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Intelligence.
Integriamo l’AI nelle applicazioni e nei processi aziendali, supportando lo sviluppo e la modernizzazione del software, l’automazione delle attività, l’analisi dei dati e il supporto alle decisioni.
La visione
Dal caso d’uso
alla produzione.
Molti progetti AI si fermano alla fase pilota perché mancano dati adeguati, integrazione con i sistemi core o un presidio del modello dopo il rilascio.
Come si arriva in produzione
Un percorso
strutturato.
Ogni modello entra in esercizio a partire da un caso d’uso concreto e da metriche che ne consentano la valutazione nel tempo.
Fase 01
Individuazione dei casi d’uso prioritari
Analizziamo i processi aziendali per individuare le opportunità in cui l’intelligenza artificiale può portare benefici concreti.
Fase 02
Assessment tecnologico e data readiness
Valutiamo la disponibilità, la qualità e le caratteristiche dei dati, insieme alle tecnologie e alle infrastrutture esistenti.
Fase 03
Disegno della data platform e dell’architettura AI
Definiamo data platform, modelli e servizi AI, integrandoli con i sistemi e le applicazioni aziendali esistenti.
Fase 04
Integrazione e industrializzazione
Sviluppiamo e integriamo le soluzioni AI nei sistemi aziendali, collegandole ai dati e ai processi a cui sono destinate.
Fase 05
Governance, monitoraggio e miglioramento continuo
Monitoriamo il funzionamento delle soluzioni e ne valutiamo nel tempo prestazioni, affidabilità ed efficacia, individuando possibili miglioramenti.
I servizi
Dall’intelligenza artificiale alla sua applicazione nei processi.
01
Artificial
Intelligence
Integriamo AI generativa e agenti nei sistemi aziendali esistenti, mantenendo i dati all’interno dell’infrastruttura dell’azienda.
Dove interveniamo
- AI generativa e il suo utilizzo: RAG, chatbot, ricerca semantica, sintesi ed estrazione da documenti
- Creazione di workflow agentici
- Automazione intelligente dei processi
- Sistemi di supporto alle decisioni
Il percorso va dalla definizione della strategia alla messa in produzione: integrazione con i sistemi esistenti, sicurezza dei dati, compliance e controllo delle performance.
02
Machine
Learning
Sviluppiamo modelli predittivi e li integriamo nei processi aziendali, seguendone le prestazioni nel tempo. Le applicazioni includono la categorizzazione della spesa indiretta, raggiungendo un’accuratezza del 95%.
Il ciclo di vita del modello
- Data engineering e feature engineering
- Training, validazione e tuning
- Deployment in cloud o on-premise
- Monitoraggio delle performance e model governance
Tipi di soluzione
I modelli predittivi supportano attività di classificazione, forecasting, rilevamento delle anomalie, generazione di raccomandazioni e ottimizzazione dei processi. Integrati nell’architettura IT, diventano componenti delle soluzioni aziendali, con risultati monitorabili e misurabili nel tempo.
03
Governance
dei modelli
Ogni modello è accompagnato da documentazione e tracciabilità delle decisioni, con la supervisione di un referente responsabile.
Cosa resta acceso dopo il rilascio
- Documentazione del modello: dati di addestramento, limiti, casi d’uso previsti
- Log delle decisioni, per ricostruire perché il modello ha risposto così
- Supervisione umana sulle decisioni che contano
- Monitoraggio delle performance, rilevazione delle derive, riaddestramento
Documentazione, tracciabilità e supervisione umana sono elementi fondamentali per garantire la conformità ai requisiti dell’AI Act.
I prodotti della practice
OptiMIPS
Analizza i dati del mainframe, attribuisce i consumi alle applicazioni e individua opportunità di ottimizzazione.
TSV — Total Spending Visibility
Classifica la spesa indiretta grazie all’AI con un’accuratezza del 95%, offrendo visibilità su categorie e fornitori.
Calamìta
Incrocia in tempo reale i dati NatCat con le polizze georeferenziate e individua le esposizioni del portafoglio.
Tequery
Consente di interrogare i database in linguaggio naturale e visualizzare la query SQL generata insieme a ogni risposta.
PriceSense
Analizza notizie e dati di mercato per stimare prezzi e disponibilità delle materie prime. L’analista valida le stime.