Machine Learning e Deep Learning
Sviluppiamo modelli ML/DL su misura per le tue specifiche esigenze aziendali, dall'analisi predittiva alla visione artificiale e all'elaborazione del linguaggio naturale.
Intelligenza Artificiale
AI locale, Agentic AI e AI governata
Applicazioni reali di AI governata
Per i nostri clienti sviluppiamo progetti di AI governata con strumenti maturi e verificabili: applicazioni e agenti che automatizzano i processi, ricavano informazioni dai dati e si adattano al lavoro dell'organizzazione. Ogni chiamata ai modelli passa per policy verificabili, i dati personali vengono oscurati prima di uscire dal perimetro e ogni interazione lascia un audit trail.
AI locale, modelli open weight
Quando i dati non possono uscire, l'AI gira in casa: LLM open weight in locale, RAG sui documenti dell'organizzazione e agenti on-premise. Tra le varie piattaforme adottiamo NVIDIA GB10, che configuriamo, mettiamo in sicurezza e dimensioniamo sui carichi del cliente.
Agentic AI
Progettiamo agenti e sistemi multi-agente con tool use, memoria, MCP e A2A, sui principali framework agentic. Gli agenti leggono, preparano e propongono; le azioni con impatto restano soggette all'approvazione di una persona.
noze adotta OISG (Open, Intelligent, Secure, Governed), il paradigma per i sistemi AI autonomi proposto da Stefano Noferi: i quattro pilastri guidano architettura, sicurezza e governance di ogni progetto.
Li costruiamo sui sistemi e sui modelli del cliente, on-premise o in cloud privato, anche a partire da Admina, il framework open source di governance dell'AI (Apache 2.0), progetto di Stefano Noferi sponsorizzato da noze. Su Admina sono costruiti anche i nostri prodotti IntelliPA, DataGovern, VerdePilot e AgenticHealth.
Large Language Models e AI Generativa
Integriamo e personalizziamo i principali LLM commerciali e open weight. Sviluppiamo soluzioni di AI generativa per testo, immagini e codice.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) e LLM Locali
Implementiamo RAG con LLM locali o cloud per integrare i tuoi dati proprietari. Offriamo soluzioni private con modelli open weight eseguiti in locale, mantenendo dati e controllo on-premise.
Agentic AI e Multi-Agent Systems
Progettiamo agenti AI con capacità di ragionamento, memoria persistente e tool use: leggono, preparano e propongono, la decisione resta alla persona. Costruiamo sistemi multi-agente con i principali framework agentic, implementando architetture A2A per agenti interoperabili.
Model Context Protocol (MCP)
Implementiamo MCP per migliorare le capacità dell'AI fornendo consapevolezza contestuale e accesso a strumenti e fonti di dati esterni.
Etica e Governance dell'AI
Governance dell'AI secondo il paradigma OISG: policy verificabili, rilevamento dei bias, trasparenza, audit trail e approvazione umana delle azioni critiche.
Integrazione AI
Integriamo le capacità AI nei tuoi sistemi e flussi di lavoro esistenti, valorizzando gli investimenti tecnologici già fatti.
Sviluppo AI Personalizzato
Costruiamo soluzioni AI su misura adattate alle sfide specifiche del tuo settore, dalla ricerca clinica alla PA.
AI per Dati Sensibili e Sanitari
Implementiamo soluzioni AI sicure per dati sensibili e sanitari, con modelli locali, crittografia e controlli a supporto della conformità normativa.
Le nostre metodologie AI
In noze adottiamo un approccio completo allo sviluppo dell'AI, combinando metodologie consolidate e tecniche recenti, scelte in base al problema da risolvere.
La nostra esperienza in AI include:
- Apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo
- Reti neurali e architetture di deep learning
- Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) e Comprensione (NLU)
- Computer Vision e riconoscimento delle immagini
- Analisi e previsione di serie temporali
- Rilevamento delle anomalie e riconoscimento dei pattern
- Implementazione e fine-tuning di LLM commerciali e open weight
- Framework Agentic AI: LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex, smolagents, Google ADK, Cheshire Cat
Lavoriamo a stretto contatto con il tuo team per comprendere le tue sfide e obiettivi specifici, per poi sviluppare soluzioni AI con obiettivi e criteri di verifica concordati. Il nostro processo di sviluppo è iterativo e prevede miglioramenti continui e l'adattamento alle mutevoli esigenze aziendali.
Domande Frequenti
Che tipo di progetti di AI avete realizzato?
Abbiamo realizzato una vasta gamma di progetti di AI: sistemi di analisi predittiva, chatbot aziendali con LLM, sistemi di computer vision per il controllo qualità, soluzioni NLP per l'analisi documentale, agenti AI con approvazione umana e pipeline multi-agente e sistemi RAG con modelli locali e cloud.
Come integrate l'AI nei sistemi esistenti?
Il nostro approccio all'integrazione dell'AI è modulare e flessibile. Iniziamo con un'analisi approfondita dei sistemi esistenti, identifichiamo i punti di integrazione ottimali e sviluppiamo soluzioni AI che si innestano nei flussi di lavoro esistenti, minimizzando le interruzioni operative.
Quali tecnologie e framework AI utilizzate?
Lavoriamo con un mix di tecnologie consolidate del settore: TensorFlow, PyTorch e Keras per il deep learning; i principali modelli commerciali e open weight per l'AI generativa; i principali framework agentic per i sistemi multi-agente; MCP (Model Context Protocol) per l'integrazione con strumenti e dati esterni. La scelta dipende dalle esigenze specifiche del progetto.
Come gestite la privacy dei dati nei progetti AI?
La privacy dei dati è un requisito di progetto. Implementiamo rigorose misure di sicurezza, utilizziamo tecniche di anonimizzazione dei dati e seguiamo le best practice del settore e le normative sulla privacy come il GDPR. Offriamo anche soluzioni di AI on-premise per dati particolarmente sensibili.
Quanto tempo richiede l'implementazione di una soluzione AI?
I tempi di implementazione variano in base alla complessità del progetto. Tipicamente, un proof-of-concept può essere sviluppato in 4-8 settimane, mentre una soluzione completa può richiedere 3-6 mesi. Adottiamo un approccio agile con rilasci incrementali per fornire valore fin dalle prime fasi del progetto.
Sviluppate progetti di AI governata su misura?
Sì. Per i clienti sviluppiamo progetti di AI governata, con policy verificabili, oscuramento dei dati personali e audit trail su ogni interazione con i modelli, sui loro sistemi e modelli, on-premise o in cloud privato. Partiamo anche da Admina, il framework open source di governance dell'AI (Apache 2.0), progetto di Stefano Noferi sponsorizzato da noze.
Gli agenti AI agiscono in autonomia?
No: nei nostri sistemi gli agenti leggono, preparano e propongono, ma le azioni con impatto (invii, firme, modifiche) richiedono sempre l'approvazione di una persona.
I prodotti collegati
Prodotto
CyberAgent
L'agente AI che presidia la superficie d'attacco, valida cosa è davvero sfruttabile e prepara le evidenze NIS2.
ProdottoIntelliPA
AI in locale, chiavi in mano, per Comuni ed enti della pubblica amministrazione.
ProdottoDataGovern
Agenti AI che presidiano documenti e processi aziendali e preparano la compliance NIS2, GDPR e AI Act.
ProdottoAgenticHealth
AI agentica on-premise per la ricerca clinica e la qualità nelle strutture sanitarie. Non è un software medicale.
ProdottoVerdePilot
Il copilota AI per la compliance ambientale ed energetica delle aziende.
Pensato per
Settore
PMI
NIS2, sicurezza e governance AI per le PMI.
SettorePubblica Amministrazione
AI on-premise per Comuni, Province e Regioni.
SettoreSanità
AI on-premise per la ricerca clinica, con i dati nella struttura.
SettoreAmbiente
Adempimenti ambientali ed energetici con bozze verificabili.
SettoreStudi Professionali & Consulenti
Compliance NIS2, AI Act e GDPR per studi e consulenti.
SettoreMSP & System Integrator
White-label, supporto enterprise, canale dedicato.
SettoreRicerca & Università
25+ anni di R&D applicato, partner di consorzi europei.
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