Software che si evolve
con l'AI dal giorno zero.
Non vendiamo chatbot GPT-powered aggiunti a sistemi esistenti. Costruiamo architetture in cui l'AI è strutturale — fine-tuning su dati proprietari del cliente, RAG su knowledge base reale, agenti autonomi integrati nei processi operativi.
- Usano Copilot per scrivere codice più velocemente
- Offrono "un modulo AI" come servizio aggiuntivo
- Aggiungono chatbot GPT-powered ai progetti esistenti
- Hanno un team AI separato dal core engineering
- Ogni ingegnere ha un AI agent dedicato per l'intero ciclo di vita del progetto
- L'architettura di ogni sistema è progettata per integrare AI dal giorno zero
- Fine-tuning e RAG su dati proprietari del cliente, non prompt generici
- AI embedded nei processi di analisi, sviluppo, test e documentazione
- Software con qualità più alta e documentazione più completa
- Architetture predisposte per evolvere con nuovi modelli AI
- Time-to-market più prevedibile su progetti complessi
- Conoscenza AI che rimane nel prodotto, non solo nel team
Sei aree di eccellenza AI
Non offriamo "servizi AI" generici. Abbiamo competenze specifiche e profonde in sei aree che coprono l'intero spettro delle applicazioni AI enterprise.
Fine-tuning su dati proprietari del cliente, cloud o on-premise. Pipeline supervisionata con valutazione delle performance prima e dopo il training.
Agenti autonomi che orchestrano processi multi-step, chiamano API esterne e mantengono memoria di contesto. Architetture ReAct con gestione dello stato e regole di business.
Knowledge aziendale interrogabile in linguaggio naturale: documenti, contratti, normative, dati storici. Citazioni verificabili e aggiornamento automatico del corpus.
Estrazione automatica da documenti, controllo qualità visivo, object detection e classificazione. Modelli custom addestrati sui dati del cliente per accuracy elevata.
Classificazione e routing documenti, approvazioni intelligenti, generazione automatica di report — flussi operativi guidati da AI senza intervento manuale.
Layer di integrazione robusto con modelli cloud, on-premise o ibridi: controllo su costi, latenza, fallback automatici e protezione dei dati — vendor-agnostic.
Come integriamo l'AI in ogni progetto
Non è una checklist: è un modo di lavorare integrato in ogni fase del progetto, dalla prima conversazione al monitoraggio in produzione.
Analizziamo i processi aziendali, il patrimonio di dati e i sistemi esistenti per identificare le opportunità di automazione intelligente con ROI misurabile. Output: roadmap AI prioritizzata.
Progettiamo l'architettura del sistema con i componenti AI pianificati dall'inizio: vector store, pipeline di inference, gestione del contesto, monitoring dei modelli. Nessun retrofit necessario.
Ogni ingegnere lavora con un AI agent dedicato che supporta analisi dei requisiti, generazione di codice supervisionata, scrittura di test e documentazione. Qualità superiore, tempi più prevedibili.
Dashboard di performance dei modelli AI in produzione, aggiornamento con nuovi dati del cliente, fine-tuning periodico per mantenere l'accuracy al mutare del contesto business.
AI in produzione, non in laboratorio
A22 Autobrennero: rilevazione automatica dei difetti strutturali da analisi drone
Ispezionare centinaia di km di infrastruttura richiedeva settimane con squadre specializzate in loco. Abbiamo addestrato un modello AI su dataset proprietari per rilevare fessure e armature affioranti da immagini drone — con GPU completamente on-premise: zero dati esposti a cloud di terze parti.
Analisi di bilancio automatizzata per piattaforme di due diligence
L'analisi dei target aziendali richiedeva giorni di lavoro manuale e dipendenza da fornitori specializzati per la riclassificazione dei dati. Abbiamo sviluppato una pipeline AI che acquisisce automaticamente i dati finanziari pubblici, li riclassifica secondo i 4 profili societari italiani e genera un report strutturato pronto all'uso — senza intervento manuale.
AI nei sistemi di produzione:
cosa garantiamo
L'AI in produzione introduce rischi specifici che vanno gestiti contrattualmente. Ecco gli impegni che includiamo in ogni progetto AI-Native.
Dati proprietari al sicuro
I dati del cliente utilizzati per training o RAG non vengono mai condivisi con provider AI per il training dei loro modelli. Architetture con modelli on-premise o private cloud disponibili per dati sensibili. Clausole contrattuali esplicite sul non riuso dei dati incluse in ogni progetto.
Performance baseline misurata
Prima del go-live definiamo metriche di performance del modello (accuracy, precision, recall, latenza) e le includiamo nei criteri di accettazione. Nessun sistema AI va in produzione senza benchmark verificato.
Human oversight integrato
Ogni sistema AI include meccanismi di escalation umana per i casi a bassa confidence. L'AI non prende decisioni critiche in autonomia senza un layer di supervisione progettato con il cliente.
Monitoring dei modelli in produzione
Dashboard di monitoraggio della performance del modello attiva dal go-live. Se l'accuracy degrada nel tempo (model drift), il sistema lo rileva automaticamente e attiva il processo di fine-tuning.
IP ownership dei modelli custom
I modelli fine-tunati sui dati del cliente e i dataset di training appartengono al cliente. Nessun lock-in sul provider: i modelli possono essere esportati e gestiti indipendentemente da TC Consulting.
Documentazione del comportamento AI
Documentazione esplicita di come il sistema AI prende decisioni, dei suoi limiti, dei casi d'uso non supportati e delle procedure operative per la gestione degli errori. Indispensabile per audit e compliance.
Da un singolo modulo AI
all'architettura AI-Native completa
Ogni organizzazione parte da un punto diverso. Definiamo insieme il modello di collaborazione più adatto alla vostra maturità AI e ai vostri obiettivi.
Partiamo sempre da un AI Readiness Assessment per identificare l'opportunità con il ROI più alto. Il progetto ha obiettivo, metrica di successo e baseline misurata prima del go-live — non è una promessa qualitativa, è un criterio di accettazione contrattuale.
AI-Native da zero
Il modello che porta il risultato più alto: architettura progettata con AI strutturale dall'inizio, ogni ingegnere con AI agent dedicato, IP del modello fine-tunato al cliente. L'architettura è model-agnostic: quando esce un modello migliore, lo sostituiamo senza riscrivere il sistema.
Non consulenti AI generici: ingegneri con modelli già in produzione su LLM, RAG e Computer Vision. Si integrano nel vostro team, portano le competenze specifiche che mancano e lasciano know-how interno — non dipendenza da noi.
Quello che ci chiedono prima di iniziare
Da dove si comincia? Non sappiamo ancora quali processi automatizzare.
È il punto di partenza più comune. Per questo il primo step è sempre un AI Readiness Assessment: una sessione di 60–90 minuti in cui analizziamo i vostri processi operativi, il vostro patrimonio di dati e i sistemi esistenti. Output: una roadmap AI prioritizzata per ROI atteso, con stima di effort e rischio per ogni opportunità. È gratuito e senza impegno.
I nostri dati aziendali possono essere usati per addestrare modelli da altri?
No. I dati che utilizziamo per il fine-tuning o per il RAG non vengono condivisi con provider AI per il training dei loro modelli fondazionali. Utilizziamo le API in modalità che esclude questo utilizzo (Azure OpenAI, AWS Bedrock, o deployment on-premise). Il contratto include clausole esplicite sulla gestione e il non riuso dei dati. Per dati particolarmente sensibili, valutiamo architetture con modelli completamente on-premise.
Come misurate il ROI di un progetto AI?
Ogni progetto AI inizia dalla definizione delle metriche di business da migliorare: tempo risparmiato per processo, riduzione degli errori, aumento della velocità operativa, riduzione dei costi. Prima del go-live misuriamo la baseline. Dopo 30, 60 e 90 giorni misuriamo il delta. Il ROI è calcolabile e verificabile — non è una promessa qualitativa. Se le metriche non vengono raggiunte, attiviamo un processo di ottimizzazione incluso nel contratto.
Cosa succede se il modello AI sbaglia? Chi è responsabile?
Nessun sistema AI ha un'accuracy del 100%, e lo diciamo chiaramente. Per questo ogni sistema che costruiamo include meccanismi di human oversight: i casi a bassa confidence vengono escalati a un operatore umano, non gestiti autonomamente dall'AI. Il contratto specifica la baseline di accuracy attesa, le procedure di gestione degli errori e i casi d'uso esclusi dal perimetro del sistema AI. La responsabilità operativa è definita contrattualmente.
Costruite chatbot? È diverso dall'AI-Native development?
Costruiamo sistemi AI che possono includere un'interfaccia conversazionale — ma non vendiamo "chatbot GPT-powered" come prodotto standalone. La differenza è sostanziale: un chatbot aggiunge una UI conversazionale su un LLM generico. Un sistema AI-Native integra modelli addestrati sui dati del cliente, con logica di business specifica, integrazione con i sistemi aziendali, monitoring in produzione e fine-tuning continuo. Il risultato è un sistema che migliora nel tempo, non uno che risponde in modo generico.
I modelli AI che sviluppate diventano obsoleti con i nuovi modelli fondazionali?
Le architetture che progettiamo sono progettate per essere model-agnostic: il layer applicativo è disaccoppiato dal modello fondazionale sottostante. Quando esce un modello più performante o più economico, possiamo sostituirlo senza riscrivere l'intera architettura. Il fine-tuning su dati proprietari del cliente mantiene il suo valore indipendentemente dal modello base — è la conoscenza di dominio che crea il vantaggio competitivo, non il modello in sé.
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