Portiamo l'AI nei processi, non solo nelle slide

Mission

Rendere l'intelligenza artificiale uno strumento operativo concreto per le PMI italiane, con focus su efficienza misurabile e integrazione nei flussi esistenti.

Cosa facciamo

Analizziamo, progettiamo, integriamo e monitoriamo soluzioni AI per automazione processi, analisi predittiva e customer care intelligente.

VisionaryAI Italia workspace

I nostri principi

1

Chiarezza prima della complessità

Preferiamo soluzioni semplici e verificabili a sistemi sofisticati ma opachi. Ogni decisione algoritmica deve essere spiegabile.

2

KPI definiti prima del rollout

Stabiliamo metriche di successo misurabili nella fase iniziale. Nessun progetto parte senza criteri chiari di valutazione.

3

Integrazione con sistemi esistenti

Costruiamo layer che dialogano con l'infrastruttura già in uso. Nessuna sostituzione forzata di ERP, CRM o MES.

4

Controllo e tracciabilità

Ogni azione del sistema è documentata e auditabile. Garantiamo accessi granulari e policy di retention conformi.

5

Miglioramento continuo

I modelli richiedono monitoraggio e retraining periodico. Offriamo supporto post-deploy e formazione del team interno.

Come scegliamo un use case

Valutiamo dati disponibili, rischio operativo, tempi di implementazione e valore per il team.

Alto Impatto + Alta Fattibilità

Use case prioritari: dati disponibili, processo stabile, beneficio chiaro

Alto Impatto + Bassa Fattibilità

Progetti a medio termine: richiedono preparazione dati o infrastruttura

Basso Impatto + Alta Fattibilità

Quick wins: utili per testare processi e costruire fiducia nel sistema

Basso Impatto + Bassa Fattibilità

Sconsigliati: risorse meglio allocate su use case più strategici

Impatto sul business
Fattibilità tecnica

Il team, per ruoli

Non per titoli, ma per ciò che garantiscono al progetto

AI Engineer

Sviluppa e ottimizza modelli di machine learning, gestisce pipeline dati, garantisce performance e accuratezza algoritmica.

Data Analyst

Esplora dataset, identifica pattern e anomalie, definisce feature engineering e valida ipotesi di business.

Solution Architect

Progetta architettura di integrazione, gestisce connessioni con sistemi legacy, garantisce scalabilità e sicurezza.

Delivery Consultant

Coordina deploy, forma il team cliente, monitora adozione e KPI, assicura continuità post-rilascio.

Stack & strumenti

Categoria per categoria, perché ciascuna conta

Data Pipeline

Orchestrazione flussi, ETL, data quality checks, gestione batch e stream processing

Feature Store

Repository centralizzato per feature ingegnerizzate, versioning, riutilizzo cross-project

Model Training & Registry

Framework ML, hyperparameter tuning, versioning modelli, tracking esperimenti

Deployment & Serving

Container orchestration, API gateway, load balancing, rollback automatizzato

Monitoring & Alerting

Performance metrics, drift detection, audit log, dashboard real-time

Knowledge Base

Vector database, semantic search, document embedding, retrieval-augmented generation

Responsabilità & qualità

Documentazione tecnica completa e aggiornata
Versioning di modelli e dataset
Test su casi limite e scenari edge
Monitoraggio continuo performance e drift
Policy di backup e disaster recovery
Conformità GDPR e protezione dati
Formazione team interno e handover
Supporto post-deploy e incident response
Network Italia

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