AI applicata

Sviluppo software con AI integrata nei vostri sistemi

L’AI utile in azienda non è un chat generico sul sito: è estrazione campi da pratiche, bozza risposte per operatori, classificazione ticket con confidenza misurata. Colleghiamo LLM e retrieval a sistemi che già usate, con tracciamento e fallback.

Ideale se avete volumi ripetitivi (email, ticket, PDF) e oggi perdete tempo in copia-incolla verso CRM o gestionale.

Rifiutiamo demo ‘tutto possibile’: partiamo da 1–2 flussi misurabili (tempo medio gestione, tasso escalation) e solo dopo estendiamo.

Casi tipici

  • Assistente interno su regolamento + FAQ HR, con citazione fonte.
  • Estrazione dati da fatture/PDF verso campi strutturati con revisione umana.
  • Smistamento L1 con bozza risposta e passaggio a specialista se confidenza bassa.

Cosa costruiamo

  • Pipeline RAG su documenti approvati, permessi e versioning dei contenuti
  • Orchestrazione tool: CRM, ticketing, email, database operativi
  • Valutazione qualità: logging, fallback, guardrail, costi e latenza
  • UI/UX per supervisione umana e audit delle decisioni automatizzate

Per chi è pensato

  • PMI con volumi di richieste ripetitive (supporto, back office, vendita)
  • Team che devono agganciare l'AI a dati interni senza esporre informazioni sensibili
  • Prodotti che vogliono funzionalità 'copilot' senza dipendere solo da SaaS generici

Non adatto se

  • Cercate modello addestrato da zero su dati sensibili senza valutazione legale.
  • Volete sostituire il gestionale solo con prompt.
  • Nessuno interno può validare risposte nelle prime settimane.

Come lavoriamo

  1. 1Use case e vincoli: dati ammessi, SLA, lingue, canali
  2. 2Proof tecnico su campione reale (non demo generiche)
  3. 3Integrazione e hardening: osservabilità, test, rollout graduale
  4. 4Ottimizzazione continua: costi, qualità risposte, feedback operatori

Modello di collaborazione

Iniziamo da un perimetro ristretto e misurabile, poi estendiamo. Possiamo lavorare come estensione del vostro team prodotto o delivery end-to-end.

Metriche che contano

  • Minuti risparmiati per pratica/ticket su campione pilota.
  • % conversazioni chiuse senza escalation oltre una soglia concordata.
  • Costo per richiesta (token + infrastruttura) tracciato mensilmente.
LLM APIsRAGTypeScriptNode.jsVector storesWorkflow automation

Governance

Ambiente di prova separato, elenco fonti ammesse, retention log concordata. L’obiettivo è ridurre rischio reputazionale e compliance, non solo ‘accendere l’AI’.

Collegamenti utili

Pagine collegate e servizi tecnici RemoteLine (testi descrittivi, non generici).

Domande frequenti

Usate solo API esterne o anche modelli on-prem?
Dipende da vincoli dati e latenza: valutiamo cloud gestito, VPC o deployment dedicato caso per caso.
Chi etichetta i dati per la qualità iniziale?
Il vostro team operativo con noi: definiamo together golden set e criteri di accettazione prima del rollout ampio.
Cosa succede se il modello sbaglia in produzione?
Fallback verso operatore, registrazione caso, tuning prompt/dati: nessun flusso critico resta senza via di uscita umana.

Un flusso, numeri baseline, una decisione

In 30–45 giorni tipici per pilota ristretto sapete se l’AI ripaga il processo o va ridisegnato—senza progetto infinito.

Mappa di sfondo - RemoteLine