Un modello AI generico non conosce la tua azienda, i tuoi prodotti, le tue procedure. Addestriamo sistemi AI sui tuoi dati reali: manuali, contratti, email, cataloghi, procedure interne. Risposte precise, non approssimate.
Un modello di linguaggio addestrato su dati generici risponde in modo generico. Per ottenere risposte precise sui tuoi prodotti, le tue policy, i tuoi contratti o le tue procedure serve un sistema calibrato sui tuoi dati specifici.
Utilizziamo due approcci complementari: RAG (Retrieval-Augmented Generation) per connettere l'AI alla tua knowledge base aggiornata in tempo reale, e fine-tuning per adattare il modello al tono, al vocabolario e alle procedure specifiche della tua azienda.
Un chatbot interno che risponde alle domande dei dipendenti attingendo a manuali, procedure, FAQ e documentazione tecnica aggiornata. Riduce le richieste ripetitive all'IT e all'HR.
Trasformiamo i tuoi documenti — procedure, cataloghi, contratti, email — in una base di conoscenza interrogabile. L'AI trova e sintetizza l'informazione giusta in pochi secondi.
Risposte automatiche alle richieste dei clienti basate sui tuoi prodotti e procedure reali. Tono aziendale, informazioni precise, escalation automatica ai casi complessi.
Estrazione automatica delle informazioni chiave da contratti, offerte, verbali, relazioni tecniche. Il modello apprende il formato e il vocabolario specifico del tuo settore.
Adattamento del modello base al tono comunicativo, al vocabolario tecnico e alle procedure specifiche dell'azienda. L'AI risponde come se avesse anni di esperienza nel tuo settore.
Architettura progettata per rispettare il GDPR fin dall'inizio: dati in strutture isolate, nessuna condivisione con provider esterni, log di accesso completi, diritti degli interessati gestiti.
Analizziamo le fonti di conoscenza aziendale: documenti, database, sistemi gestionali, email, ticket. Identifichiamo quali dati sono utili, quali sono sensibili e come strutturare l'accesso.
Pulizia, strutturazione e indicizzazione dei documenti. Costruzione del pipeline RAG o preparazione del dataset per il fine-tuning. Tutto in ambiente controllato, senza dati in uscita.
Addestramento del modello o configurazione del sistema RAG. Test intensivi con domande reali, valutazione della qualità delle risposte, correzione degli errori e ottimizzazione iterativa.
Integrazione nell'infrastruttura aziendale, interfaccia utente per gli utenti finali, monitoraggio delle performance. Aggiornamento automatico della knowledge base quando i documenti cambiano.
Il RAG connette il modello AI a una base documentale esterna consultata in tempo reale: è ideale quando i dati cambiano frequentemente. Il fine-tuning modifica il modello stesso per adattarlo a un dominio specifico: è ideale per acquisire tono, stile e vocabolario specifico. Spesso usiamo entrambi in combinazione.
Dipende dall'architettura scelta. Progettiamo preferibilmente soluzioni on-premise o in cloud privato dove i dati restano sotto il controllo del cliente. Se si usa un servizio cloud esterno, viene sempre stipulato un accordo DPA conforme al GDPR con il fornitore.
Per il RAG bastano anche pochi documenti ben strutturati — l'importante è la qualità, non la quantità. Per il fine-tuning servono almeno alcune centinaia di esempi rappresentativi. Valutiamo caso per caso durante la fase di discovery.
Sì. Realizziamo connettori per i principali sistemi aziendali tramite API. L'AI può interrogare dati in tempo reale dal gestionale, dal CRM o da qualsiasi sistema che esponga un'interfaccia di integrazione.
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