Agenzia di Automazione AI
Agenti AI personalizzati, RAG agentivo sulla tua knowledge base ed automazione dei workflow end-to-end. Pilot a prezzo fisso. Delivery pronto per la produzione. Miglioramento settimanale dopo il lancio — con ottimizzazione continua inclusa in ogni engagement.
Da chatbot monoscopo a workflow di agenti autonomi
Il mercato dei servizi AI è pieno di società di consulenza che consegnano un report di ricerca e spariscono. Noi costruiamo sistemi funzionanti che il tuo team usa ogni giorno, poi continuiamo a ottimizzarli.
Chatbot Fondati sulla Conoscenza
Supporto clienti, helpdesk interno, qualificazione vendite. Fondati sulla tua documentazione tramite RAG per evitare allucinazioni. Regole di escalation integrate — passano all'essere umano quando incerti.
RAG Agentivo sulla Tua Knowledge Base
Retrieval di livello produttivo su wiki, documentazione, ticket, contratti. Ragionamento multi-step con utilizzo di strumenti. Citazioni delle fonti in ogni risposta affinché gli utenti possano verificare.
Agenti AI Personalizzati
Agenti per il follow-up vendite, triage operativo, deflection del supporto, ricerca. Costruiti attorno al workflow specifico che vuoi automatizzare, con audit trail e gate di approvazione dove necessario.
Fine-Tuning & Prompt Engineering
Quando i modelli base non bastano: fine-tuning domain-specific sui tuoi dati, harness di valutazione, infrastruttura di versioning dei prompt affinché le modifiche siano testabili e reversibili.
Pipeline da POC a Produzione
Il passaggio dal prototipo alla produzione è dove la maggior parte dei progetti AI si blocca. Portiamo i prototipi funzionanti attraverso valutazione, osservabilità, controllo dei costi e rollout — ogni engagement termina con un deployment in produzione, con monitoraggio e controlli sui costi attivi dal primo giorno.
Layer di Orchestrazione degli Agenti
Sistemi multi-agente in cui agenti specializzati (ricerca, bozza, revisione, dispatch) si coordinano tramite un control loop. Ognuno verificabile. Il tutto osservabile.
Da “l'AI sembra una buona idea” a “in produzione”
Discovery dei Casi d'Uso
Scoping call di 1 ora a pagamento (accreditata se firmi il contratto) in cui identifichiamo un workflow specifico da automatizzare. Mappiamo gli input, le decisioni, gli output e come appare il successo. Riepilogo scritto al termine con conclusioni concrete.
Pilot di 4 Settimane
Pilot a prezzo fisso: agente funzionante nel tuo ambiente in 4 settimane. Dati reali, utenti reali, valutazione reale. Tu decidi se portarlo in produzione in base ai risultati misurati nel tuo ambiente.
Produzione & Miglioramento Continuo
Deployment in produzione con osservabilità, guardrail sui costi e harness di valutazione. Poi settimanalmente: ottimizzazione dei prompt, miglioramenti al retrieval, gestione degli edge case. L'agente migliora ogni settimana durante l'engagement.
Cosa non otterrai da noi
Un deck strategico da €100k. Le grandi società di consulenza eccellono nei framework e sono lente a consegnare. I nostri pilot sono build a prezzo fisso che arrivano in produzione. L'intero engagement costa meno di un trimestre del loro tipico retainer.
Una “piattaforma” da cui non puoi uscire. Usiamo framework standard (LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK — o la tua scelta), committiamo tutto nel tuo repo e documentiamo l'architettura. Il codice, i prompt e i criteri di valutazione sono tuoi. Il pattern “POC poi abbandono” è il default del settore. Il 64% dei pilot AI non arriva mai in produzione esattamente per questo motivo. Noi lavoriamo al contrario: il pilot presuppone già la produzione, e il nostro retainer è costruito attorno al miglioramento continuo una volta che è live.
Domande frequenti
Cos'è un agente AI?
Un agente AI è un software che utilizza un large language model (LLM) per ragionare, prendere decisioni ed eseguire azioni autonomamente all'interno di un workflow definito. A differenza di un chatbot che risponde solo ai prompt, un agente può usare strumenti (ricercare, scrivere file, chiamare API, interrogare database), scomporre un obiettivo in sotto-task ed eseguirli in sequenza — con o senza checkpoint umani. Esempi: un agente di triage del supporto che legge i ticket in arrivo, li categorizza, redige risposte ed escala i casi limite; oppure un agente di ricerca che raccoglie dati di mercato, sintetizza i risultati e produce un documento di briefing.
Quanto costa l'automazione AI?
Una scoping call di discovery è €200 (accreditata all'engagement). I pilot a prezzo fisso costano tipicamente €5,000–€15,000 per una build focalizzata su singolo agente. Un sistema multi-agente completo o un deployment RAG su una knowledge base estesa è tipicamente €20,000–€60,000. I retainer di miglioramento continuo partono da €5,000 / month.
Quanto tempo ci vuole per implementare agenti AI?
Un pilot focalizzato è di 4 settimane. È un agente funzionante nel tuo ambiente, sui tuoi dati, valutato dal tuo team. L'hardening in produzione e il rollout aggiungono altre 2–4 settimane. I sistemi multi-agente richiedono più tempo — 8–16 settimane a seconda della complessità del workflow. Stimiamo prima di iniziare.
Quali processi aziendali possono essere automatizzati con agenti AI?
I migliori candidati sono i processi attualmente gestiti da persone che leggono documenti, prendono decisioni ripetibili e smistandono o rispondendo. Esempi: triage del supporto clienti e redazione di risposte; Q&A interno su documenti policy, contratti o manuali tecnici; ricerca su lead di vendita e redazione di outreach personalizzato; estrazione di dati da fatture e documenti; monitoraggio della conformità rispetto a testi policy. Se un essere umano lo legge, decide e scrive — un agente può probabilmente farlo.
Qual è la differenza tra un'agenzia di automazione AI e una società di consulenza AI?
Una società di consulenza ti dice cosa fare; un'agenzia di automazione lo costruisce. La consulenza termina tipicamente con un documento di strategia o una raccomandazione sul vendor. Noi terminiamo con un sistema funzionante nel tuo ambiente. Offriamo scoping e strategia — sempre come primo passo verso una build funzionante.
Ho bisogno di avere i dati organizzati prima di iniziare?
No. Parte del nostro processo di discovery è valutare quali dati esistono, in quale forma e quale preparazione è necessaria per il retrieval. Wiki disordinati, knowledge base piene di PDF e sistemi di ticketing mal strutturati sono il punto di partenza comune. Includiamo il lavoro di preparazione dei dati nello scope dell'engagement affinché sia preventivato dall'inizio.
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