AI applicata · Bologna e tutta Italia

Sviluppo di agenti AI per aziende.

Costruisco agenti AI collegati a dati e strumenti reali, con permessi, validazione e supervisione umana progettati per portare il sistema oltre la demo.

Esamino personalmente obiettivi, contesto e investimento previsto per definire i prossimi passi. La prima call conoscitiva è gratuita e senza impegno.

Parliamo del tuo progetto
01

Ambito del servizio

Dal problema a una soluzione utilizzabile.

Agenti collegati al lavoro reale

Un agente utile non si limita a conversare: consulta knowledge base, interpreta documenti, usa API e prepara o completa azioni entro confini definiti.

  • Assistenti su knowledge base e documentazione interna
  • Agenti vocali per richieste e prenotazioni
  • Elaborazione documentale e raccolta dati
  • Supporto a operations, customer care e team commerciali

Controlli prima dell’autonomia

Definisco quali dati l’agente può leggere, quali azioni può eseguire e quando deve chiedere conferma. Le decisioni critiche restano protette da regole deterministiche e human review.

  • Permessi minimi e strumenti consentiti
  • Output strutturati e validazione
  • Fallback ed escalation a una persona
  • Evaluation con casi realistici e failure mode

Architettura adatta al caso d’uso

Posso orchestrare l’agente con workflow dedicati oppure sviluppare interfacce, API e backend custom. La scelta dipende da volume, UX, controllo, latenza e manutenzione richiesta.

  • RAG e retrieval su fonti autorizzate
  • Tool calling e integrazioni API
  • Dashboard di revisione e monitoraggio
  • Deployment e documentazione tecnica
02

Scenari rappresentativi

Problemi reali, interventi concreti, risultati verificabili.

Gli esempi sintetizzano tipologie di intervento già affrontate e mostrano come imposto il lavoro. Non descrivono un pacchetto standard: dati, strumenti, controlli e priorità vengono ridefiniti sul processo dell’azienda.

Knowledge assistant

Risposte interne basate sulle fonti autorizzate

Il problema

Procedure e documentazione sono distribuite tra knowledge base e cartelle. Le persone ripetono le stesse domande e faticano a trovare il passaggio corretto.

L’intervento

Un assistente RAG recupera prima il documento pertinente e poi le evidenze utili, cita le fonti e dichiara quando non dispone di informazioni sufficienti.

Il risultato operativo

Le risposte diventano più rapide e verificabili senza trasformare il modello in una fonte autonoma di verità.

Agente vocale

Prenotazioni gestite dentro calendario e CRM

Il problema

Il primo contatto e la prenotazione richiedono telefonate, verifica della disponibilità, inserimento dati e conferme su più strumenti.

L’intervento

L’agente raccoglie le informazioni necessarie, consulta disponibilità e anagrafica, crea l’appuntamento e invia conferme entro permessi espliciti.

Il risultato operativo

La conversazione rimane naturale, mentre calendario, CRM e notifiche vengono aggiornati attraverso azioni tracciate.

Document intelligence

Estrarre dati lasciando i casi dubbi alle persone

Il problema

Documenti eterogenei devono essere letti e ricondotti a campi strutturati, ma un errore silenzioso può compromettere il processo successivo.

L’intervento

L’agente estrae, classifica e valida gli output; soglie, regole e human review separano i casi affidabili da quelli da controllare.

Il risultato operativo

L’AI accelera la preparazione dei dati senza eliminare responsabilità e verifiche nei passaggi sensibili.

03

Metodo di lavoro

Decisioni e controlli prima della tecnologia.

01

Caso d’uso

Definiamo obiettivo, utenti, dati disponibili e azioni permesse.

02

Prototipo controllato

Verifico qualità, costi e rischi su scenari rappresentativi.

03

Integrazione

Collego strumenti, permessi, interfacce e controlli deterministici.

04

Valutazione

Misuro risultati, failure mode e livelli di autonomia prima del rilascio.

OpenAILangChainRAGn8nMakePythonSupabasepgvector
04

Perimetro, tempi e costi

Un progetto sostenibile prima ancora che ambizioso.

Tempistica indicativa

Una proof of concept controllata richiede in genere 2–3 settimane. Integrazione, valutazione e rilascio in produzione richiedono normalmente ulteriori iterazioni.

Cosa consegno

  • Definizione di obiettivo, strumenti e azioni consentite
  • Prototipo collegato a dati o ambienti di test
  • Evaluation set, fallback e criteri di escalation
  • Integrazione, monitoraggio e documentazione

Cosa determina il costo

  • Qualità e accessibilità delle fonti aziendali
  • Numero di strumenti e azioni disponibili all’agente
  • Requisiti di accuratezza, latenza e volume
  • Permessi, audit e livello di human review

Quando non lo consiglio

  • Il caso d’uso si risolve meglio con regole deterministiche
  • Non esistono fonti affidabili o criteri per valutare le risposte
  • Si pretende autonomia totale su decisioni irreversibili o ad alto rischio
05

Bologna e tutta Italia

Collaborazione da remoto, senza distanza operativa.

Base a Bologna · Operativo in Italia

Gestisco da remoto workshop di analisi, revisioni, sviluppo, ambienti di test e consegna. Gli incontri periodici mantengono visibili decisioni, avanzamento e punti da validare.

Il progetto viene organizzato intorno a obiettivi, accessi e responsabilità chiare, così posso collaborare con aziende e team in tutta Italia mantenendo un hand-off concreto.

07

Domande frequenti

Le condizioni da chiarire prima di iniziare.

Qual è la differenza tra chatbot e agente AI?

Un chatbot risponde in conversazione; un agente può scegliere e usare strumenti per consultare dati o avviare azioni, sempre entro permessi e controlli definiti dal sistema.

Un agente AI può lavorare senza supervisione?

Dipende dal rischio. Per operazioni reversibili e ben delimitate può avere maggiore autonomia; per dati sensibili, pagamenti o decisioni critiche progetto conferme e revisione umana.

Un agente AI può consultare i nostri documenti e sistemi?

Sì, se sono disponibili accessi autorizzati. Posso collegare una knowledge base, documenti, API e database, definendo quali dati l’agente può consultare e quali azioni può eseguire. Verifico qualità delle fonti e permessi prima dello sviluppo.

Quanto costa un agente AI e quanto dura lo sviluppo?

Dipende da dati, strumenti, azioni consentite e verifiche necessarie. Definisco costi e tempi dopo aver chiarito il caso d’uso, distinguendo lo sviluppo dai consumi di modelli e servizi esterni. Definiamo un progetto con obiettivi, deliverable e investimento adeguati; ogni fase comprende progettazione e verifica.

Puoi venire nella nostra sede o lavori solo da remoto?

Ho base a Bologna e sono disponibile per incontri presso aziende e attività della città e della provincia. Lavoro inoltre da remoto con aziende in tutta Italia. Quando il progetto lo richiede, posso concordare occasionalmente trasferte nel resto dell’Emilia-Romagna, nelle regioni limitrofe o in città più lontane. Gli incontri in sede prevedono costi di trasferta dedicati, concordati prima dell’incontro in base alla destinazione.

La prima call conoscitiva è gratuita e senza impegno?

Esamino personalmente obiettivi, contesto e investimento previsto per definire i prossimi passi. La prima call conoscitiva è gratuita e senza impegno, per inquadrare il progetto, gli obiettivi e il perimetro iniziale. Anche i chiarimenti commerciali iniziali rientrano in questo confronto. Un’eventuale analisi tecnica approfondita è un’attività professionale da concordare prima di iniziare. Puoi presentare il progetto dal modulo o via email.

Quanto costano le analisi e le consulenze dopo la prima call?

Il confronto conoscitivo e i chiarimenti commerciali iniziali sono gratuiti. Se servono mappatura dei processi, verifiche tecniche o progettazione dettagliata, concordiamo prima un incarico dedicato di analisi o consulenza a 50 €/ora, con attività, ore previste e consegne definite. L’analisi può anche essere compresa nel perimetro di un progetto di sviluppo già concordato. Lo sviluppo del sistema o del sito web resta oggetto di una proposta dedicata, in base a perimetro, complessità e deliverable.