ML in produzione, non esperimenti da laboratorio.
Modelli di visione, linguaggio e previsione collegati agli strumenti che il tuo team usa già — portati in produzione, misurati su risultati di business e mantenuti dagli ingegneri che li hanno costruiti.
La maggior parte dei progetti ML muore tra il notebook e la produzione. I nostri no.
Il settore è pieno di proof-of-concept che hanno impressionato un comitato di indirizzo senza mai elaborare una sola transazione reale. La parte difficile del machine learning non è mai stata il modello — sono le pipeline dei dati, il ciclo di ri-addestramento, il budget di latenza e la dashboard che una persona controlla davvero alle 8 del mattino.
Costruiamo l'insieme. Ogni modello che consegniamo è collegato alle tue operazioni — ingerisce dati in tempo reale, è monitorato contro il drift e resta sotto la responsabilità degli ingegneri senior che lo hanno costruito. Se un'euristica batte una rete neurale sul tuo problema, te lo diremo — e ti faremo pagare meno.
L'intelligenza, applicata.
I sei progetti che portiamo avanti più spesso — ciascuno inquadrato su un indicatore di business misurabile, non su un punteggio di accuratezza in una slide.
Previsione della domanda e delle vendite
Modelli che ingeriscono storico, stagionalità e segnali in tempo reale, per pianificare scorte, organico e spese con fiducia.
Computer vision
Pipeline di rilevamento, classificazione e OCR eseguite in edge o nel cloud — progettate per immagini reali e imperfette.
NLP e intelligenza documentale
Estrazione, classificazione e sintesi su contratti, fatture, ticket ed e-mail — ancorate al tuo corpus.
Analitica predittiva
Punteggi di churn, rischio e propensione consegnati negli strumenti in cui i tuoi team lavorano già.
Integrazione IA e MCP
Funzionalità LLM integrate nel tuo prodotto esistente — con il Model Context Protocol per connettere i modelli ai tuoi sistemi in sicurezza.
Model ops e ri-addestramento
Monitoraggio del drift, harness di valutazione e ri-addestramenti pianificati, perché l'accuratezza sopravviva al trimestre successivo.
Un rigore noioso, risultati entusiasmanti.
La stessa disciplina che applichiamo a tutto il nostro software — adattata ai sistemi che apprendono.
01Prima l'audit dei dati
Prima di parlare di modelli, verifichiamo cosa hai davvero — copertura, qualità, rischi di leakage. Ottieni una lettura onesta della fattibilità.
02Una baseline prima della profondità
Consegniamo il modello più semplice che muove l'indicatore, poi guadagniamo il diritto alla complessità. Nessuna fattura GPU senza business case.
03Iterare sulle tue metriche
Valutazioni settimanali sulla metrica che conta per te — euro, ore, rotture di stock — non benchmark astratti.
04Consegnare, monitorare, ri-addestrare
Deployment in produzione con allarmi di drift e ciclo di ri-addestramento. Il modello continua ad apprendere; anche il team.
L'abbiamo già consegnato.
Una piattaforma di previsione tramite machine learning che abbiamo progettato, consegnato e che gestiamo ancora — in produzione, pagata e redditizia.
Forecasting Model
Ingerisce lo storico delle vendite, la stagionalità e segnali in tempo reale per prevedere la domanda — così i team pianificano scorte, organico e spese con fiducia anziché a occhio.
Scelti per il problema, non per il curriculum.
Siamo agnostici sui framework ed esigenti sui risultati. Lo stack si piega al problema — mai il contrario.
Un solo team. Zero passaggi di consegne.
Le discipline più spesso combinate con l'IA / ML — stessa architettura, stessi ingegneri, nessuna tassa di integrazione.
Risposte schiette, per iscritto.
Le otto domande che gli acquirenti di IA / ML ci pongono più spesso — con le risposte che daremmo in riunione.
Falla in un brief. Un ingegnere ML senior — non un commerciale — risponde entro un giorno lavorativo.
Q.01Ci serve un modello tutto nostro, o possiamo costruire su un'API?
Il più delle volte vince l'approccio API-first: più rapido da consegnare, più economico da gestire, più facile da sostituire. Passiamo a modelli custom o fine-tuned quando la latenza, la riservatezza o l'economia unitaria lo richiedono — e ti mostreremo i calcoli prima di raccomandare l'una o l'altra strada.
Q.02Quanti dati ci servono per partire?
Meno di quanto temi. Molti progetti partono con qualche migliaio di esempi etichettati o due anni di storico transazionale. L'audit dei dati della prima settimana ti dice esattamente a che punto sei — prima di impegnarti in un build.
Q.03Quanto tempo prima di andare in produzione?
La discovery dura una o due settimane e si conclude con un piano fisso. La maggior parte dei team vede una prima fetta di qualità produzione — un modello vero, dietro un endpoint vero, sulla tua infrastruttura — in sei-dieci settimane. Poi iteriamo ogni settimana sulla metrica di business.
Q.04E le allucinazioni, e l'accuratezza?
Ogni funzionalità LLM che consegniamo è ancorata ai tuoi dati tramite il retrieval, con output vincolati e un harness di valutazione eseguito a ogni modifica. Per i modelli predittivi, l'accuratezza è misurata su un set di validazione e monitorata contro il drift in produzione.
Q.05Dove risiedono i nostri dati, e chi può vederli?
Nel tuo account cloud — deployamo nel tuo AWS, non nel nostro. I tuoi dati non vengono mai usati per addestrare modelli condivisi o di terze parti, gli accessi sono a privilegio minimo e tracciati, e NDA e accordi di trattamento dei dati sono firmati prima del primo trasferimento di dataset.
Q.06Chi possiede i modelli, il codice e i pesi?
Tu — tutto quanto. Codice, pesi fine-tuned, pipeline, prompt e documentazione ti vengono ceduti per contratto. Nessuna retro-licenza, nessun lock-in: qualsiasi team competente potrebbe riprendere domani. La maggior parte dei clienti resta comunque, perché il sistema continua a migliorare.
Q.07Quanto costa un progetto IA / ML?
Risultati a prezzo fisso, non ore. Dopo uno sprint di discovery, ottieni milestone fisse e un budget fisso per iscritto. I primi progetti si collocano in genere tra $25k e $75k; vedi la cifra prima che chiunque si impegni.
Q.08Cosa succede dopo il lancio?
Restiamo. Ogni progetto include il supporto a vita: monitoraggio del drift, ri-addestramenti pianificati e un ingegnere senior che conosce il sistema — risponde in ore, non tramite una coda di ticket. I modelli si degradano in silenzio quando nessuno li guarda. I nostri sono sorvegliati.
Hai dati che dovrebbero
lavorare di più?
Dicci cosa vuoi prevedere, automatizzare o capire. Un ingegnere ML senior risponde entro un giorno lavorativo con una lettura onesta della fattibilità.