Agentic AI & Knowledge Systems
Agentic AI & Knowledge Systems
Costruiamo agenti intelligenti, sistemi RAG su documenti interni e assistenti AI integrati nei flussi di lavoro reali. Non chatbot generici.
Il problema tipico
Agentic AI & Knowledge Systems
Costruiamo agenti intelligenti, sistemi RAG su documenti interni e assistenti AI integrati nei flussi di lavoro reali. Non chatbot generici.
Cosa costruiamo
Costruiamo agenti intelligenti, sistemi RAG su documenti interni e assistenti AI integrati nei flussi di lavoro reali. Non chatbot generici.
Cosa consegnamo
- Agente AI su knowledge base interna
- Sistema RAG su contratti e doc tecnici
- Automazione workflow con LLM
Risposte più veloci, contesto sempre disponibile, meno tempo perso a cercare informazioni.
Un metodo chiaro, dall'analisi all'adozione.
Non iniziamo dal codice. Iniziamo dal contesto, dai dati e dalle persone che useranno il sistema.
- 1
Capire il contesto
Ascoltiamo obiettivi, vincoli, strumenti già in uso e punti di frizione reali.
- 2
Mappare dati e processi
Ricostruiamo flussi, fonti, passaggi manuali e zone d'ombra.
- 3
Progettare la soluzione
Disegniamo architettura, logiche e interfacce prima di implementare.
- 4
Costruire e integrare
Sviluppiamo in modo incrementale, collegando ciò che già esiste con ciò che manca.
- 5
Aggiungere intelligenza
Introduciamo automazione, BI o AI dove producono davvero utilità.
- 6
Abilitare l'adozione
Documentazione, onboarding e supporto per far sì che il sistema venga usato davvero.
- 7
Evolvere nel tempo
Misuriamo, raccogliamo feedback e miglioriamo senza ricominciare da zero.
Agenti AI su documenti e basi dati
- Problema
- Procedure e documenti chiave erano difficili da consultare, rallentando le attivita quotidiane.
- Cosa cambia
- Abbiamo attivato assistenti AI con retrieval su fonti interne documentali e dati strutturati.
- Perche conta
- Le persone recuperano contesto in pochi minuti, riducono errori e decidono su informazioni verificabili.
Domande frequenti.
Con quali tecnologie lavorate?
Dipende dal progetto. Non siamo legati a uno stack. Usiamo TypeScript, Angular, Node.js, Python, SQL, tool BI come Power BI e Metabase, LLM come OpenAI e Anthropic, e le principali piattaforme cloud. Scegliamo quello che serve.
Quanto dura un progetto tipico?
Varia molto. Un'integrazione mirata può durare 4–8 settimane. Un sistema CRM completo o una piattaforma AI 3–9 mesi. Definiamo sempre scope e tempi prima di firmare.
Lavorate in remoto o in presenza?
Lavoriamo in remoto per default, con allineamenti video strutturati. Siamo disponibili per sessioni in presenza su kickoff, workshop di analisi o review finali.
Posso affidarvi anche il supporto post-lancio?
Sì. Offriamo contratti di manutenzione evolutiva e supporto continuativo. Il software che consegniamo è documentato e mantenibile, non una scatola nera.
Come inizia una collaborazione?
Con una call conoscitiva. Niente presentazioni commerciali generiche: parliamo del vostro contesto, dei problemi reali, e di come potremmo aiutare. Se ha senso, costruiamo una proposta.
Come definite una proposta?
Dopo una o più conversazioni di analisi, produciamo un documento con scope, deliverable, tempi e costi. Niente preventivi generici: ogni proposta riflette il contesto specifico del progetto.
Possiamo partire con un workshop o una fase breve?
Sì. Se il contesto non è ancora chiaro, possiamo iniziare con un workshop di analisi o una fase di discovery breve e autonoma, prima di impegnarci su un progetto più ampio.