Sviluppo AI su misura a
Pordenone

Sì, a patto che parta da un processo circoscritto e misurabile, non da "mettere l’AI in azienda". Nei distretti pordenonesi i punti di ingresso tipici sono la lettura automatica dei documenti dei committenti, il controllo visivo di un difetto ricorrente o la previsione degli ordini di un capofila. Il sistema lo gestiamo noi da Trieste: a voi non serve personale tecnico dedicato.

Spesso sì, più di quanto si creda: per un modello previsionale contano anni di ordini e consegne, che il gestionale già conserva, e per la visione artificiale i dati si creano fotografando i pezzi in linea per qualche settimana. La prima fase di ogni progetto è proprio una verifica onesta di cosa avete: se i dati non bastano, ve lo diciamo prima di iniziare.

Il processo va progettato perché la responsabilità resti a una persona: il sistema scarta da solo soltanto i casi in cui è molto sicuro, e manda tutto il resto a un operatore con l’immagine e il motivo del dubbio. Sulle forniture verso grandi committenti, dove una non conformità pesa, questa soglia si regola insieme al vostro responsabile qualità, non la decide il software.

Lavoriamo dalla sede operativa di Trieste, circa un’ora e un quarto di strada. Concentriamo le visite in giornate di analisi complete in azienda, più efficaci di tante riunioni brevi, e portiamo avanti il progetto con demo ogni due settimane in videocall. Nessun costo di trasferta a carico vostro.

Dipende dal problema, e ve lo diciamo in analisi: se le regole sono fisse e i dati strutturati, un software tradizionale è più affidabile e più economico. L’AI conviene quando l’input è disordinato: ordini, conferme e DDT che rimbalzano tra i terzisti della filiera, controlli qualità con foto, testo libero da classificare, previsioni da fare su storici reali.

I vostri dati restano vostri: scegliamo modelli e fornitori con data residency europea dove serve, escludiamo l’uso dei dati per l’addestramento dei fornitori e definiamo con il vostro DPO o consulente privacy cosa può uscire dall’azienda e cosa no. Per i casi più sensibili valutiamo modelli self-hosted.

Da un prototipo su dati vostri reali, in 2-4 settimane. Serve a misurare la qualità delle risposte sul vostro caso concreto prima di investire sul sistema completo: se il prototipo non regge, lo scoprite subito e con una spesa contenuta, non a progetto finito.