Servizi · AI & Automazioni
Agenti AI e flussi autonomi che lavorano per la tua azienda.
Non semplici chatbot che rispondono a domande generiche, ma agenti software intelligenti capaci di agire: interrogano i tuoi database, eseguono chiamate API, gestiscono pratiche e liberano ore di lavoro operativo ogni settimana.
Agenti ReAct Autonomi
Sistemi che pianificano, eseguono azioni con strumenti esterni e si autocorreggono fino al completamento dell'obiettivo.
Model Context Protocol (MCP)
Standard aperto e sicuro per connettere Claude e LLM a gestionali, database PostgreSQL/MySQL, CRM e file interni.
AI integrata in App & Web
Integrazione nativa di modelli e agenti in app Flutter (Android/iOS) e portali web esistenti.
Sicurezza & Zero Training
I tuoi dati aziendali restano privati, conformi a GDPR e AI Act, senza mai essere usati per addestrare modelli pubblici.
Come lavoro
Audit dei flussi
Mappiamo le attività aziendali ripetitive, lente o ad alto tasso di errore umano adatte all'automazione agentica.
Architettura & Tooling
Definisco il Reasoning Loop, il set di strumenti (API/database), i permessi e le guardrail di sicurezza.
Integrazione & MCP
Sviluppo i server MCP e gli endpoint per orchestrare l'agente a stretto contatto con i tuoi sistemi aziendali.
Test & Human-in-the-Loop
Testiamo l'agente in sandbox con approvazione umana nei passaggi critici prima del deploy definitivo.
Dalla chat all'azione: perché la tua azienda ha bisogno di un agente AI
Un chatbot tradizionale (come ChatGPT nella versione base) si limita a generare testo: se un cliente o un dipendente chiede lo stato di una pratica, il chatbot non può verificarlo nei sistemi. Un agente AI autonomo, invece, è dotato di strumenti operativi: comprende la richiesta, interroga il database aziendale tramite API, formula la risposta corretta e, se autorizzato, aggiorna il CRM o invia notifiche.
Questo approccio trasforma l'intelligenza artificiale da semplice generatore di bozze a vero e proprio collaboratore operativo instancabile, attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con precisione e velocità.
Tecnologie moderne e aperte: Claude, Agent SDK e MCP
Non costruisco 'black box' proprietarie che ti legano per sempre a un singolo fornitore. Sviluppo architetture basate sui migliori standard aperti del settore, in particolare l'ecosistema Claude di Anthropic, l'Agent SDK e il Model Context Protocol (MCP).
Con MCP, il tuo agente può dialogare in modo sicuro e modulare con server SQL, repository GitHub, canali Slack, ERP aziendali o Google Workspace. Se domani vorrai cambiare fornitore di modelli o estendere le funzionalità, l'infrastruttura rimarrà di tua proprietà.
- Agenti autonomi per customer service di secondo livello con accesso ai dati reali
- Automazione della reportistica, fatturazione e riconciliazione ordini
- Sistemi di estrazione e analisi automatica di contratti, preventivi e documenti contabili
- Assistenti operativi per tecnici sul campo integrati dentro app mobili Flutter
- Controllo rigoroso Human-in-the-Loop: l'agente esegue, ma le azioni sensibili richiedono approvazione umana
Privacy, sicurezza e conformità normativa
La sicurezza dei dati è il requisito numero uno quando si introduce l'AI in azienda. Tutte le soluzioni che sviluppo utilizzano endpoint API enterprise a norma GDPR e AI Act europeo, in cui i dati scambiati non vengono mai memorizzati né impiegati dai provider per l'addestramento dei modelli.
Definiamo regole di accesso a privilegi minimi (Least Privilege Access) e sistemi di audit log per sapere in qualsiasi momento cosa l'agente ha fatto, quali tool ha chiamato e perché ha preso una determinata decisione.
Domande frequenti
Qual è la differenza fondamentale tra un chatbot e un agente AI?
Un chatbot convenzionale è passivo e risponde solo a domande generando testo. Un agente AI autonomo segue il paradigma ReAct (Pianifica, Agisce, Valuta, Corregge): capisce lo scopo, usa strumenti digitali reali (API, CRM, database, browser headless) e persegue l'obiettivo compiendo azioni pratiche fino al suo completamento.
I dati aziendali o le comunicazioni riservate vengono usati per addestrare l'AI?
No. Tramite le API commerciali (come Claude API di Anthropic o OpenAI Enterprise), vige la clausola contrattuale di zero data retention per training. I dati rimangono strettamente confidenziali e protetti.
Possiamo integrare l'agente nei software che già usiamo in azienda?
Certamente. Grazie al Model Context Protocol (MCP) e alle API REST/GraphQL, posso connettere l'agente a qualsiasi database (PostgreSQL, MySQL, MongoDB), gestionali ERP, CRM come HubSpot o Salesforce, e strumenti di comunicazione come Slack o Telegram.
Come si controllano le 'allucinazioni' o gli errori dell'agente?
Attraverso un'architettura a più livelli: validazione rigorosa degli schemi JSON di output, limitazione del contesto ai soli dati verificati (RAG), strumenti di testing automatico e soprattutto meccanismi Human-in-the-Loop, dove per azioni irreversibili (come invio di bonifici, cancellazione dati o email all'esterno) l'agente predispone tutto e attende un click di conferma da parte di un operatore umano.
Quanto costa sviluppare e mantenere un agente AI?
Il costo si divide in due componenti: la progettazione e sviluppo iniziale dell'infrastruttura (una tantum, con preventivo dettagliato a corpo), e i costi vivi dei token API (a consumo diretto, spesso poche decine di euro al mese per volumi aziendali ordinari, estremamente inferiori rispetto al valore del tempo risparmiato).