Agenti con strumenti definiti
L’agente può chiamare solo le funzioni che gli assegnate: cercare un ordine, aggiornare un record, aprire un ticket. Nessuna azione fuori da quel perimetro.
Engineering AI · UE e USA
Integrazione AI dentro sistemi già in produzione.
Colleghiamo modelli linguistici, ricerca documentale e automazioni AI ai sistemi che i vostri clienti già usano: ERP, piattaforme commerce, applicazioni interne e flussi a eventi. Non costruiamo modelli. Costruiamo il livello di integrazione, controllo e osservabilità che rende utilizzabile un modello in produzione.
Il servizio
Cosa comprendono davvero i servizi di integrazione AI.
La maggior parte del lavoro AI in ambito enterprise non riguarda il modello. Riguarda tutto ciò che sta intorno: da dove arrivano i dati, come vengono ridotti a un contesto utile, cosa succede quando il modello risponde male, quanto costa una chiamata e come si dimostra a posteriori cosa è stato deciso.
È esattamente il tipo di lavoro che facciamo da anni sulle integrazioni di sistema. Un servizio AI è un altro sistema esterno da collegare con mapping, autenticazione, retry, limiti di costo e monitoraggio. La differenza è che risponde in modo non deterministico, quindi i controlli contano di più, non di meno.
- Recupero dei datiColleghiamo il modello alle fonti reali: cataloghi, ordini, documenti, knowledge base interne.
- Controllo del comportamentoPrompt versionati, output strutturati, validazione e percorsi di fallback quando la risposta non è utilizzabile.
- Costi e latenzaCaching, selezione del modello per attività e limiti di spesa monitorati come qualsiasi altra risorsa.
Sviluppo di agenti AI
Un servizio di sviluppo agenti AI ancorato ai vostri sistemi.
Un agente utile in azienda non è una demo conversazionale. È un processo che legge dati reali, compie un numero limitato di azioni verificabili e si ferma quando non è sicuro.
Recupero e contesto (RAG)
Indicizzazione dei documenti, ricerca semantica e costruzione del contesto, così le risposte si basano sui vostri contenuti e non sulla memoria del modello.
Uomo nel processo
I passaggi che modificano dati o parlano con il cliente possono richiedere approvazione esplicita prima di essere eseguiti.
Tracciabilità
Ogni chiamata, input, output e costo viene registrato, così un comportamento anomalo può essere ricostruito invece che indovinato.
Costruire o comprare
Quando lo sviluppo AI custom conviene rispetto a una piattaforma.
Diciamolo prima: per molti casi d’uso una piattaforma pronta è la risposta giusta, e ve lo diremo.
Sviluppo custom quando
- La logica dipende da dati proprietari che vivono nei vostri sistemi, non in un SaaS.
- Il flusso deve integrarsi con ERP, commerce o processi interni già esistenti.
- Vincoli di residenza dei dati o di riservatezza escludono l’invio dei contenuti a una piattaforma terza.
- Il volume rende i costi per utente di una piattaforma peggiori di un’integrazione diretta.
Usate una piattaforma quando
- Il caso d’uso è generico e ben coperto da uno strumento esistente.
- Vi serve validare un’ipotesi prima di finanziare qualsiasi sviluppo.
- Non esiste ancora un dataset o un processo interno su cui l’AI possa lavorare.
Costi
Quanto costa lo sviluppo di agenti AI.
Il costo di un’integrazione AI ha due componenti che si comportano in modo diverso. Il lavoro di engineering è una spesa una tantum, stimabile come qualsiasi altro sviluppo. Il consumo dei modelli è ricorrente, variabile e cresce con l’utilizzo: è la voce che sorprende chi non l’ha misurata prima.
Iniziamo definendo il costo per operazione su un volume realistico prima di scrivere codice di produzione, così sapete in anticipo se il caso d’uso regge economicamente. Dove serve, riduciamo la spesa con caching, modelli più piccoli per i passaggi semplici e limiti di utilizzo.
- Engineering una tantumIntegrazione, controlli e osservabilità, stimati per perimetro come un normale progetto.
- Consumo ricorrenteCosto per chiamata modello, misurato su volume reale prima dello sviluppo.
- Controllo della spesaCaching, scelta del modello per attività e limiti monitorati in produzione.
Valutare un fornitore
Come valutare le società di sviluppo di agenti AI.
Se state confrontando fornitori, queste sono le domande che separano un’integrazione solida da una demo. Valgono anche per noi.
Chiedete cosa succede quando il modello sbaglia
Una risposta seria descrive validazione, fallback ed escalation. Una risposta debole descrive un prompt migliore.
Chiedete il costo per operazione
Chi non ha misurato il consumo su volume reale non ha ancora portato niente in produzione.
Chiedete come vengono raggiunti i vostri dati
Indicizzazione, permessi e residenza dei dati sono decisioni di architettura, non dettagli.
Chiedete cosa viene registrato
Senza log di chiamate, input e output non potete verificare né migliorare il comportamento.
Governance · UE
Servizi di integrazione AI generativa che potete giustificare.
Molti dei nostri partner lavorano con clienti europei soggetti al GDPR e, sempre più, all’AI Act. Progettiamo le integrazioni perché siano documentabili: quali dati raggiungono il modello, quali no, dove vengono elaborati, cosa viene registrato e quali passaggi richiedono una decisione umana. Sono scelte di architettura, e vanno prese all’inizio.
Scopri come lavoriamoCosa abbiamo consegnato
Un flusso LLM dentro una migrazione di contenuti live.
La parte difficile dell’AI in azienda non è il modello: è l’integrazione, ed è il lavoro che facciamo da anni su ERP, piattaforme commerce e flussi a eventi. Abbiamo consegnato un flusso basato su LLM all’interno di una migrazione di contenuti, generando e riorganizzando i campi richiesti dal nuovo CMS ed evitando una ricostruzione manuale. La stessa ingegneria vale quando il servizio dall’altra parte dell’API è un modello linguistico.
FAQ
Domande prima di iniziare.
Cosa consegna davvero una società di sviluppo di agenti AI?
Un’integrazione funzionante, non una demo: strumenti definiti che l’agente può chiamare, recupero sui vostri contenuti, approvazione umana sui passaggi che modificano dati, log e un costo per operazione misurato. Se un fornitore non sa descrivere questi cinque elementi, sta vendendo un prototipo.
Costruite modelli AI da zero?
No, e diffidate di chi lo propone per un progetto enterprise. Usiamo modelli esistenti tramite API e costruiamo il livello che li rende utilizzabili: accesso ai dati, controllo del comportamento, gestione degli errori, costi e tracciabilità.
Quanto costa lo sviluppo di un agente AI?
Due voci: l’engineering una tantum, stimabile a perimetro, e il consumo ricorrente dei modelli. Misuriamo il costo per operazione su volume realistico prima dello sviluppo, così sapete se il caso d’uso regge prima di finanziarlo.
I nostri dati vengono usati per addestrare i modelli?
Non con le configurazioni che utilizziamo. I principali provider escludono i dati delle API dall’addestramento nei piani business, e lo verifichiamo per il provider scelto. Dove il requisito è più stringente, valutiamo modelli ospitati in ambiente controllato.
Potete lavorare sui sistemi che abbiamo già?
È il caso normale per noi. Lavoriamo su ERP, piattaforme commerce, applicazioni custom e flussi a eventi esistenti, e colleghiamo i servizi AI attraverso le stesse integrazioni che costruiamo da anni.
Cosa succede se il modello produce una risposta sbagliata?
Lo si progetta in anticipo. Output strutturati e validati, fallback deterministici, approvazione umana sui passaggi che modificano dati e log completi per ricostruire cosa è successo.
Quale esperienza portate su un progetto AI?
Due cose. Lavoro LLM già consegnato — un flusso basato su AI all’interno di una migrazione di contenuti, descritto nel case study collegato — e anni di costruzione del livello di integrazione da cui dipende ogni progetto AI enterprise: collegare sistemi, spostare dati in modo affidabile, gestire gli errori e mantenere costi e comportamento osservabili. La maggior parte del lavoro AI in produzione è ingegneria dei sistemi, ed è la parte in cui siamo più forti.
Parliamo della prossima commessa
Cosa richiede il vostro prossimo progetto cliente?
Condividete ruoli, stack tecnologico, tempistiche e modello di collaborazione preferito. Valuteremo compatibilità e capacità disponibile.