza abbassare la qualità

Cosa realizziamo e ripariamo

Pipeline di agenti in produzione

Pipeline a più passaggi su Claude, modelli OpenAI e strumenti simili: passaggi isolati, checkpoint ed esecuzioni riprendibili, code e worker invece di un’unica lunga esecuzione, e un set fisso di strumenti per ogni passaggio.

Controlli di cui fidarsi

Controlli deterministici e tracciamento della copertura invece di fidarsi della luce verde di uno script. Ogni esecuzione si chiude con un report su cosa è stato controllato e cosa no, più il tempo e il costo di ogni passaggio.

Assistenti sui dati aziendali

Assistenti in chat e ricerca interna basati su GPT o Claude che rispondono a partire dai vostri documenti, dalla knowledge base e dallo storico dei ticket (retrieval-augmented generation, RAG). Le risposte citano la fonte e ogni utente vede solo ciò che i suoi permessi consentono.

Funzionalità di IA in prodotti attivi

Ricerca intelligente, riassunti, generazione di contenuti, supporto via chat e personalizzazione dentro il vostro prodotto iOS, Android o web. Ci occupiamo anche della parte backend: prompt, chiamate ai modelli, limiti di costo e soluzioni di ripiego, e restiamo sulla funzionalità dopo il lancio.

Elaborazione di documenti ed email

Estrazione dei campi da fatture, contratti, domande e moduli scansionati, classificazione delle email in arrivo e bozze di risposta. Il risultato finisce nel vostro CRM, ERP o gestionale contabile, non in un foglio di calcolo da ricopiare.

Sviluppo assistito dall'IA per il vostro team

Configuriamo strumenti di IA per il codice come Claude Code nel vostro repository: regole per la vostra codebase, sotto-agenti con ruoli definiti, controlli prima del merge e scelta del modello per ogni compito in base al costo di un errore. Misurato su compiti reali prima e dopo.

Pipeline che sopravvivono alla decima esecuzione

Le pipeline di agenti falliscono in modi che il software ordinario non conosce. Un controllo scriptato segnala successo su una pagina che nessuno ha confrontato. L’agente esce dal processo e si mette a costruirsi un nuovo strumento. Un solo crash del browser headless manda all’aria un’esecuzione che andava avanti da tutta la notte. Iniziamo facendo girare la vostra pipeline su un compito reale e misurando copertura, tempo e costo in token per ogni passaggio. Poi correggiamo ciò che mostrano i numeri: un processo da cui l’agente non può uscire, copertura tracciata invece di fiducia, ed esecuzioni che riprendono dall’ultimo checkpoint. Per un nuovo caso d’uso l’ordine è lo stesso: prima il compito e i dati, poi il modello.

Un'esecuzione di riferimento con copertura, tempo e costo per passaggio
Punti di guasto ordinati in base a quanto vi costano
Esecuzioni riprendibili con checkpoint e retry sicuri
Modelli più economici per i passaggi meccanici, più potenti dove un errore costa caro

I vostri dati, le vostre regole

Prima di scrivere codice, concordiamo dove risiederanno i dati e quali modelli potranno vederli. Per molte aziende basta un’API commerciale come OpenAI o Anthropic con condizioni business e senza addestramento sui vostri dati. Dove non basta, le opzioni includono installazioni cloud di questi modelli ospitate nell’UE oppure modelli open-weight sui vostri server, così i dati non lasciano mai la vostra infrastruttura. Progettiamo gli accessi in modo che l’assistente non possa mostrare a un dipendente un documento che non è autorizzato ad aprire. La nostra società ha sede in Estonia, quindi lavoriamo di default secondo le norme UE sui dati personali.

Una mappa scritta dei dati: cosa arriva al modello, cosa viene conservato, dove e per quanto tempo
Una scelta del modello adeguata ai vostri requisiti di riservatezza, incluse le opzioni in self-hosting
Accesso ai documenti basato sui ruoli, rispettato anche nelle risposte dell'IA
Rimozione o mascheramento dei dati personali quando l'attività non li richiede
Log di prompt e azioni, per verificare cosa ha fatto il sistema e perché

Qualità misurabile, errori intercettabili

I modelli linguistici sembrano sicuri anche quando sbagliano, quindi non giudichiamo un pilota da qualche demo d’effetto. Insieme al vostro team costruiamo un set di test con domande e documenti reali e le risposte corrette, e ci facciamo girare ogni versione del sistema. In produzione aggiungiamo i controlli adatti al livello di rischio: soglie di confidenza, citazione delle fonti, verifica dei campi estratti rispetto ai vostri archivi e revisione umana per le decisioni importanti. Sul piano normativo, l’AI Act europeo prevede obblighi diversi a seconda di come si usa l’IA. Vi aiutiamo a capire quali potrebbero riguardare il vostro caso d’uso e integriamo elementi come l’avviso chiaro agli utenti che stanno parlando con un’IA, mentre la valutazione legale vera e propria resta ai vostri legali.

Un set di test basato sui vostri casi reali e un punteggio di qualità ripetibile per ogni rilascio
Protezioni: citazioni, rifiuto di rispondere quando la risposta non è nelle fonti, verifica dei campi
Passaggi con revisione umana dove una risposta sbagliata costerebbe cara
Monitoraggio della qualità delle risposte, del costo per richiesta e del feedback degli utenti dopo il lancio

Come si svolge un progetto di IA

Audit o analisi iniziale

Per una pipeline o una funzionalità esistente: un’esecuzione su un compito reale con copertura, tempo e costo misurati. Per una nuova: interviste e un’analisi dei dati. Ricevete un report scritto e un piano ordinato per priorità.

Pilota sui dati reali

Un prototipo funzionante per un caso d’uso, collegato a un campione dei vostri documenti o richieste reali. Vedete cosa fa con il vostro materiale, non con la demo di un fornitore.

Valutazione della qualità

Misuriamo il pilota su un set di test concordato ed esaminiamo gli errori con il vostro team. Ricevete una decisione chiara, basata sui risultati: procedere, correggere o fermarsi.

Messa in produzione

Integrazione con CRM, ERP, email, app o intranet, controllo degli accessi, log e monitoraggio. Il vostro team riceve uno strumento da usare ogni giorno e le relative istruzioni.

Assistenza e iterazioni

Monitoriamo qualità e costi, aggiorniamo knowledge base e prompt e passiamo a modelli migliori quando escono. Ricevete report periodici e un elenco dei prossimi miglioramenti.

Modelli e strumenti

Modelli linguistici

Ricerca e dati

Pipeline e strumenti

Backend e integrazioni

Come possiamo collaborare

Audit o progetto pilota

Un’esecuzione misurata della vostra pipeline esistente, oppure un progetto pilota per un nuovo caso d’uso sui vostri dati reali. In entrambi i casi, un report scritto alla fine.

Riparazione e sviluppo

Le correzioni prioritarie emerse dall’audit, oppure una nuova pipeline o funzionalità, con i numeri prima e dopo. A perimetro fisso o a ore.

Assistenza mensile

Esecuzioni fallite gestite entro un tempo di risposta concordato, aggiornamenti per nuove versioni di modelli e strumenti, e nuovi passaggi man mano che il lavoro cresce, entro un tetto mensile di ore.

Recensioni

Trattiamo ogni cliente e il suo progetto con attenzione.

Il team di Revol continua a potenziare le capacità di sviluppo del cliente con un lavoro di alta qualità e un supporto affidabile. Comunica in modo efficace e dimostra una solida comprensione delle esigenze e del business del cliente.

Tomas

CEO (Yukon, Canada)

Il lavoro di Revol ha pienamente soddisfatto le aspettative del cliente. Il loro approccio fresco e la costante disponibilità al supporto si sono rivelati preziosi. Chi cerca un team comunicativo e orientato al cliente per raggiungere i propri obiettivi può affidarsi a loro.

Andrey

CEO, Stellium (USA)

Domande frequenti

Da dove partiamo se non abbiamo alcuna esperienza con l'IA?

Da una breve analisi iniziale: parliamo con i team che gestiscono richieste, documenti e domande dei clienti ed esaminiamo i dati con cui lavorano. Il risultato è un elenco ordinato di casi d'uso e un pilota da testare per primo. Non dovete preparare nulla di particolare, oltre all'accesso alle persone e a dati di esempio.

La nostra pipeline di agenti continua a fallire. La ricostruirete da zero?

Di solito no. Lavoriamo dentro ciò che avete già, misuriamo prima un'esecuzione reale e correggiamo i punti che costano di più. Riscrivere tutto è la raccomandazione più facile e raramente quella giusta.

I nostri dati verranno usati per addestrare il modello di qualcun altro?

No, se la configurazione è corretta. Le condizioni delle API business dei principali fornitori escludono l'addestramento sui vostri dati e, dove non basta, usiamo modelli ospitati nell'UE o modelli open-weight sui vostri server. Quale opzione adottare si decide all'inizio e si mette per iscritto, insieme a cosa viene conservato e per quanto tempo.

Come gestite le risposte sbagliate o inventate?

Non possiamo rendere infallibile un modello linguistico, quindi progettiamo tenendo conto dei suoi errori. Gli assistenti rispondono solo a partire dalle vostre fonti e le citano, si rifiutano di rispondere quando la risposta non c'è e vengono testati su una serie di domande reali prima di ogni rilascio. Dove un errore costa caro, una persona conferma il risultato prima che succeda qualunque cosa.

E il GDPR e l'AI Act europeo?

Teniamo conto del GDPR fin dal primo giorno: minimizzazione dei dati, controllo degli accessi, hosting nell'UE dove serve e registri chiari di ciò che viene trattato. Per l'AI Act vi aiutiamo a capire quali obblighi potrebbero riguardare il vostro caso d'uso e ne implementiamo la parte tecnica, come l'avviso agli utenti che stanno parlando con un'IA e la conservazione dei log. Le conclusioni legali devono venire dai vostri consulenti.

Potete aggiungere funzioni di IA alla nostra app o al nostro sito esistente?

Sì. Aggiungiamo la parte backend che dialoga con il modello, la colleghiamo ai vostri contenuti e ai dati degli utenti e realizziamo l'interfaccia nel vostro prodotto iOS, Android o web. Sono inclusi limiti di costo per utente e una soluzione di ripiego per quando il fornitore del modello non è disponibile.

Quando ci sconsigliereste di usare l'IA?

Quando le regole sono chiare e stabili, una normale integrazione o un modulo costano meno, sono più rapidi e più prevedibili. Quando i dati da cui imparare sono quasi assenti, o quando ogni risposta deve essere esatta e non può essere verificata, l'IA aggiunge rischi invece di togliere lavoro. In questi casi ve lo diciamo e di solito proponiamo una semplice automazione dei processi.