Sviluppo AI su misura a
Udine

Nella maggior parte dei casi sì. Le aziende udinesi con cui parliamo raramente hanno dati perfetti: hanno un gestionale, archivi di PDF e qualche foglio condiviso. La prima fase del progetto serve proprio a capire quali di questi dati bastano per il caso d’uso scelto e quali vanno solo raccolti meglio da qui in avanti, senza anni di pulizia preventiva.

Sì. Si può scegliere dove i modelli girano e dove restano i dati: su server in Europa con garanzie contrattuali di non conservazione, o direttamente su infrastruttura vostra per i documenti più sensibili. Per la subfornitura udinese che lavora con grandi committenti dell’impiantistica è spesso il primo requisito del progetto, e lo definiamo per iscritto prima di toccare un solo disegno.

Sì, a patto di addestrarla sui vostri pezzi e non su immagini generiche: venature e tonalità cambiano da lotto a lotto, e il sistema deve imparare a distinguere la variabilità naturale dal difetto vero. Si parte raccogliendo esempi in linea, con il sistema che affianca l’operatore e ne impara i criteri; solo quando le segnalazioni sono affidabili gli si dà più autonomia.

Sì. Dalla sede operativa di Trieste il capoluogo friulano è a circa un’ora, e raggiungiamo senza problemi anche la Carnia e la Bassa. Gli incontri di analisi e le tappe importanti del progetto le facciamo di persona; il resto in videocall, per non far perdere tempo a nessuno.

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: certificazioni e documenti di commessa da leggere, foto da controllare in linea di produzione, lotti da tracciare lungo la filiera, 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.