Machine Learning e Deep Learning
Sviluppiamo modelli ML/DL sofisticati su misura per le tue specifiche esigenze aziendali, dall'analisi predittiva alla visione artificiale e all'elaborazione del linguaggio naturale.
Intelligenza Artificiale
Machine Learning, AI Generativa e Agentic AI
Applicazioni concrete dell'AI
Le nostre soluzioni di AI usano gli strumenti più maturi oggi disponibili per aiutare le aziende ad automatizzare i processi, ottenere informazioni dai dati e creare sistemi intelligenti che imparano e si adattano.
Large Language Models e AI Generativa
Integriamo e personalizziamo i principali LLM commerciali (ChatGPT, Claude, Gemini) e Open Source come Llama, Gemma, DeepSeek e Qwen. 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 Source come Llama, Gemma, DeepSeek e Qwen, mantenendo dati e controllo on-premise.
Agentic AI e Multi-Agent Systems
Progettiamo agenti AI autonomi con capacità di ragionamento, memoria persistente e tool use. Costruiamo sistemi multi-agente con LangChain/LangGraph, CrewAI, Microsoft AutoGen, smolagents, Google ADK e Cheshire Cat, 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, rendendo i sistemi AI più potenti e versatili.
Etica e Governance dell'AI
Garantiamo uno sviluppo responsabile dell'AI con solidi framework di governance, rilevamento dei bias e misure di trasparenza per costruire sistemi AI affidabili.
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 diagnostica sanitaria alla previsione finanziaria e oltre.
AI per Dati Sensibili e Sanitari
Implementiamo soluzioni AI sicure per dati sensibili e sanitari, con modelli locali, crittografia avanzata e conformità normativa per garantire privacy e sicurezza.
Le nostre metodologie AI
In noze, adottiamo un approccio completo allo sviluppo dell'AI, combinando metodologie consolidate con tecniche innovative per fornire soluzioni che generano un reale valore aziendale.
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 (ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek, Qwen)
- 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 che forniscono risultati misurabili. 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 autonomi e pipeline multi-agente con LangChain, CrewAI e AutoGen, 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; LLM come GPT-4o, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek e Qwen per l'AI generativa; framework agentic come LangChain, LangGraph, CrewAI, Microsoft AutoGen, LlamaIndex e smolagents per 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 una nostra priorità assoluta. 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.
Pensato per
Settore
PMI
NIS2, sicurezza e AI governance per le PMI.
SettorePubblica Amministrazione
AI on-premise per Comuni, Province e Regioni.
SettoreSanità
AI clinica on-premise, MDR, dati sovrani.
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Compliance NIS2, AI Act e GDPR per studi e consulenti.
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