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Diagnosi
Chiariamo obiettivo, dati, vincoli e metrica di successo prima di scegliere la tecnologia.
Per team prodotto e aziende che devono decidere dove l’AI crea valore, cosa costruire e come portarlo in produzione.
Dalla fattibilità ai dati, dal prototipo al deployment: una guida tecnica concreta per aziende che vogliono applicare l’AI senza rincorrere demo.
Parliamo del problema1 / 3
Chiariamo obiettivo, dati, vincoli e metrica di successo prima di scegliere la tecnologia.
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Riduciamo il rischio con un prototipo misurabile o una vertical slice del prodotto.
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Costruiamo, integriamo e documentiamo una soluzione che il tuo team può mantenere.
Problemi, vincoli, architetture e risultati osservabili: ogni progetto mostra come trasformiamo una capacità tecnica in un sistema utilizzabile.
Un prodotto AI che trasforma registrazioni di lezioni in appunti Word strutturati e pronti da studiare.
Leggi il case studyUna piattaforma Data Ops che rende l’open data ISTAT più accessibile tramite documentazione, API, ricerca e interfacce guidate.
Leggi il case studyUn’interfaccia enterprise text-to-SQL progettata per rendere i dati interrogabili senza rinunciare a controllo e auditabilità.
Leggi il case studySimone Zannini e Matteo Cese seguono analisi, sviluppo e consegna. Ruoli, profili e curriculum sono pubblici.
No. Partiamo dalla decisione o dal processo da migliorare. Se una soluzione deterministica è migliore, lo diciamo.
Sì. Possiamo affiancare prodotto e engineering, trasferendo scelte, codice e documentazione.
Rispondiamo entro due giorni lavorativi con le prime domande tecniche e il prossimo passo sensato.
magosimo99@gmail.com