Customer care
−60/70% tempo per ticket
Sistemi AI integrati con la knowledge base aziendale e la storicità del cliente, per risposte precise e immediate.
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AI Agent · RAG · Automazione
Intelligenza Artificiale per le aziende:
infrastrutture che lavorano, non demo che impressionano.
AI agent, RAG e automazioni integrate nei tuoi processi e nel tuo stack. Non l'integrazione più impressionante in demo: quella con il ROI più chiaro.
01 / Infrastruttura vs tool
AI come infrastruttura,
non come tool.
C'è una differenza fondamentale tra usare uno strumento AI e avere un'infrastruttura AI. Usare ChatGPT per scrivere email più velocemente è una tattica.
Costruire un sistema che legge automaticamente le richieste di preventivo in entrata, estrae i requisiti tecnici, li confronta con il catalogo prodotti e genera una bozza di offerta calibrata sul profilo del cliente — quella è un'infrastruttura. La differenza non sta nel modello AI usato: spesso è lo stesso. Sta nell'architettura che lo circonda, nell'integrazione con i dati aziendali, e nella governance che ne controlla l'output.
Un'azienda che si affida esclusivamente a tool AI di terze parti costruisce la propria produttività su fondamenta che non controlla. I prezzi cambiano, le API evolvono, le policy sui dati si aggiornano. Progettiamo architetture AI con un livello di astrazione che rende l'azienda indipendente dai singoli provider: possiamo cambiare il modello sottostante senza riscrivere l'intero sistema. I dati rimangono sotto controllo aziendale. Le performance si misurano con metriche proprie.
Indipendenza dai provider
Cambiamo il modello,
non il sistema.
Da un LLM cloud a un modello on-premise, da un provider all'altro: l'architettura resta la stessa.
OpenAI Anthropic LLM on-premise LLM cloud
02 / Automazione dei processi
Dove l'impatto è
misurabile.
Selezioniamo i casi d'uso AI con la massima attenzione al ROI: non la soluzione più impressionante in demo, ma quella che produce il beneficio economico più chiaro nel contesto specifico del cliente.
Catalogo prodotti
Da ore a minuti
Enrichment automatico delle schede prodotto: il tempo di pubblicazione di nuovi SKU crolla da ore a minuti.
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Reportistica
Narrative quotidiane
Da analisti che producono report settimanali a sistemi che generano narrative di business ogni giorno.
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Supporto commerciale
Pre-vendita assistita
Briefing cliente generati automaticamente prima delle call, cross-selling basato sull'analisi del comportamento d'acquisto.
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03 / Magento 2 & Laravel
Integrazioni AI
profonde, non superficiali.
La nostra specializzazione su Magento 2 e Laravel ci permette di costruire integrazioni AI nel cuore della piattaforma, non come plugin scollegati dal resto del sistema.
Descrizioni prodotto SEO
Generazione automatica a partire dagli attributi del PIM.
Raccomandazioni personalizzate
Basate su embedding semantici del comportamento utente.
Sentiment analysis review
Per un merchandising più intelligente.
Pricing dinamico
Ottimizzazione continua delle regole di prezzo.
Orchestrazione chiamate AI
Layer Laravel che gestisce le chiamate ai modelli.
Contesto conversazionale
Gestione dello stato e della memoria delle interazioni.
Retry & fallback
Logica di resilienza per le chiamate AI in produzione.
Logging strutturato
Monitoraggio delle performance del sistema.
Stack Magento 2 Laravel REST / GraphQL API Queue & Jobs
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04 / RAG & Vector DB
AI che conosce
la tua azienda.
Il RAG — Retrieval Augmented Generation — è la tecnica che permette di costruire sistemi AI che rispondono basandosi su documenti e dati aziendali specifici, non sulla conoscenza generica pre-addestrata del modello.
L'AI recupera dinamicamente i documenti rilevanti dalla knowledge base aziendale — manuali, procedure, contratti, storico comunicazioni, specifiche tecniche — e li usa come contesto per generare risposte precise e aggiornate.
Abbiamo implementato sistemi RAG su database vettoriali con particolare attenzione alla qualità del processo di chunking e embedding dei documenti sorgente — un aspetto tecnico che determina in modo critico la rilevanza delle risposte.
Database vettoriali
Il dato giusto,
al momento giusto.
Selezioniamo lo stack in base a volumi, latenza richiesta e infrastruttura esistente.
pgvector Pinecone Weaviate
05 / AI Agent
Sistemi che agiscono,
non solo che rispondono.
Un AI agent è un sistema software che, partendo da un obiettivo, pianifica le azioni necessarie, usa strumenti — API, database, sistemi esterni — per raccogliere informazioni e produrre output, verifica i risultati e corregge il percorso se necessario. È la differenza tra un assistente che risponde e uno che porta a termine un lavoro.
Agent in produzione
- 01Portfolio & churnAnalizza quotidianamente il portafoglio clienti identificando quelli a rischio churn.
- 02Price monitoringMonitora i prezzi dei competitor aggiornando le dashboard decisionali.
- 03Gestione resiProcessa le richieste di reso standard in autonomia entro parametri pre-approvati.
- 04PreventiviGenera bozze a partire da template e dati CRM.
06 / Governance & sicurezza
Quello che si
trascura di più.
Le aziende che adottano AI senza una governance strutturata si ritrovano con proliferazione incontrollata di tool, costi API non monitorati e — nei casi peggiori — dati sensibili inviati a provider non approvati in violazione di accordi di riservatezza.
Consumo
Token tracking
Tracciamo il consumo di token per tipologia di task, per capire dove va davvero il budget.
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Costi
Budget & alert
Budget API con alert automatici prima che i costi sfuggano di mano.
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Dati
Data classification
Policy che determinano quali dati possono essere inviati a quali provider.
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Audit
Log completi
Ogni interazione AI è tracciata, per audit e troubleshooting rapido.
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