AI integrata nei vostri processi

Portiamo l'AI dentro l'azienda, accanto alle persone

Tre specializzazioni: integrare l'AI nei vostri sistemi (ERP, CRM, helpdesk) senza riscrivere nulla, addestrare modelli di machine learning sui vostri dati, costruire copilot e agenti che lavorano davvero ogni giorno. Sicurezza, governance e misurazione incluse.

4-10 sett.

Dal primo workshop al primo caso d'uso AI live dentro i vostri sistemi

-40%

Tempo medio risparmiato sui task ripetitivi di back-office e assistenza

100%

Trasparenza sui dataset, sulle decisioni e sui costi del modello

Orchestrazione AI

Sincronizza dati, modelli e persone in un’unica orbita

Un nucleo animato che rappresenta prompt governati, pipeline di valutazione e osservabilità in tempo reale.

  • Le orbite interne mostrano come dati, feature store e prompt restano allineati.
  • I nodi esterni pulsano per indicare co-pilot che erogano insight senza esporre dati grezzi.
  • La velocità di rotazione richiama i cicli di valutazione automatica per mantenere la qualità misurabile.

AI che genera risultati misurabili, non demo

Il nostro approccio è concreto: partiamo dai dati e dagli strumenti che già avete, identifichiamo dove l'AI può davvero fare la differenza, costruiamo un primo caso d'uso in produzione e lo scaliamo. Niente portali a parte, niente sostituzioni forzate: l'AI si innesta nei processi reali con governance, trasparenza e controllo umano.

Partiamo dai vostri dati

Valutiamo qualità, volume e sicurezza dei dati prima di qualsiasi modello. Se servono, li arricchiamo e li etichettiamo con processi assistiti dall'AI.

Adozione, non solo tecnologia

Coinvolgiamo team operativi, legal e compliance sin dal primo giorno. L'AI che non viene usata non conta: progettiamo anche l'adozione.

Sicurezza e sovranità dei dati

Deployment on-premise, VPC isolati o modelli self-hosted: quando i dati non possono uscire, costruiamo dove restano.

Live snippet

Workflow di orchestrazione AI

Pipeline Python che combina retrieval, valutazione e controlli human-in-the-loop.

python@lbd studio/ai.snippet

                

Dove interveniamo

Dalla strategia all’esecuzione con un mix di competenze data, product e ML.

Discovery

AI Opportunity framing

Identifichiamo quick win, KPI e responsabilità lungo il ciclo di vita dei modelli.

  • Mappatura use case e priorità
  • Valutazione impatto su processi e persone
  • Business case e piano di adozione
Engineering

Model & MLOps engineering

Orchestriamo pipeline dati, modelli foundation e microservizi AI a bassa latenza.

  • Fine tuning e prompt engineering
  • Feature store, monitoring e retraining
  • Integration layer con API e webhook
Governance

Responsabilità & compliance

Framework etici, explainability e controllo umano per garantire fiducia e conformità.

  • Policy AI Act ready
  • Audit trail e model cards
  • Human-in-the-loop workflows

Un percorso strutturato

Ogni fase è pensata per ridurre rischi, garantire qualità e accelerare time-to-value.

01

AI Sprint

Workshop mirati su processi, dati e metriche per scegliere il caso d’uso con più impatto.

Output: opportunity canvas, stime di effort e ritorno.

02

Build & orchestrate

Prototipi rapidi, integrazione nei workflow esistenti, monitoraggio real-time delle prestazioni.

Output: MVP AI, pipeline dati e modelli governati.

03

Adopt & scale

Change management, formazione e roadmap evolutiva basata su KPI e feedback.

Output: manuale operativo, backlog di evolutive e planning trimestrale.

Tecnologie e piattaforme

Selezioniamo lo stack migliore per il tuo contesto, evitando lock-in e garantendo governance.

Model hub

OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, modelli open-source

Data & MLOps

dbt, MLflow, Weights & Biases, Feast

Automation

LangChain, Temporal, Airflow, Prefect

Governance

Evidently AI, Arthur, custom policy engines

Portiamo la tua AI in produzione

Prenota un workshop di assessment con il nostro team Applied AI.

Domande frequenti

Domande sull'applied AI

Dall'integrazione nei sistemi esistenti al machine learning su misura fino ai copilot aziendali.

In cosa siete specializzati in ambito AI?
Su tre aree: (1) integrazione dell'AI nei vostri sistemi aziendali esistenti — ERP, CRM, helpdesk, documentali, app mobile — senza riscrivere nulla; (2) machine learning su misura con modelli predittivi, visione e raccomandazione addestrati sui vostri dati; (3) copilot aziendali e agenti AI con RAG su knowledge base interne. Tutte e tre le aree hanno pagine dedicate con metodo, stack e casi d'uso.
Possiamo integrare l'AI senza cambiare i nostri sistemi?
Sì. È la nostra specializzazione. Colleghiamo modelli AI a SAP, Salesforce, Dynamics, Zendesk, SharePoint, Microsoft 365 e alle vostre app web/mobile tramite API standard e connettori nativi. Gli utenti continuano a usare i tool di sempre: l'AI appare come pulsante, suggerimento o copilot dentro l'interfaccia esistente.
Fate solo LLM generativi o anche machine learning classico?
Entrambi. Usiamo LLM (Claude, GPT, Llama, Mistral) quando serve capire, riassumere, generare. Usiamo machine learning tradizionale (PyTorch, XGBoost, LightGBM) per forecasting, classificazione, visione, raccomandazione e anomaly detection. Spesso li combiniamo: i modelli su misura risolvono il problema specifico, gli LLM rendono i risultati accessibili in linguaggio naturale.
Come garantite privacy dei dati e compliance?
Preferiamo deployment VPC-isolati (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI) o modelli self-hosted su GPU dedicate quando i dati non possono uscire. Applichiamo DLP, anonimizzazione, guardrail anti-PII e controlli human-in-the-loop. Siamo allineati con GDPR, AI Act europeo e le vostre policy interne.
Come misurate la qualità degli output AI?
Definiamo golden set di domande reali, valutazioni LLM-as-judge, eval continui in CI e monitoraggio in produzione con feedback utenti. Tracciamo accuracy, hit rate, hallucination rate, costo per richiesta e latenza. Se un nuovo rilascio peggiora le metriche, rollback automatico.
Quanto ci vuole per vedere risultati?
Per l'integrazione AI in un sistema esistente: 6-10 settimane al primo use case live. Per un modello ML custom: 8-14 settimane alla produzione con monitoraggio. Per un copilot aziendale: 4-8 settimane al primo rilascio con un gruppo pilota.