Piattaforma
Oltre ai sistemi su misura, alcune delle competenze che sviluppiamo nei progetti confluiscono in un prodotto pronto all'uso, che ogni cliente configura sulla propria base documentale.
MyGPT o un sistema su misura: un primo orientamento
Non sono alternative equivalenti: rispondono a esigenze diverse. È un punto di partenza, non una decisione — quella si prende nell’Assessment, sul caso specifico.
AI sovrana, pronta all'uso: dati e modello restano dentro il vostro perimetro
MyGPT
MyGPT rende l'intero archivio documentale della vostra organizzazione interrogabile in linguaggio naturale, con ogni risposta ancorata ai documenti reali e la fonte sempre citata — senza aspettare i tempi di un progetto su misura. È la piattaforma proprietaria di Futura AI: ideata, sviluppata e di nostra proprietà, non un prodotto rivenduto in licenza da terzi. Stessa architettura RAG multi-tenant per ogni cliente, configurata sulla vostra base documentale invece che ricostruita da zero, con la stessa logica di tracciabilità delle fonti che applichiamo nei progetti custom.
Perché un sistema interno, non un chatbot esterno
Il modello gira dentro il vostro perimetro
Non solo i documenti: anche l'inferenza avviene su modelli open-source self-hosted, su infrastruttura dedicata o del cliente. Nessuna richiesta lascia il perimetro dell'organizzazione per essere elaborata da un'API di terze parti — è la differenza fra un'AI privata e un'AI sovrana.
La conoscenza aziendale non transita altrove
Ogni domanda, ogni documento consultato, ogni risposta generata resta su infrastruttura di cui avete visibilità e controllo diretti — non su un servizio cloud generalista di cui non conoscete i log, le policy o la giurisdizione.
Non state comprando intelligenza, la state costruendo
Collegarsi alle API di un modello generalista non è adottare l'AI in azienda: è affittare l'intelligenza di qualcun altro, con un livello di rivendita in più tra voi e il modello. Un sistema configurato sui vostri documenti, integrato nei vostri processi e sotto il vostro controllo diventa una capacità dell'organizzazione — non solo l'ennesima risposta pagata a consumo.
Nessuna dipendenza da un fornitore esterno di modelli
Un provider di AI generalista può cambiare condizioni d'uso, prezzo, disponibilità del servizio o politiche sui dati senza che l'organizzazione abbia voce in capitolo. Un'architettura sovrana non dipende da nessuna di queste decisioni.
Requisito, non preferenza, nei contesti regolati
Per pubblica amministrazione, banche, assicurazioni e infrastrutture critiche, la sovranità del dato e del modello non è una scelta tecnica opzionale: è spesso il vincolo che un'AI generalista in cloud pubblico non riesce a soddisfare.
Cosa fa
Ricerca documentale automatizzata
Interroga in linguaggio naturale l'archivio documentale dell'organizzazione, senza dover sapere in anticipo dove cercare.
Risposte fondate sui dati aziendali
Le risposte si basano sulla base documentale configurata dal cliente, non sulla sola conoscenza generale del modello.
Ingestione documentale multi-formato
Pipeline OCR che riconosce PDF nativi e scansionati, immagini (TIFF, JPEG, PNG) e i principali formati Office, con pre-elaborazione per le scansioni di qualità più bassa prima dell'indicizzazione.
Personalizzazione
Configurazione su misura per la base dati, i casi d'uso e i vincoli specifici di ogni organizzazione.
Connettori pronti ai sistemi già in uso
SharePoint, bucket Amazon S3, Google Drive e database relazionali: si collega alle fonti documentali esistenti senza duplicare gli archivi.
Architettura multi-tenant, data governance-first
Ogni cliente in un tenant isolato fin dal disegno dell’architettura: la segregazione dei dati non è un livello aggiunto sopra una base condivisa, è il primo requisito con cui il sistema è stato progettato.
Allineato ai requisiti dell’AI Act
Classificazione del rischio, documentazione tecnica e requisiti di trasparenza gestiti fin dalla progettazione della piattaforma — la stessa disciplina che applichiamo nei progetti custom, non una conformità dichiarata a priori: dipende dall’uso che ne fa ogni cliente.
Deployment
Cloud privato
Il modello di deployment predefinito: infrastruttura cloud dedicata, con una base dati aziendale privata separata da quella degli altri clienti, e modello self-hosted — nessuna chiamata a un'API esterna per generare le risposte.
On-premise
Per organizzazioni con vincoli di residenza dei dati che non ammettono il cloud: dati e modello linguistico girano entrambi sull'infrastruttura del cliente.
Architettura multi-tenant con isolamento dei dati per cliente: i dati e le richieste di ogni cliente non sono accessibili ad altri clienti e non vengono usati per addestrare i modelli di base — la stessa regola di governance dei dati che applichiamo ai progetti custom.
Organizzazioni di qualunque dimensione che gestiscono grandi volumi di documenti e vogliono un punto di accesso in linguaggio naturale, senza il tempo di sviluppo di un sistema su misura.