Integrazione AI e LLM AI dove il ritorno si misura

Portiamo l'intelligenza artificiale dentro i processi e i prodotti che esistono già: automazioni, estrazione dati, assistenti. Solo dove fa risparmiare ore o guadagnare clienti.

Non un chatbot in vetrina: ore restituite al team

L'AI che serve a un'azienda raramente è quella che fa notizia. È quella che legge le fatture al posto di una persona, prepara la bozza di un preventivo, risponde alle domande ricorrenti pescando dai documenti interni. Partiamo dal processo che costa più ore e misuriamo quante ne restituisce l'automazione.

Integriamo modelli linguistici come quelli di OpenAI dentro software su misura: non uno strumento in più da aprire, ma una funzione negli strumenti che il team usa già. E quando l'AI non è la risposta giusta, lo diciamo prima di cominciare.

Cosa include

Cosa facciamo con l'AI

Automazione di documenti ed email

Smistamento, risposte in bozza, preventivi precompilati: il lavoro ripetitivo passa al software, la decisione resta alle persone.

Estrazione dati

Da PDF, fatture e scontrini a dati strutturati, pronti per il gestionale.

Assistenti sulla knowledge base

Un assistente che risponde sui documenti aziendali: procedure, listini, contratti.

LLM dentro prodotti esistenti

Ricerca intelligente, matching, suggerimenti: funzioni AI aggiunte a un prodotto che ha già i suoi utenti.

Dashboard e misurazione

Il ritorno dell'automazione in un cruscotto, con i numeri che contano, invece che in una sensazione.

Dal prototipo alla produzione

Si parte da un prototipo su dati veri, per capire se il ritorno c'è prima di investire nel resto.

Il processo

Dal primo audit al primo cliente

  1. Discovery & Strategia — capiamo problema, mercato e vincoli. Output: roadmap, stack, stima.
  2. Build — sviluppo agile con rilasci ogni 2 settimane. Progressi reali, non slide.
  3. Lancio & Traction — canali, messaggio e budget. Misuriamo CAC, retention, conversion.

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Progetti

Lo abbiamo già fatto

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FAQ

Domande frequenti

Da dove si parte per portare l'AI in azienda?

Dal processo che costa più ore, non dalla tecnologia. Nell'analisi iniziale guardiamo dove il lavoro è ripetitivo e i dati ci sono già: se il ritorno non si può misurare, non la proponiamo.

Serve rifare il software che usiamo?

Di solito no. Integriamo l'AI nei prodotti e nei sistemi che esistono già; dove non c'è nulla su cui appoggiarsi, costruiamo lo strumento su misura.

Quali modelli usate?

Modelli linguistici come quelli di OpenAI, scelti sul caso: costo, qualità e requisiti sui dati cambiano da progetto a progetto. Lo stack lo scegliamo sul progetto, non per moda.

L'AI può servire anche al mio prodotto digitale?

Sì, quando migliora qualcosa che l'utente fa già: cercare, scegliere, compilare. In Batoo, ad esempio, algoritmi AI aiutano a trovare l'imbarcazione giusta tra gli annunci.

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