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Software AI personalizzato

Costruiamo applicazioni software end-to-end con intelligenza artificiale integrata: dal backend ai modelli ML, dalle API ai frontend responsive. Architetture cloud-native, sicure, scalabili e progettate intorno ai tuoi processi reali — non l'inverso.

Applicazioni custom con modelli di intelligenza artificiale integrati, pensate per il tuo flusso di lavoro.

Casi d'uso

  • Piattaforme interne di analisi documentale
  • Tool di pricing dinamico con ML
  • Sistemi di matching candidati/posizioni
  • Dashboard predittive per il management
  • Marketplace con raccomandazioni AI

Vantaggi misurabili

  • Software perfettamente aderente ai tuoi processi
  • Proprietà del codice e dei modelli
  • Scalabilità verticale e orizzontale
  • Time-to-market più rapido rispetto a un team interno da costruire

Dettagli tecnici

Stack backend

  • Python (FastAPI, Django), Node.js, Go
  • PostgreSQL, MongoDB, Redis
  • Microservizi su Kubernetes
  • Event-driven con Kafka/RabbitMQ

Stack AI/ML

  • PyTorch, TensorFlow, Hugging Face
  • Integrazione OpenAI, Anthropic, Mistral
  • MLOps con MLflow e Weights & Biases
  • Model serving con Triton/BentoML

Stack frontend

  • React, Next.js, TypeScript
  • Tailwind CSS + design system custom
  • PWA e mobile-first
  • Accessibilità progettata secondo le linee guida WCAG

Cloud e DevOps

  • AWS, Google Cloud, Azure
  • CI/CD GitHub Actions / GitLab
  • Infrastructure as Code (Terraform)
  • Monitoring Grafana, Datadog, Sentry

Dal requisito al software in produzione

  1. Discovery — Ricostruiamo il processo che il software deve supportare: attori, passaggi, eccezioni, dati che entrano ed escono, vincoli normativi o contrattuali.
  2. Architettura — Scegliamo dove vivono dati e inferenza, come si autenticano gli utenti e quali componenti restano sostituibili — in particolare il modello, che non deve diventare un vincolo strutturale.
  3. Requisiti e ruoli — Traduciamo il processo in requisiti verificabili e in un modello di permessi: chi vede cosa, chi approva cosa, cosa resta tracciato.
  4. Prototipo — Un prototipo navigabile sui dati reali mostra prima del codice definitivo se il flusso funziona per chi lo userà ogni giorno.
  5. Backend e frontend — Sviluppiamo API, persistenza, interfacce e integrazioni; le funzioni basate su modelli vengono isolate dietro un livello di servizio con fallback esplicito.
  6. Valutazione — Prima del rilascio misuriamo qualità degli output su casi reali, comportamento sugli input anomali e costi di inferenza a regime.
  7. Deployment e observability — Rilascio con ambienti separati, log applicativi, tracciamento degli errori e metriche di utilizzo, così il presidio dopo il go-live si basa su dati.

Il rilascio include codice sorgente, documentazione tecnica, script di deploy e istruzioni operative; la titolarità è definita nel contratto di progetto.

Come si lavora con noi

Chi analizza il processo è la stessa squadra che sviluppa e manutiene: product, engineering, integrazione con i sistemi in uso, governance delle decisioni automatiche e presidio dopo il rilascio.

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FAQ

Quali tecnologie usate?

Selezioniamo lo stack in base al progetto: Python e Node.js sul backend, React/Next.js sul frontend, AWS/GCP per il cloud. Il codice è sempre tuo.

Posso integrare modelli AI già esistenti?

Sì, integriamo API di OpenAI, Anthropic, Google, oppure modelli open-source self-hosted su tuo cloud.

Cosa succede dopo il go-live?

Offriamo contratti di manutenzione evolutiva con SLA dedicati, hotfix prioritari e roadmap concordata.