Machine Learning
Previsioni, classificazioni e rilevamento anomalie per processi più stabili.
Pronto per l’adozione
AI applicata
Qualità e governance
Soluzioni AI avanzate, con struttura semplice e risultati misurabili
AI2025 progetta e integra machine learning, NLP, computer vision e automazione intelligente per migliorare processi, qualità e decisioni nel 2025 e oltre.
Focus
Casi d’uso chiari, metriche e integrazione nei sistemi.
Output
MVP verificabile + percorso di produzione e monitoraggio.
Ambiti
ML · NLP · Visione · Automazione
Approccio
Misurare · Integrare · Migliorare
Soluzioni
Quattro blocchi, descrizione essenziale, pronti per essere combinati in un’architettura coerente.
NLP
Ricerca semantica, classificazione documenti e assistenti operativi.
Computer Vision
Ispezione, conteggio e controllo qualità con analisi visiva automatizzata.
Automazione
Workflow intelligenti, alert e supporto decisionale basato su dati.
Integrazione
API, pipeline dati, autorizzazioni e tracciabilità delle decisioni.
Qualità
Test, validazione e monitoraggio per stabilità nel tempo.
Adozione
Formazione, documentazione e iterazioni basate su feedback.
Settori
Esempi di applicazione con linguaggio semplice: cosa si fa, dove si integra, cosa si misura.
Servizi clinici
Classificazione documenti e routing interno, ricerca semantica su contenuti operativi.
Produzione
Ispezione visiva e rilevamento anomalie su linee e componenti.
Logistica
Previsione volumi, pianificazione operativa e automazioni per alert e assegnazioni.
Metodo
Tre passaggi lineari. Ogni fase produce un risultato verificabile.
01 Scoperta
Obiettivi, KPI, dati disponibili, vincoli e integrazioni.
02 Prototipo
MVP con test, metriche e revisione con il team.
03 Produzione
Deploy, monitoraggio, iterazioni e governance del modello.
Galleria
Immagini illustrative dei contesti in cui le soluzioni AI vengono adottate.
4+ immagini in home
FAQ
Risposte rapide alle domande più comuni.
Quanto tempo serve per un primo prototipo?
Dipende da dati e integrazioni. Si parte da una fase di scoperta e si passa a un MVP verificabile.
Che cosa serve per iniziare?
Un obiettivo chiaro, accesso ai dati rilevanti e un referente tecnico per l’allineamento.
Come gestite qualità e monitoraggio?
Definiamo metriche, controlli e segnali di deriva con report e iterazioni del modello.
Potete integrare con sistemi esistenti?
Sì, lavoriamo con API e pipeline dati con un approccio modulare per ridurre complessità.
Richiesta
Descrivi il contesto e l’obiettivo. Ti rispondiamo con una proposta di percorso tecnico.
Cosa includere nel messaggio
- Processo e obiettivo
- Dati disponibili e frequenza
- Integrazioni necessarie