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Adozione AI e flussi Agentici aziendali

Non esiste un listino, perché non vendiamo pacchetti pronti. Tuttavia, un proof-of-concept (MVP) per validare il flusso AI può partire da 15k€ mentre l'orchestrazione completa e lo sviluppo di ERP aziendali richiedono budget superiori. In ogni caso, il nostro primo obiettivo è assicurarci che l'AI generi un ritorno economico (ROI) ampiamente superiore al costo di sviluppo.

Sebbene ChatGPT, così come altri LLM (es Claude, Gemini, DeepSeek, ..) siano ottimi non è assolutamente obbligatorio usarli e soprattutto è possibile creare ambienti federati e privati con LLM locali o su provider che garantiscano performance, costi e una sicurezza di grado Enteprise necessaria anche per dati sovrani.

Siamo in una forte fase hype, ma se fatto in modo ingegneristico e realistico è possibile dotarsi per tempo di processi e strumenti che usano l'AI come "vantaggio" nel proprio Business, evitando di rincorrere il Chatbot miracoloso o l'agente perfetto.

Dalla nostra esperienza, uno degli utilizzi vincenti dei sistemi agentici complessi e dei diversi flussi di lavoro è quando si riesce a unire i prodotti esistenti o legacy (ERP, MES, MRP, APS, CRM, ..) con la potenzialità che l'AI mette a disposizione, elevando e massimizzando l'operato dell'uomo.

Il nostro ruolo è darti una consulenza onesta e agnostica per capire quale strada sia davvero vincente per te: integriamo volentieri soluzioni esistenti se servono ad accelerare il business, ma sviluppiamo da zero quando l'obiettivo è il distacco tecnologico dai competitor.

I software AI standard offrono a te e ai tuoi concorrenti le stesse identiche armi con un costo d'ingresso più contenuto. Un’architettura custom richiede un investimento iniziale superiore, ma ti garantisce la proprietà totale della tecnologia e un’indipendenza senza vincoli dai fornitori.

Per i processi critici o che lo richiedano, tramite l'architettura Human-in-the-Loop (HITL) e i Guardrails. L'AI è vincolata in "recinti di sicurezza" scritti via codice. Se l'output non rispetta le regole aziendali, il sistema si blocca o scala verso il personale preposto. Per i processi ad alto rischio (es. pagamenti, modifiche database), l'AI propone l'azione, ma un umano la approva.

Siamo specializzati nell'integrazione con sistemi preesistenti (Legacy, ERP, CRM, MES, MRP, APS e molti altri). Ci interfacciamo tramite REST API, batch, websocket, MQTT, AMQP e altre procedure sicure su architetture modulari, garantendo che il nuovo software dialoghi perfettamente con il tuo ecosistema digitale.

L'intelligenza artificiale è per natura probabilistica e creativa nella generazione della risposta o scelta della funzione/tools da usare. D'altro canto, i processi aziendali richiedono determinismo e precisione. Non colleghiamo mai un LLM direttamente a un database sperando che faccia la cosa giusta, nonostante sia affascinante vederli all'opera su un DB.

Costruiamo sistemi agentici dotati di Guardrails (recinti di sicurezza) e rigidi sistemi di validazione: l'Agente è costretto a ragionare seguendo schemi dati inflessibili. Se l'output non rispetta le regole imposte dal software, il sistema non procede.

Inoltre, per i processi ad alto rischio o le operazioni di scrittura a database, implementiamo flussi Human-in-the-Loop (HITL), dove l'AI prepara, analizza e propone il lavoro ma l'esecuzione finale richiede sempre l'approvazione umana ("il classico clic") sulla piattaforma.

L'AI introduce nuove voci di costo che bisogna realmente analizzare. Questi costo possono incidere anche fortemente su un processo o un costo di acquisizione, per questo vanno non solo analizzati in anticipo ma anche monitorati.

Bisogna scegliere uno o più modelli in grado di garantire un ottimo bilanciamento, dividere e mappare correttamente quando usare modelli avanzati e quando usare quelli più veloci (ci sono diverse tecniche per farlo). Poi bisogna capire come cambiano i costi nel futuro e anticipare anche eventuali cambi, per esempio se esce un nuovo modello a volte offre un vantaggio a parità di prezzo o se il sistema scala a volte bisogna scegliere un modello diverso, la buona notizia è che non sarai solo in questo percorso.

Esiste poi la possibilità di internalizzare alcuni processi su infrastrutture on-premise, ma sempre analizzando bene i pro e contro.

Le variabili sono tante, per questo ti affiancheremo su ogni singola scelta che dovrai fare.