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AI che Genera Valore Reale

Progettiamo e sviluppiamo soluzioni di Intelligenza Artificiale su misura per affrontare problemi complessi e automatizzare processi critici.

Non vendiamo mode del momento: realizziamo sistemi AI concreti, misurabili e integrati nei tuoi flussi di lavoro solo quando ha senso farlo. Dalla computer vision all'NLP, dal machine learning predittivo ai sistemi di raccomandazione, ogni progetto inizia con un'analisi approfondita del tuo dominio e dei dati disponibili.

Ricerca AI RENOR

Ambiti di Applicazione AI

Soluzioni intelligenti per ogni settore

Computer Vision

Riconoscimento oggetti, OCR avanzato, quality control automatico, tracking video, analisi immagini medicali, face/gesture recognition.

  • Object detection e classificazione
  • OCR e document understanding
  • Anomaly detection visiva
  • Semantic segmentation

NLP & Text Analytics

Chatbot intelligenti, sentiment analysis, estrazione entità, classificazione documenti, summarization automatica, traduzione neurale.

  • Chatbot e virtual assistant
  • Named Entity Recognition
  • Topic modeling e clustering
  • Question answering

Predictive Analytics

Forecasting vendite, manutenzione predittiva, churn prediction, demand planning, credit scoring, anomaly detection su time series.

  • Time series forecasting
  • Churn e customer lifetime value
  • Manutenzione predittiva (IoT)
  • Risk assessment

Recommendation Systems

Sistemi di raccomandazione per e-commerce, content personalization, product bundling, next-best-action, collaborative filtering.

  • Collaborative filtering
  • Content-based recommendation
  • Hybrid systems
  • Real-time personalization

Intelligent Automation

RPA potenziato da AI, document processing automatico, data extraction, workflow intelligence, decisioni automatiche basate su ML.

  • Intelligent document processing
  • Smart workflow orchestration
  • Automated decision making
  • Exception handling AI

Generative AI

LLM customizzati (GPT, Claude, Llama), RAG systems, fine-tuning modelli foundation, generazione contenuti, code generation.

  • LLM fine-tuning e deployment
  • RAG (Retrieval Augmented Generation)
  • Prompt engineering
  • AI agents orchestration

Il Nostro Approccio AI-First

Dal problema al modello in produzione

1

Discovery & Feasibility

Analisi problema, data assessment, studio fattibilità tecnica ed economica. Definiamo metriche di successo e ROI atteso.

2

Data Engineering

Raccolta, pulizia, labeling e feature engineering. Pipeline ETL, data versioning e quality control.

3

Model Development

Ricerca modello ottimale, training, hyperparameter tuning, validation. Experiment tracking e model registry.

4

Deployment & MLOps

Containerizzazione, API serving, monitoring performance, retraining automatico, A/B testing.


Stack Tecnologico AI

Le migliori tecnologie open source e cloud

ML/DL Frameworks

PyTorch TensorFlow Scikit-learn XGBoost LightGBM HuggingFace spaCy OpenCV

Cloud & MLOps

Google Vertex AI Azure ML MLflow Kubeflow Docker Kubernetes Ray

Data & Feature Store

PostgreSQL MongoDB Redis Elasticsearch Feast Delta Lake Parquet Airflow

LLM & GenAI

OpenAI GPT Anthropic Claude Llama 2/3 Mistral LangChain LlamaIndex ChromaDB Pinecone

Alcuni dei Progetti AI Realizzati

Risultati misurabili in contesti reali

Quality Control Automatico (Manifattura)

Settore: Produzione componentistica

Sfida: Controllo qualità manuale su 10.000+ pezzi/giorno, errori umani, colli di bottiglia produttivi.

Soluzione: Sistema computer vision con YOLO custom per rilevamento difetti in tempo reale su linea produzione.

Risultati:

  • 99.2% accuracy detection difetti
  • -85% tempo controllo qualità
  • Zero falsi negativi in 6 mesi
  • ROI raggiunto in 4 mesi

Chatbot AI Multilingua (Retail)

Settore: E-commerce fashion

Sfida: Customer service sovraccarico, tempi risposta >24h, costi operativi elevati, copertura 24/7 impossibile.

Soluzione: Chatbot con LLM fine-tuned su knowledge base aziendale, integrazione CRM e order management.

Risultati:

  • 78% richieste risolte autonomamente
  • Tempo risposta: istantaneo
  • -60% ticket al customer service
  • Customer Satisfactioin 4.6/5 (vs 3.8 precedente)

Domande Frequenti

Tutto quello che devi sapere sui progetti AI

Ho abbastanza dati per un progetto AI?

Dipende dal tipo di problema. Per supervised learning servono minimo migliaia/decine di migliaia di esempi etichettati. Per computer vision e NLP possiamo usare transfer learning (modelli pre-addestrati) che richiedono meno dati. In fase di discovery valutiamo quantità e qualità dei tuoi dati e proponiamo strategie (data augmentation, synthetic data, active learning) per ottimizzare il training anche con dataset limitati.

Quanto tempo serve per sviluppare un modello AI?

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.

Quanto costa un progetto di AI?

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.

I modelli AI sono sicuri e spiegabili?

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.

Come mantenete i modelli aggiornati?

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).

Servono competenze AI nel mio team?

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


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