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
Discovery session
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?
Da una breve discovery session: 1–2 settimane di audit dei processi, mappa delle opportunità e stima del ROI — senza impegno a proseguire.
Quali modelli usate?
Claude (Sonnet, Opus), GPT-5 e 4.1, Gemini 2 Flash/Pro e modelli aperti Llama, Qwen e DeepSeek. 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?
Costruiamo loop di eval: dataset di query reali, test automatici LLM-as-judge, controlli di regressione a ogni release e metriche di allucinazioni. Niente «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.