Un PoC (Proof of Concept) richiede 4-8 settimane. Un sistema production-ready: 3-6 mesi. Dipende da: complessità problema, qualità dati, requisiti performance, infrastruttura esistente. Lavoriamo in modalità agile con rilasci iterativi: hai un primo modello funzionante entro 1 mese, poi miglioriamo progressivamente accuracy e feature.

Ogni progetto parte da una fase di Proof of Concept (PoC), utile a validare la fattibilità tecnica e il potenziale impatto sul business. A seguito della validazione, sviluppiamo soluzioni complete e scalabili, calibrate sullo scope e sulla complessità del progetto. Le attività comprendono data engineering, sviluppo dei modelli, testing, deployment, documentazione e formazione. Gestiamo anche la manutenzione evolutiva, il monitoraggio continuo e l’eventuale retraining dei modelli. Per i progetti con KPI misurabili adottiamo formule di collaborazione basate sul success fee. In ogni caso, valutiamo sempre il ROI atteso prima dell’avvio, per garantire investimenti sostenibili e risultati concreti.

Sì. Implementiamo XAI (Explainable AI) con tecniche come SHAP, LIME, attention maps per rendere trasparenti le decisioni del modello. Per applicazioni critiche usiamo modelli interpretabili (decision trees, GAM). Gestiamo bias e fairness con audit dataset e metriche di equità. Privacy: federated learning, differential privacy, model encryption quando necessario. Conformità GDPR garantita.

Implementiamo pipeline MLOps complete: monitoring performance in produzione (accuracy decay, data drift), alert automatici, retraining schedulato o on-demand. Gestiamo model versioning, A/B testing per nuove versioni, rollback sicuri. Forniamo dashboard real-time per KPI modello. Manutenzione inclusa nel contratto con SLA definiti (es. retraining mensile, incident response < 4h).

No. Ci occupiamo di tutto: sviluppo, deployment, manutenzione. Formiamo il tuo team sull’uso del sistema (non serve background tecnico).