AI Personalizzate
Su Misura
Intelligenza artificiale addestrata per te
Sviluppiamo e addestriamo modelli di intelligenza artificiale personalizzati per risolvere le sfide specifiche della tua azienda. AI custom addestrate sui tuoi dati proprietari per compiti specializzati che le soluzioni generiche non possono affrontare.
Quando Serve un'AI Custom
Le soluzioni AI generiche non bastano quando hai sfide uniche e dati proprietari di valore
Problemi Specifici
Le AI generiche non risolvono sfide uniche. Costruiamo modelli addestrati specificamente sui tuoi casi d'uso, dati e requisiti di business.
Dati Proprietari
I tuoi dati sono il tuo vantaggio competitivo. Li trasformiamo in modelli AI che solo tu possiedi, creando barriere all'ingresso per i competitor.
Privacy & Controllo
I tuoi dati restano tuoi. Deployment on-premise o su cloud privato, nessuna condivisione con terze parti, compliance GDPR garantita.
Performance Superiori
Un modello addestrato sui tuoi dati specifici supera di gran lunga le performance di soluzioni generiche, con precisione fino al 95%+.
Apprendimento Continuo
I modelli migliorano nel tempo. Implementiamo pipeline di re-training automatico per mantenere le performance sempre ottimali.
Integrazione Seamless
API REST, SDK dedicati, webhook: le nostre AI si integrano perfettamente nei tuoi sistemi esistenti senza stravolgere i workflow.
Tipologie di Modelli Custom
AI specializzate per ogni esigenza
Quando le immagini parlano
Computer Vision Custom
Modelli di visione artificiale addestrati sulle tue immagini specifiche. Quality control automatico in produzione, riconoscimento difetti, classificazione prodotti, analisi documentale, conteggio automatico.
Comprensione del linguaggio di settore
NLP Specializzato
Modelli di elaborazione del linguaggio naturale addestrati sul tuo gergo tecnico, documenti interni e comunicazioni. Estrazione informazioni, classificazione, sentiment analysis su misura.
Il futuro nei tuoi dati storici
Predictive Analytics
Modelli predittivi addestrati sui tuoi dati storici per forecasting accurato. Demand planning, churn prediction, predictive maintenance, ottimizzazione scorte.
Suggerimenti che convertono
Recommendation Engine
Sistemi di raccomandazione personalizzati basati sul comportamento dei tuoi utenti. Cross-selling, up-selling, content personalization con algoritmi proprietari.
Settori in cui Operiamo
Esperienza verticale in industrie che richiedono AI specializzate
Manufacturing
Quality control, predictive maintenance, ottimizzazione processi
Healthcare
Analisi immagini diagnostiche, NLP cartelle cliniche, triage AI
Retail & E-commerce
Recommendation, demand forecasting, visual search
Finance & Legal
Document analysis, fraud detection, risk scoring
Il Nostro Processo
Metodologia strutturata per modelli AI di successo
Data Assessment
Analizziamo i tuoi dati, definiamo obiettivi misurabili e valutiamo la fattibilità del progetto
Data Preparation
Pulizia, labeling e preparazione dei dataset per l'addestramento ottimale del modello
Model Training
Sviluppo e addestramento iterativo con validazione continua delle performance
Deploy & MLOps
Deployment in produzione con monitoraggio, A/B testing e pipeline di re-training
Stack ML che Utilizziamo
Tecnologie enterprise-grade per modelli robusti e scalabili
Domande Frequenti
Risposte alle domande più comuni sui modelli AI custom
Di quanti dati ho bisogno per addestrare un modello custom?
Dipende dal caso d'uso. Per classificazione immagini servono tipicamente 500-1000 esempi per classe. Per NLP, dataset più piccoli (100-500 esempi) possono bastare usando tecniche di fine-tuning su modelli pre-addestrati. Durante l'assessment valutiamo se i tuoi dati sono sufficienti e, se necessario, proponiamo strategie di data augmentation.
Quanto tempo richiede sviluppare un modello AI custom?
Un progetto tipico richiede diverse fasi: data assessment, preparazione dati, sviluppo modello, validazione e deployment. La complessità varia in base al caso d'uso, alla qualità dei dati e ai requisiti di performance. Lavoriamo con milestone intermedie per mostrare progressi tangibili.
Come garantite che l'AI funzioni correttamente?
Utilizziamo rigorose metodologie di validazione: split train/test/validation, cross-validation, metriche specifiche per il caso d'uso (precision, recall, F1, AUC). Prima del go-live, testiamo su dati reali in ambiente di staging. Post-deployment, monitoriamo costantemente le performance per rilevare eventuali drift.
Posso usare il modello sui miei server?
Assolutamente sì. Offriamo deployment on-premise, su cloud privato o ibrido. Esportiamo i modelli in formati standard (ONNX, TensorFlow SavedModel) compatibili con qualsiasi infrastruttura. I tuoi dati e modelli restano completamente sotto il tuo controllo.
Il modello migliorerà nel tempo?
Sì, implementiamo pipeline di MLOps per il miglioramento continuo. Raccogliamo feedback dalle predizioni, monitoriamo le performance e ri-addestriamo periodicamente il modello con nuovi dati. Questo garantisce che l'AI rimanga sempre allineata con l'evoluzione del tuo business.