Futura AI
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Servizi

Progettiamo sistemi di Generative AI lungo l’intero ciclo di vita: assessment iniziale, disegno del processo, architettura, sviluppo, messa in produzione, formazione e miglioramento continuo.

Le aree descritte di seguito non sono pacchetti isolati. In ogni progetto vengono combinate in base al processo, alla qualità dei dati, ai sistemi già in uso, ai vincoli di sicurezza e agli obiettivi misurabili dell’organizzazione.

AI Strategy

Prima di introdurre qualsiasi tecnologia, analizziamo i processi dell’organizzazione per capire dove l’AI può generare impatto reale, sostenibile e misurabile.

  • Analisi dei processi

    Mappatura dei flussi di lavoro, dei ruoli coinvolti, delle eccezioni ricorrenti e dei punti in cui si generano tempi, errori o costi.

  • Roadmap

    Piano di adozione dell’AI per fasi, con priorità basate su valore atteso, rischio, fattibilità tecnica, impatto organizzativo e tempi di ritorno.

  • Assessment

    Valutazione di maturità digitale, qualità dei dati, basi documentali, sistemi esistenti, vincoli normativi e requisiti di sicurezza.

  • AI Governance

    Regole, ruoli, controlli, responsabilità, metriche e procedure di escalation per un uso dell’AI sicuro, trasparente e conforme.

AI Agents

Progettiamo assistenti intelligenti che operano dentro i processi aziendali, con obiettivi, limiti e responsabilità esplicite.

  • Assistenti intelligenti

    Interfacce conversazionali collegate a dati, documenti, procedure e sistemi reali, con perimetro operativo definito.

  • Workflow Automation

    Automazione controllata di sequenze operative tra più applicativi, con gestione di stati, autorizzazioni, eccezioni e audit.

  • Decision Support

    Supporto alle decisioni tramite sintesi, confronto di fonti, controllo di coerenza e motivazioni tracciabili.

  • Task Automation

    Automazione di attività ripetitive con soglie di confidenza, regole di blocco, autorizzazioni e supervisione umana.

Document Intelligence

Gran parte del valore nascosto nelle organizzazioni complesse è intrappolato in documenti non strutturati, archivi storici e comunicazioni operative.

  • OCR

    Digitalizzazione e lettura automatica di PDF, scansioni, allegati, moduli e documentazione storica anche quando i formati sono disomogenei.

  • Classificazione

    Smistamento automatico per tipologia, urgenza, competenza, stato della pratica, contenuto e livello di rischio.

  • Estrazione dati

    Trasformazione di documenti eterogenei in dati strutturati e verificabili, con evidenza della fonte da cui ogni informazione è stata ricavata.

  • Knowledge Base

    Archivi di conoscenza interrogabili, aggiornabili, collegati alle fonti e organizzati in base al linguaggio reale dell'ente o dell'impresa.

  • Ricerca semantica

    Ricerca per significato, contesto e relazione tra informazioni, utile quando le stesse nozioni sono espresse con parole diverse.

Enterprise Search

Rendiamo interrogabile, in linguaggio naturale, la conoscenza già presente nell’organizzazione, mantenendo tracciabilità delle fonti e controllo sulle risposte.

  • Knowledge Graph

    Relazioni strutturate tra informazioni, documenti, persone, norme, pratiche, clienti, fornitori e altre entità operative.

  • Vector Database

    Infrastrutture per ricerca semantica scalabile su archivi ampi e disomogenei, con gestione di aggiornamenti, versioni e permessi.

  • RAG

    Risposte generate dai modelli ma ancorate ai documenti reali, accompagnate da fonti e progettate per ridurre il rischio di allucinazioni.

  • Document Search

    Ricerca unificata su archivi, repository, gestionali, intranet, manuali, normative e basi documentali eterogenee.

Custom LLM

Un modello linguistico generico raramente basta per settori regolati, linguaggi specialistici e processi ad alta responsabilità.

  • Fine Tuning

    Specializzazione del modello quando il caso d’uso richiede linguaggio, formato di output, stile decisionale o comportamento specifici.

  • Model Selection

    Scelta del modello più adatto per accuratezza, costo, latenza, sicurezza, deployment, privacy e vincoli infrastrutturali.

  • Evaluation

    Valutazione sistematica di accuratezza, robustezza, citazione delle fonti, errori, stabilità e comportamento su casi limite.

  • Prompt Engineering

    Istruzioni, policy, esempi, contesto operativo e criteri di rifiuto che guidano il comportamento del modello in produzione.

AI Integration

Un sistema di AI isolato dai processi informativi esistenti non genera valore: deve dialogare con gli strumenti che l’organizzazione usa già.

  • ERP, CRM, MES

    Integrazione diretta con sistemi gestionali, commerciali e di produzione, per leggere dati, aggiornare stati e supportare attività operative.

  • Protocollo e PEC

    Automazione dei flussi documentali, della protocollazione, della classificazione delle comunicazioni e della corrispondenza certificata.

  • Gestionali e Database

    Connessione con archivi esistenti, nel rispetto di policy, ruoli, permessi, segregazione dei dati e tracciabilità degli accessi.

  • API

    Integrazione tramite interfacce standard, senza stravolgere i sistemi in uso e senza creare silos applicativi non governati.

AI Security & Guardrails

Un sistema in produzione deve proteggere i dati, resistere a input malevoli e restare tracciabile in ogni decisione assistita.

  • Guardrail applicativi

    Filtri su input e output, limiti sulle azioni, validazione delle risposte e gestione dei casi in cui il sistema deve chiedere conferma.

  • Difesa da prompt injection

    Contenuti recuperati trattati come input non fidato, isolamento del system prompt e controllo delle istruzioni provenienti da fonti esterne.

  • Red teaming & adversarial testing

    Test avversariali mirati a compromettere il sistema prima del rilascio in produzione, con revisione delle vulnerabilità emerse.

  • Audit trail & compliance

    Tracciabilità di fonti, output, azioni e decisioni assistite, con allineamento a AI Act e requisiti normativi di settore.

AI Training & Enablement

Un sistema di AI produce valore solo se le persone che lo usano ne conoscono capacità, limiti e responsabilità: la formazione fa parte del progetto, non è un'aggiunta finale.

  • Formazione operativa

    Percorsi per gli operatori che useranno il sistema ogni giorno, costruiti sui casi reali del loro processo e non su esempi generici.

  • Abilitazione tecnica

    Trasferimento di competenze ai referenti IT su architettura, integrazioni, monitoraggio e manutenzione ordinaria della soluzione.

  • Governance e supervisione

    Formazione dei responsabili su ruoli, controlli, indicatori, procedure di escalation e obblighi introdotti dall’AI Act.

  • Documentazione e continuità

    Manuali operativi, documentazione tecnica e materiali di onboarding per rendere il sistema indipendente dalle singole persone.

Metodo

Al di là dell’area di intervento, ogni progetto attraversa lo stesso framework in otto fasi: è il modo in cui rendiamo controllabile il rischio e misurabile il risultato.

  1. 01

    Assessment

    Valutazione iniziale di processi, dati, basi documentali, sistemi, vincoli, rischi, obiettivi e indicatori di successo.

  2. 02

    Business Analysis

    Analisi del contesto organizzativo e traduzione dei bisogni di direzione, uffici e utenti in requisiti verificabili.

  3. 03

    AI Design

    Progettazione dell’architettura tecnica, del flusso operativo, dei controlli, dei ruoli umani e dei KPI di progetto.

  4. 04

    Development

    Sviluppo del sistema in iterazioni verificabili, con prototipi funzionali, test su casi reali e feedback frequente degli utenti coinvolti.

  5. 05

    Testing & Evaluation

    Verifica di accuratezza, robustezza e tracciabilità su casi reali, con scenari limite, test avversariali e soglie di accettazione concordate.

  6. 06

    Deployment

    Messa in produzione controllata, integrata con infrastruttura, policy, sistemi di identità, permessi e procedure esistenti.

  7. 07

    Training

    Formazione delle persone che useranno, supervisioneranno e governeranno il sistema, con attenzione a limiti, responsabilità e procedure di escalation.

  8. 08

    Continuous Improvement

    Monitoraggio dei risultati, revisione periodica degli output e miglioramento continuo sulla base di dati reali e nuove esigenze operative.

Domande frequenti

Quali servizi offre Futura AI?

Otto aree, combinate in base al progetto: AI Strategy, AI Agents, Document Intelligence, Enterprise Search, Custom LLM, AI Integration, AI Security & Guardrails e AI Training & Enablement. Non sono pacchetti isolati: vengono scelte in base al processo, alla qualità dei dati e agli obiettivi misurabili dell’organizzazione.

In cosa consiste il servizio di AI Agents?

Progettiamo assistenti intelligenti che operano dentro i processi aziendali con obiettivi, limiti e responsabilità esplicite: interfacce conversazionali collegate a dati e sistemi reali, workflow automation controllata, decision support e task automation con soglie di confidenza e supervisione umana.

Cos’è il metodo in otto fasi di Futura AI?

Ogni progetto attraversa lo stesso framework: Assessment, Business Analysis, AI Design, Development, Testing & Evaluation, Deployment, Training, Continuous Improvement. È il modo in cui rendiamo controllabile il rischio e misurabile il risultato, a prescindere dall’area di intervento.

Quanto tempo serve per sviluppare un sistema di AI con Futura AI?

Dipende dal processo e dall’architettura richiesta: lo sviluppo procede per iterazioni brevi, con prototipi funzionali verificabili e test su casi reali fin dalle prime fasi, invece di un unico rilascio a fine progetto. La durata indicativa emerge dall’Assessment iniziale.