Soluzioni di IA per le aziende

Business intelligence, dashboard per la direzione e analisi dei dati come base delle decisioni.

Verifica, pulizia e validazione. La scarsa qualità dei dati è la causa più frequente del fallimento dei progetti di IA.

Politiche, ruoli e processi per gestire i dati come risorsa strategica.

Un’unica fonte di riferimento per clienti, prodotti e fornitori in tutta l’organizzazione.

Un profilo unificato del cliente costruito a partire da tutti i canali e i punti di contatto.

Individua i problemi nelle pipeline prima che incidano sui modelli o sulle decisioni di business.

Dati accessibili a tutta l’organizzazione: ogni funzione produce le proprie analisi senza dipendere dall’IT.

GDPR e AI Act: una roadmap di conformità integrata per le aziende che utilizzano l’IA.

Modelli supervisionati e non supervisionati applicati a casi di business reali e misurabili.

Previsioni di vendita e di domanda con 2-4 settimane di anticipo. Riduce le eccedenze di magazzino.

Anticipa i guasti dei macchinari con sensori IoT e ML, per evitare i fermi non pianificati.

Individua i clienti a rischio di abbandono prima che se ne vadano. Fidelizzazione a costi contenuti.

Rilevamento delle anomalie in tempo reale sulle transazioni, con meno falsi positivi.

Oltre la semplice analisi RFM: segmenti predittivi che migliorano la conversione delle campagne.

Previsione e rilevamento di anomalie nei dati temporali: vendite, energia, produzione.

Dynamic pricing basato su elasticità, domanda e concorrenza. Migliora il margine senza attriti.

Ispezione visiva sul 100% della produzione. Un controllo qualità più rapido e costante di quello manuale.

Estrazione di informazioni da contratti, e-mail e documenti non strutturati.

Monitora in tempo reale la voce del cliente in recensioni, social network e sondaggi.

Analisi statistica avanzata per lo scoring del rischio e le decisioni nei settori regolamentati.

Reti neurali per immagini, voce e testo quando i modelli classici non bastano.

SHAP e LIME per modelli verificabili. Un requisito nel settore bancario, assicurativo e sanitario.

VRP e routing dinamico per flotte e ultimo miglio. Riduce in modo significativo i chilometri percorsi.

Scheduling a capacità finita con l’IA. Riduce il lead time e migliora l’OEE senza cambiare ERP.

Visibilità end-to-end, previsione dei rischi legati ai fornitori e ottimizzazione delle scorte multi-echelon.

Individua schemi insoliti in dati operativi, transazioni o sensori prima che generino perdite.

Personalizzazione di prodotti, contenuti o servizi basata sul comportamento reale di ogni cliente.

Automazione dell’intero ciclo di ML: selezione delle feature, addestramento e deploy in tempi più brevi.

WMS intelligente: slotting dinamico, ottimizzazione del picking e riassortimento automatico.

Telemetria intelligente, manutenzione predittiva e riduzione del costo per chilometro.

Visione artificiale e previsione per ridurre al minimo le perdite in produzione e distribuzione.

Riduzione dei consumi negli impianti industriali con il ML. Il ritorno si calcola sui dati di consumo di ciascun impianto.

Interrogazioni in linguaggio naturale sui dati aziendali. Senza SQL e senza attendere il team dati.

ChatGPT Enterprise e Teams: adozione in tutta l’azienda con tutela della privacy e gestione centralizzata.

200K token di contesto. Analisi di documenti lunghi, contratti e redazione strutturata.

IA nativa in Google Workspace: Gmail, Docs, Sheets e Meet con Gemini integrato.

Analisi dei documenti interni con l’IA. Risposte con citazioni verificabili sulle proprie fonti.

Ricerca e analisi con l’IA. Risposte con fonti citate per la competitive intelligence e la ricerca.

Agente di programmazione con accesso completo al repository. Esegue refactoring e debug e genera i test.

Generazione autonoma di codice a partire dalle specifiche. Per attività di sviluppo di maggiore portata.

L’editor di codice nativo per l’IA. Contesto dell’intero progetto e modifiche in linguaggio naturale.

Midjourney, DALL·E e Stable Diffusion per marketing, prodotto e design a costi contenuti.

Whisper per la trascrizione automatica di riunioni, telefonate e video di formazione.

Voce sintetica per IVR, formazione e contenuti. Coerenza del marchio su tutti i canali.

Modelli LLM sulla propria infrastruttura. I dati non escono dalla rete aziendale. Indicato per i settori regolamentati.

Interfaccia grafica per eseguire LLM in locale, senza API esterne. Adatta anche a profili non tecnici.

LLM e modelli di ML sul proprio hardware. Latenza prevedibile, dati riservati, nessun vendor lock-in.

Generazione di immagini con IA open source, con fine-tuning sugli asset del proprio marchio. Nessun costo per immagine.

Set di valutazione dedicati, giudici automatici, rilevamento delle regressioni e tracciamento in produzione.

Automazione dei flussi di lavoro con LLM integrati. Senza codice per i processi standard.

OCR intelligente, elaborazione di fatture, contratti e moduli. Molto meno tempo dedicato a inserimento e verifica manuali.

Robot che non si bloccano davanti alle eccezioni, perché dispongono dell’IA per gestirle.

Collega ERP, CRM e API esterne a funzionalità di IA senza sostituire l’infrastruttura esistente.

Previsione della domanda, avvisi sui costi e automazione sui dati dell’ERP già in uso.

Lead scoring predittivo, previsione delle vendite e follow-up automatico sul CRM in uso.

Piattaforma di analisi unificata per l’ecosistema Microsoft 365 e Azure.

Lakehouse unificato per data engineering, ML e analisi su scala industriale.

Data Cloud: analisi scalabile con separazione tra elaborazione e archiviazione.

La flessibilità del data lake con la governance del data warehouse. Delta Lake e Iceberg.

Dashboard per la direzione e analisi self-service per l’ecosistema Microsoft.

Visualizzazione avanzata per i team dati con esigenze analitiche elevate.

Kafka e architetture di streaming per decidere nel momento stesso in cui si verificano i fatti.

Repliche virtuali degli asset industriali per simulazione, ottimizzazione e analisi predittiva.

Inferenza ML direttamente in stabilimento o sul dispositivo, senza dipendere dal cloud.

IA in produzione che non si degrada. Pipeline di riaddestramento e monitoraggio dei modelli.

Data lake, lakehouse e pipeline progettati fin dall’inizio per alimentare i modelli di IA.

Pinecone, Weaviate, Qdrant: l’infrastruttura di ricerca semantica per i sistemi RAG.

LLM e modelli di ML sul proprio hardware. Latenza prevedibile, dati riservati, nessun vendor lock-in.

Adatta LLM e modelli di ML ai dati e alla terminologia specifici di ciascuna azienda.

Architettura dei dati decentralizzata per gruppi con più unità di business.