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Intelligenza Artificiale

Cosa sappiamo fare, non solo cosa vendiamo.

Nove competenze, un solo metodo: modelli scelti per il problema, dati trattati dove devono stare, sistemi che vanno davvero in produzione — su GPU, in cloud o dentro un microcontrollore.

Le competenze

AI generativa on-premise

AI generativa on-premise

LLM e vision serviti sulle tue GPU con NVIDIA Triton: i dati non escono mai.

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Edge AI & sistemi embedded

Edge AI su STM32

Reti neurali dentro un microcontrollore: inferenza locale, millisecondi, milliwatt.

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RAG & LLM

RAG e LLM sui dati aziendali

Risposte con le fonti, dai tuoi documenti: fatture, manuali, contratti — anche in locale.

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Agenti AI & automazione

Agenti AI & co-pilot operativi

Assistenti che agiscono: leggono, decidono entro regole chiare, eseguono su ERP, CRM e ticket.

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AI per la Supply Chain · GA.IA

AI per la Supply Chain

GA.IA: previsione della domanda, control tower e qualità con nove modelli in una piattaforma.

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Reinforcement Learning

Reinforcement Learning

Agenti che imparano dalle conseguenze: ottimizzazione, scheduling, anomalie che cambiano nel tempo.

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Manutenzione predittiva & integrazione PLC

Manutenzione predittiva & PLC

Dai segnali macchina alla previsione dei guasti: integrazione con PLC Siemens, MES ed ERP.

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Computer Vision

Computer Vision industriale

Telecamere che controllano qualità e sicurezza in tempo reale, in linea o on-premise.

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AI Act & governance

AI Act & governance

Conformità al Regolamento europeo sull'AI come parte del metodo: rischio, obblighi, formazione, documentazione.

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La prova

Un modello, nel tuo browser

Previsione della domanda calcolata in locale, adesso, su dati sintetici: trend, stagionalità settimanale, intervallo di confidenza che si allarga con l'orizzonte e un errore misurato su un backtest reale. È un assaggio didattico: GA.IA fa questo con modelli ensemble, sui tuoi dati.

GA.IA lo fa sui dati veri →
Errore sul backtest (MAPE): 2,2%
Storico Previsione Confidenza 90%

Il metodo

Dal problema al sistema in produzione

  1. 01

    Scoping

    Una call di 30–60 minuti: obiettivo, dati disponibili, vincoli (privacy, latenza, hardware) e KPI di successo.

  2. 02

    Prototipo misurato

    Un proof-of-concept in 4–6 settimane con metriche reali — accuratezza, latenza, costo per inferenza — prima di investire nel sistema completo.

  3. 03

    Produzione

    Integrazione con i sistemi esistenti (PLC, ERP, MES, CRM), monitoraggio, governance e conformità AI Act; poi supporto continuativo.

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