Sviluppo di intelligenza artificiale su misura, dal prototipo alla produzione
Quando uno strumento già pronto non basta, costruiamo il pezzo che manca: pipeline RAG sui vostri archivi, orchestrazione di più modelli linguistici, automazioni di processo e integrazioni con i sistemi che già usate. Ingegneria software prima di tutto, con l'AI come componente e non come slogan.
Problemi tipici: sviluppo AI
Test con strumenti generici che funzionano in demo e non reggono con i dati reali. Fornitori che rivendono un'API con un'interfaccia sopra. Progetti AI senza proprietario interno, senza metriche e senza costi di esercizio chiari. Il rischio principale non è tecnologico: è partire senza sapere cosa si vuole migliorare.
Cosa può cambiare per la tua azienda
Un sistema su misura ha un perimetro che conoscete: quali dati usa, quali modelli chiama, quanto costa ogni elaborazione, come si controlla la qualità. Si evita la dipendenza da un solo fornitore scegliendo il modello più adatto a ogni passaggio del flusso.
Come lo implementiamo
RAG su documenti, PDF e database; orchestrazione multi-modello; agenti e flussi con controlli; ottimizzazione dei prompt e, dove ha senso, fine-tuning; architetture scalabili con monitoraggio di qualità e costi di inferenza. I modelli linguistici sono esterni (come GPT, Claude, Gemini); la logica di orchestrazione e integrazione è sviluppata da noi.
Privacy, dati e responsabilità
Definiamo quali dati lasciano l'infrastruttura aziendale, verso quali fornitori e con quali impostazioni contrattuali. Dove opportuno si anonimizzano i dati prima dell'invio. Se il sistema rientra nell'ambito dell'EU AI Act va valutata la classificazione di rischio: abbiamo anche un prodotto, Copilots AI Act, dedicato a questo tema. Le indicazioni di questa pagina descrivono scelte tecniche e non costituiscono consulenza legale: per ogni progetto che tratta dati personali consigliamo una validazione con il vostro consulente privacy o DPO.
Limiti e quando non conviene
L'AI generativa non è deterministica e va verificata. Non è la scelta giusta per calcoli che richiedono esattezza assoluta senza controllo, né per processi con pochissimo volume. Un prototipo non è un prodotto: la produzione richiede test, monitoraggio e manutenzione.
Il processo di lavoro
Analisi del problema e dei dati; prototipo validabile in poche settimane; test con utenti reali; sviluppo della versione di produzione; misurazione e ottimizzazione continua di qualità e costi.
Cosa misurare prima e dopo
Accuratezza su un set di domande reali, tasso di intervento umano, tempo di elaborazione, costo per richiesta, soddisfazione degli utenti interni. Definiamo il set di test insieme a voi prima dello sviluppo.
Domande frequenti
Quanto costa un progetto di sviluppo AI su misura?
Dipende dalla complessità del problema, dai dati e dalle integrazioni, non dal numero di funzioni. Un prototipo validabile costa molto meno di un prodotto finito ed è di solito il modo giusto per iniziare. Dopo un'analisi iniziale indichiamo un intervallo realistico.
Usate modelli vostri o API di fornitori esterni?
Entrambe le cose, a seconda del compito. Usiamo API di modelli esterni per la generazione del linguaggio e sviluppiamo internamente l'orchestrazione, i controlli e le pipeline. Non siamo legati a un singolo fornitore.
Chi possiede il codice e i dati alla fine del progetto?
Condizioni di proprietà, licenza e hosting si definiscono nel contratto, caso per caso. Prima di partire chiariamo cosa è vostro, cosa è componente riusabile nostra e dove vengono conservati i dati.
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Copilots Srl — Via Oltre Brenta 29, 35027 Noventa Padovana (PD)
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