L'AI gestisce il lavoro ripetitivo, analizza, prospetta, risponde.
Tu liberi tempo, energia e visione. Risultati misurabili.
Non sono strumenti separati. Sono due filiere complete, progettate insieme attorno ai flussi reali di un'azienda che vuole crescere.
Non ti lasciamo da solo. Ogni progetto nasce da un confronto diretto con i fondatori e viene accompagnato passo dopo passo fino alla produzione — e oltre.
Selezioniamo il modello migliore per ogni task. Testiamo e integriamo sempre le nuove tecnologie dove portano vantaggi.
Siamo model-agnostic per scelta: selezioniamo il modello ottimale per ogni task senza dipendenze da un singolo vendor. Nel 2026 i migliori modelli open-source hanno raggiunto — e in alcuni benchmark superato — i modelli commerciali. L’approccio on-premise non è più un compromesso: è la scelta razionale.
Modelli commerciali: Anthropic Claude Fable 5 / Mythos 5 (massima capacità reasoning), Claude Opus 4.8 (agentic coding, 1M context), Claude Sonnet 5 — OpenAI GPT-5.6 Sol (all-rounder, agentic) — Google Gemini 3.1 Pro (multimodale, long-context fino a 2M token) — xAI Grok 4.5 (real-time data, cost-efficient) — Alibaba Qwen3.7 Max (multilingua)
Open-source di frontiera — self-hostable: Zhipu GLM 5.2 (MIT — ha superato i modelli closed su SWE-Bench Pro nel luglio 2026), DeepSeek V4 / R3 (MIT — near-frontier a 1/10 del costo), Kimi K2.7 (top open-weight Artificial Analysis Intelligence Index), Qwen 4.1 32B (Apache 2.0), Microsoft Phi-5 (MIT, ottimale per deploy on-premise), Google Gemma 4.5, Mistral Medium 4 (Apache 2.0)
La scelta dipende da: sensibilità dei dati, latenza, volume, budget e contesto normativo. Per dati critici: inferenza locale — zero traffico verso cloud esterni, zero costi API su larga scala.
Il “Naive RAG” — spezzetta documento, vettorizza, passa all’LLM — è superato. Le infrastrutture di produzione richiedono architetture evolute:
GraphRAG — Estrae entità e relazioni costruendo un grafo della conoscenza. Abilita il ragionamento multi-hop: risponde a domande che richiedono di collegare informazioni distribuite su documenti diversi.
Agentic RAG — Il retrieval diventa dinamico. L’agente formula sotto-query multiple, valuta autonomamente la qualità dei documenti recuperati (Self-RAG), e attiva ricerche di backup quando il corpus aziendale non contiene la risposta (Corrective RAG / CRAG).
Hybrid Retrieval + Cross-Encoder Reranking — Ricerca semantica vettoriale combinata con precisione lessicale BM25. Un reranker neurale riordina i frammenti per rilevanza prima della generazione. Essenziale per codici prodotto, numeri di fattura, riferimenti esatti.
Multimodal RAG — Indicizzazione di schemi tecnici, tabelle, grafici e immagini. Il sistema estrae contesto direttamente dalla componente visiva senza trascrizione manuale preventiva.
Parent-Child Chunking + RAPTOR — Ricerca sui frammenti precisi, generazione con il contesto padre completo. RAPTOR indicizza per livelli di astrazione: dal dettaglio specifico alla visione tematica dell’intero documento.
MCP (Model Context Protocol) — Lo standard aperto per connettere gli agenti AI a strumenti, database e risorse esterne in modo nativo. Gli agenti accedono ai contesti esterni come estensione del ragionamento, non come chiamata REST tradizionale.
Ambiente di orchestrazione proprietario — Gestisce sessioni persistenti, memoria contestuale, supervisione human-in-the-loop e scheduling di task complessi in architetture multi-agente.
Sistemi aziendali: CRM (Salesforce, HubSpot, Zoho), ERP, database SQL/NoSQL, email, LinkedIn, WhatsApp. Ogni integrazione documentata, reversibile, a privilegi minimi.
Deploy su infrastruttura on-premise dedicata con GPU per inferenza locale. Modelli open-source eseguiti internamente per dati sensibili o volumi elevati: zero dipendenza da cloud condivisi, zero rischio di training sui vostri dati, piena sovranità del dato fin dal primo giorno.
Opzione cloud privato dedicato per chi preferisce scalabilità senza lock-in vendor.
La domanda che ogni responsabile aziendale si fa prima di adottare un agente AI non è “funziona?” — è “se fa qualcosa di sbagliato, me ne accorgo? posso fermarlo? posso capire perché?”. La risposta deve essere sempre sì.
Un chatbot risponde a domande predefinite seguendo script fissi. Un agente AI è un sistema autonomo che percepisce il contesto, pianifica azioni, usa strumenti esterni (database, API, email, CRM) e porta a termine obiettivi complessi senza intervento umano continuo. Può cercare informazioni, qualificare un lead, aggiornare un gestionale e inviare una comunicazione — tutto in un unico flusso.
I processi più adatti sono quelli ripetitivi, basati su dati strutturati e con regole definibili: prospecting e qualificazione lead, gestione FAQ e assistenza clienti di primo livello, ricerca e sintesi di documenti aziendali, monitoraggio e reportistica automatica. In generale: tutto ciò che richiede tempo ma non richiede giudizio strategico è candidato all'automazione.
Sì. Gli agenti AI Evolution si collegano a CRM, ERP, fogli Google/Excel, caselle email, database aziendali e qualsiasi sistema dotato di API. L'integrazione è parte del progetto iniziale: non si sostituisce l'infrastruttura esistente, ci si collega sopra.
Il primo agente in produzione richiede tipicamente 3-4 settimane dal brief iniziale: una settimana di analisi del processo, una di sviluppo e configurazione, una di test in ambiente reale. Il pilota parte con KPI definiti e dati reali. Se i risultati sono positivi, si scala; altrimenti ci si ferma senza costi aggiuntivi.
Sì. Gli agenti sono progettati per evolvere: si aggiornano con nuove regole di business, si adattano a nuovi flussi di lavoro e si affinano sulla base dei feedback operativi. La manutenzione è continua e inclusa nel servizio.
No, per impostazione predefinita. Gli agenti AI Evolution lavorano su infrastruttura on-premise o cloud privato dedicato al cliente. I dati aziendali non vengono utilizzati per addestrare modelli pubblici e non escono dai perimetri concordati contrattualmente.
L'infrastruttura è hardened secondo best practice: accessi SSH con chiave, autenticazione a più fattori, segmentazione di rete, aggiornamenti di sicurezza automatici e monitoraggio continuativo. Ogni deployment include un assessment di sicurezza iniziale e documentazione completa dell'architettura.
Sì, è una priorità di design. Ogni azione dell'agente è loggata e tracciabile: cosa ha letto, quale ragionamento ha applicato, quale azione ha eseguito. I log sono consultabili dal cliente in tempo reale. Non vendiamo black box: la trasparenza operativa è parte del servizio.
L'agente opera con credenziali dedicate a privilegi minimi: accede solo a ciò che serve per il suo compito specifico. Le credenziali sono cifrate, ruotate periodicamente e mai esposte in chiaro. L'accesso viene revocato immediatamente in caso di necessità.
Ogni agente opera entro perimetri definiti: non ha accesso a sistemi o dati al di fuori del suo scope. In caso di output anomalo, il sistema genera un alert e scala verso la supervisione umana prima di procedere. I log completi permettono di identificare la causa, correggere il comportamento e aggiornare le regole operative in tempi brevi.
La conformità GDPR è integrata nel progetto fin dall'inizio: base giuridica del trattamento, minimizzazione dei dati, diritti degli interessati, conservazione limitata. Prima di ogni deployment che coinvolge dati personali, viene redatto un Data Processing Agreement (DPA) e, se necessario, una DPIA. Raccomandiamo sempre una verifica con il vostro DPO.
Gli agenti AI Evolution rientrano generalmente nella categoria a rischio limitato o minimo secondo l'EU AI Act. Per i sistemi ad alto rischio (es. HR, credito, sicurezza) applichiamo le misure previste: documentazione tecnica, supervisione umana obbligatoria, registrazione delle decisioni automatizzate. Seguiamo l'evoluzione normativa e aggiorniamo i deployment di conseguenza.
La responsabilità operativa rimane in capo al cliente: l'agente agisce per conto dell'azienda, non autonomamente. AI Evolution è responsabile della correttezza tecnica del sistema e del rispetto delle specifiche concordate. Il contratto di servizio definisce chiaramente perimetri, limiti operativi e procedure di escalation verso la supervisione umana.
Sì, in base al GDPR e all'AI Act è necessario garantire la trasparenza: chi interagisce con un sistema automatizzato deve essere informato. Per il customer care AI, questo si traduce in una dichiarazione chiara nell'interfaccia. Per i processi interni che coinvolgono dati di dipendenti, vanno aggiornate le informative privacy. Vi supportiamo nella redazione di tutta la documentazione necessaria.
Sì. I contratti di servizio definiscono SLA operativi, tempi di risposta in caso di anomalie, procedure di escalation e condizioni di uscita dal servizio. In caso di interruzione, i vostri dati restano accessibili e il sistema può essere trasferito o ripristinato su altra infrastruttura. I vostri dati sono sempre esportabili e portabili.
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