L’Intelligenza Artificiale che genera risultati operativi.
Progettiamo sistemi di Generative AI per organizzazioni complesse: analizziamo i processi, costruiamo architetture affidabili, integriamo modelli e dati, automatizziamo attività operative e misuriamo il valore prodotto con KPI concreti.
Agnostici per tecnologia: ci adattiamo alle specifiche del cliente
Cos'è, per noi, un sistema di AI
Un sistema di AI non è un chatbot, un plugin o un prompt scritto bene. È l’insieme di elementi che permette all’intelligenza artificiale di operare dentro un processo reale, con responsabilità, controlli e risultati misurabili.
Modelli
Scelti in base al compito da svolgere, non alla notorietà del fornitore.
Dati
Fonti autorizzate, con qualità e provenienza note, su cui il sistema può basare le risposte.
Workflow
Il punto esatto del processo in cui l’AI interviene, e cosa succede prima e dopo.
Permessi
Chi può usare il sistema, a quali condizioni, e a quali dati e azioni può accedere.
Integrazioni
Connessioni reali con i sistemi già in uso: gestionali, protocollo, database, API.
Guardrail
Limiti espliciti su cosa il sistema può e non può fare, anche davanti a input malevoli.
Audit trail
Tracciabilità di fonti, azioni e decisioni, verificabile in qualunque momento.
KPI
Indicatori concreti che dicono se il sistema funziona, non solo se risponde bene.
Se manca anche uno di questi elementi, non è un sistema: è un esperimento che, prima o poi, qualcuno dovrà smettere di usare. È anche per questo che non parliamo troppo di ChatGPT: non è la scelta di un modello a fare la differenza, ma la progettazione di tutto il resto.
L’AI non si improvvisa. Si progetta.
Una disciplina che unisce ricerca, ingegneria e business.
Un sistema di AI per Pubblica Amministrazione, finanza o industria non può limitarsi a rispondere bene in una demo. Deve inserirsi in processi reali, trattare dati sensibili, rispettare vincoli normativi, lasciare traccia delle decisioni e produrre evidenze misurabili. Per questo partiamo dall’architettura, non dallo strumento: modelli, dati, ruoli umani, integrazioni, controlli e KPI vengono progettati insieme.
Ricerca applicata
PhD in Data Science e metodo scientifico per impostare ipotesi, metriche, test e validazione.
Didattica executive
Docenze Bologna Business School e confronto continuo con manager, CIO e responsabili innovazione.
AI & ML Engineering
Competenze tecniche per trasformare modelli linguistici in sistemi robusti e governabili.
Data Science
Valutazione della qualità dei dati, misurazione delle performance e controllo degli errori.
Software Architecture
Integrazione con infrastrutture, database, API e sistemi informativi già presenti nell’organizzazione.
Questa combinazione di ricerca applicata, competenza industriale e ingegneria di produzione distingue un progetto di AI solido da un esperimento che resta fuori dall’operatività.
10° classificati su oltre 300 candidature al Bando per il sostegno allo sviluppo delle startup innovative — Edizione 2025 della Regione Emilia-Romagna.
Partner e programmi
Sicurezza e governance by design
Per noi la sicurezza non è un capitolo finale del progetto: è un requisito di progettazione. Un sistema di AI che espone dati, si lascia manipolare da input malevoli, non rispetta i permessi o non lascia traccia delle proprie decisioni non è pronto per la produzione.
Guardrail applicativi
Filtri su input e output, validazione delle risposte, limiti sulle azioni eseguibili e gestione esplicita dei casi in cui il sistema deve fermarsi.
Difesa da prompt injection
Ogni contenuto recuperato da documenti, pagine, email o knowledge base viene trattato come input non fidato: isolamento delle istruzioni, sanitizzazione e controllo delle azioni.
Governance dei dati
Nessun addestramento sui dati del cliente senza autorizzazione esplicita, separazione degli ambienti, permessi coerenti con ruoli e policy esistenti.
On-premise e hybrid
Deployment cloud, on-premise o ibrido in base a residenza dei dati, continuità operativa, requisiti di audit e infrastruttura già adottata.
Audit trail e human-in-the-loop
Decisioni, fonti e passaggi rilevanti vengono tracciati; le azioni ad alto impatto restano soggette a verifica o conferma umana.
Allineamento a AI Act e compliance
Classificazione del rischio, documentazione tecnica, trasparenza e responsabilità operative vengono considerate fin dalla fase di design.
Percorso di certificazione e conformità
ISO 9001
Gestione qualità
Certificazione in corso
ISO 27001
Sicurezza delle informazioni
Certificazione in corso
NIS2
Direttiva cybersicurezza UE
Adeguamento in corso
GDPR
Protezione dei dati personali
Conformità operativa
Red teaming, test avversariali e verifica dei comportamenti limite fanno parte del collaudo: un sistema va in produzione solo quando accuratezza, robustezza, sicurezza e tracciabilità sono state valutate su casi realistici.
Perché siamo diversi
Non installiamo chatbot.
Progettiamo sistemi.
Il valore nasce quando l’AI è connessa a procedure, dati, autorizzazioni, responsabilità e controlli. Il nostro lavoro parte dal processo e dalle decisioni che deve supportare, non dall’interfaccia conversazionale.
Non vendiamo licenze.
Costruiamo soluzioni.
Non siamo rivenditori di piattaforme. Selezioniamo, integriamo e, quando serve, sviluppiamo la tecnologia più adatta al contesto operativo, senza vincoli verso un singolo fornitore.
Non facciamo demo.
Realizziamo progetti usati ogni giorno.
Un sistema di AI conta solo se entra nell’operatività: usato dalle persone, integrato nei sistemi informativi, monitorato nel tempo e migliorato sulla base dei risultati reali.
Il Nostro Approccio
Ogni progetto segue un framework preciso, pensato per ridurre il rischio e rendere misurabile il risultato fin dall'inizio.
- 01
Analisi
Comprensione del processo attuale: attività, ruoli, eccezioni, sistemi utilizzati, dati disponibili e punti in cui si generano tempi, errori o costi.
- 02
Disegno del processo
Ridefinizione del flusso operativo attorno al ruolo dell’AI: cosa automatizzare, cosa assistere, cosa lasciare alla decisione umana.
- 03
Architettura AI
Scelta di modelli, fonti dati, basi documentali, guardrail, integrazioni e infrastruttura cloud, on-premise o ibrida.
- 04
Sviluppo
Costruzione del sistema per iterazioni brevi, con rilasci verificabili, documentazione tecnica e feedback degli utenti coinvolti.
- 05
Testing
Verifica di accuratezza, robustezza, sicurezza, tracciabilità e comportamento su casi reali, inclusi scenari limite e prompt injection.
- 06
Deployment
Messa in produzione controllata, integrazione con ambienti esistenti, formazione operativa e definizione delle responsabilità di gestione.
- 07
Misurazione KPI
Indicatori concreti definiti con il cliente: tempi medi, errori, volumi gestiti, costi evitati, qualità delle risposte e adozione interna.
- 08
Miglioramento continuo
Revisione periodica dei risultati, aggiornamento di dati e prompt, tuning delle soglie e adeguamento del sistema al cambiamento dei processi.
Non è un metodo teorico: è la sequenza che applichiamo, adattandola ai vincoli tecnici, normativi e organizzativi di ogni cliente.
Cosa Facciamo
AI Strategy
Assessment dei processi, roadmap di adozione, governance e priorità definite su impatto, rischio, fattibilità e ROI atteso.
AI Agents
Assistenti operativi che leggono dati, consultano documenti, eseguono task controllati e supportano decisioni tracciabili.
Document Intelligence
OCR, classificazione, estrazione dati e knowledge base per trasformare archivi e pratiche in informazioni utilizzabili.
Enterprise Search
Knowledge Graph, Vector Database e RAG per rendere interrogabile la conoscenza interna con fonti verificabili.
Custom LLM
Selezione, adattamento, evaluation e prompt engineering per modelli coerenti con linguaggio, vincoli e processi dell’organizzazione.
AI Integration
Connessione con ERP, CRM, MES, protocollo, PEC, gestionali, database e API, senza duplicare strumenti già adottati.
AI Security & Guardrails
Prompt injection defense, guardrail applicativi, audit trail, human-in-the-loop e requisiti AI Act integrati nel design.
AI Training & Enablement
Formazione di operatori, referenti tecnici e responsabili su uso, limiti, supervisione e procedure di escalation del sistema.
Settori
Quando ha senso introdurre l’AI
Non tutti i processi traggono beneficio dall'intelligenza artificiale. Riconoscere i segnali giusti evita di introdurla dove non serve, e aiuta a dare priorità a dove conta davvero.
Processi ripetitivi ad alto volume
Attività che si ripetono decine o centinaia di volte al giorno, con logica riconoscibile e regole individuabili.
Molta documentazione non strutturata
Archivi ampi di PDF, email, moduli e scansioni difficili da interrogare con gli strumenti attuali.
Tempi lunghi di ricerca informazioni
Le persone sanno dove cercare, ma impiegano troppo tempo a trovare e verificare l'informazione corretta.
Errori frequenti nei controlli
Verifiche manuali che, per volume o complessità, producono un tasso di errore non più accettabile.
Conoscenza distribuita tra pochi esperti
Competenze critiche che dipendono da poche persone, con rischio concreto in caso di turnover o assenze.
Necessità di auditabilità
Processi in cui ogni decisione deve poter essere ricostruita, motivata e verificata a posteriori.
Tecnologie scelte con criterio
Le tecnologie contano quando sostengono una decisione progettuale. Ogni componente viene selezionato in base al processo, al livello di rischio, ai dati disponibili e ai vincoli infrastrutturali.
Cloud, on-premise o ibrido non sono preferenze: sono scelte architetturali guidate da sicurezza, compliance, residenza dei dati e continuità operativa.
accuratezza media nei progetti di Document Intelligence, con pipeline OCR e Vision-Language Model su documentazione reale
Lavoriamo sia con modelli open-source sia con servizi PaaS erogati tramite i principali cloud provider — AWS, Azure, GCP — scegliendo caso per caso in base a costo, prestazioni, residenza dei dati e vincoli di sicurezza del cliente. Non siamo legati a un singolo fornitore di modelli.
Risultati
Il valore di un progetto di AI si misura negli effetti, non nella tecnologia impiegata.
Riduzione tempi
Ore recuperate su istruttorie, ricerche documentali, controlli, analisi e attività ripetitive oggi gestite manualmente.
Riduzione costi
Minore carico operativo su attività a basso valore, con risorse riallocate su lavoro specialistico, relazione e controllo.
Riduzione errori
Controlli più coerenti su documenti, dati e passaggi critici, con fonti tracciate e casi dubbi riportati agli operatori.
Automazione
Processi più continui, meno passaggi manuali e supervisione umana concentrata dove serve responsabilità decisionale.
Produttività
Più pratiche, richieste o attività gestite a parità di risorse, senza ridurre controllo, qualità e compliance.
ROI
Indicatori economici e operativi definiti in assessment e monitorati dopo il rilascio, non stimati solo a fine progetto.
Domande frequenti
Cosa fa Futura AI?
Futura AI progetta sistemi di Generative AI per organizzazioni complesse: analizziamo i processi esistenti, costruiamo architetture affidabili (AI Agents, Document Intelligence, Enterprise Search, Custom LLM), integriamo modelli e dati, automatizziamo attività operative e misuriamo il valore prodotto con KPI concreti.
Per quali settori lavora Futura AI?
Lavoriamo principalmente con Pubblica Amministrazione, Regioni, banche e assicurazioni, industria e manufacturing: contesti con processi regolati, dati sensibili e requisiti di sicurezza elevati, dove la tracciabilità delle decisioni assistite dall’AI è un requisito, non un’opzione.
Da dove si inizia un progetto con Futura AI?
La maggior parte dei progetti parte da un Assessment AI su un singolo processo ad alto impatto: un’analisi mirata che restituisce mappatura del processo, valutazione di fattibilità, architettura di massima e stima indicativa, senza impegno di sviluppo.
Futura AI lavora solo in cloud o anche on-premise?
Siamo agnostici per tecnologia. Il deployment — cloud, on-premise o ibrido — segue i vincoli dell’organizzazione: quando la residenza dei dati o la normativa di settore non sono negoziabili, l’architettura resta on-premise o ibrida.
Ogni organizzazione ha processi diversi.
L’Intelligenza Artificiale genera valore solo quando viene progettata attorno alle persone che la useranno, ai dati disponibili, ai vincoli di sicurezza e ai processi in cui dovrà operare.
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