Sviluppiamo con AI
Sviluppo Soluzioni AI
Integrazione LLM e Automazione dei Processi Aziendali
Nell’attuale ecosistema digitale, l’Intelligenza Artificiale non è più un’opzione sperimentale, ma un layer infrastrutturale necessario per mantenere la competitività. Evemilano progetta e implementa soluzioni di AI avanzata, focalizzandosi sull’integrazione di Large Language Models (LLM), AI Agents e sistemi di Data Analysis per l’ottimizzazione dei processi complessi e delle performance organiche su larga scala.
Scopri i nostri servizi
AI brand monitoring: tracciamento visibilità nei sistemi AI
Analisi Accessibilità Web per Motori di Ricerca e AI
Consulenza Web Analytics
Data Science applicata a SEO e Web Analytics
Sviluppo Chatbot AI con Architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Ingegneria AI e Integrazione LLM: Automazione Processi Aziendali
Evemilano progetta e implementa soluzioni di Intelligenza Artificiale per aziende commerciali e industriali. Il nostro team ha oltre 15 anni di esperienza nella costruzione di pipeline di automazione e analisi dati su larga scala.
Non vendiamo “trasformazione digitale”. Costruiamo sistemi di automazione che risolvono problemi operativi specifici, con output verificabili e misurabili.
Cosa costruiamo (e cosa no)
Costruiamo:
- Architetture RAG che rispondono solo sulla base dei documenti aziendali del cliente
- Agenti autonomi che interrogano database, ERP e sistemi interni
- Pipeline di classificazione ed estrazione dati su volumi massivi
- Sistemi di automazione con validazione deterministica dell’output
Non costruiamo:
- Chatbot generici che inventano risposte
- Proof-of-concept che non scalano in produzione
- Soluzioni che richiedono supervisione umana costante
Soluzioni per Processi Aziendali
Knowledge Base Intelligente (RAG)
Il problema dei chatbot standard: inventano. Con un’architettura RAG, le risposte sono vincolate esclusivamente alla documentazione aziendale.
Applicazioni:
- Supporto tecnico interno: manuali, procedure, troubleshooting — accessibili in linguaggio naturale
- Onboarding dipendenti: policy aziendali, regolamenti, FAQ sempre aggiornate
- Documentazione prodotto: schede tecniche, specifiche, compatibilità — interrogabili dai commerciali o dal customer care
Implementazione tecnica:
- Vector database con chunking ottimizzato per il dominio specifico
- Aggiornamento incrementale — l’AI accede sempre all’ultima versione dei documenti
- Accuracy verificabile su test set prima del go-live
Esempio: Azienda manifatturiera, 3.500 documenti tecnici indicizzati. I tecnici sul campo trovano le procedure in 10 secondi invece di cercare nei PDF. Riduzione del 60% delle chiamate al back-office.
Classificazione ed Estrazione Dati
Migliaia di documenti da processare? Fatture, contratti, email, ticket? L’AI può classificarli, estrarre i dati rilevanti e strutturarli per i sistemi aziendali.
Applicazioni:
- Fatture e ordini: estrazione automatica di importi, date, codici articolo, validazione contro anagrafica
- Contratti: identificazione clausole chiave, scadenze, condizioni particolari
- Ticket e richieste: categorizzazione automatica, routing al reparto corretto, prioritizzazione
- Email: classificazione per urgenza, estrazione action items, smistamento
Esempio: Ufficio acquisti, 800 fatture/mese da fornitori diversi (formati eterogenei). Estrazione automatica con accuracy 96%, tempo di processing ridotto da 3 giorni a 2 ore.
Agenti Autonomi per Workflow Complessi
Un agente AI non è un chatbot. È un sistema che decide autonomamente quali operazioni eseguire per completare un task.
Applicazioni:
- Report automatizzati: l’agente interroga il gestionale, aggrega i dati, genera il report nel formato richiesto
- Monitoraggio anomalie: analisi continua di KPI, alert automatici quando i valori escono dai range
- Riconciliazione dati: confronto tra sistemi diversi, identificazione discrepanze, proposta di correzioni
Architettura:
- Connessione via API ai sistemi aziendali (ERP, CRM, database SQL, file server)
- Orchestrazione multi-step con gestione errori
- Output strutturato, integrabile nei workflow esistenti
Esempio: Controllo di gestione, report settimanale che richiedeva 6 ore di lavoro manuale (export da 4 sistemi, consolidamento Excel, formattazione). Ora generato in automatico ogni lunedì mattina.
Perché le soluzioni AI standard falliscono in azienda
| Parametro | Soluzione Standard | Approccio Evemilano |
| Fonte dati | Conoscenza generica del modello | RAG su documenti aziendali verificati |
| Formato output | Testo libero, non integrabile | JSON/CSV strutturato, pronto per i sistemi del cliente |
| Costi | Chiamate API non ottimizzate | Prompt caching + model routing intelligente |
| Privacy | Dati su cloud pubblico | Self-hosted o VPC dedicato (GDPR compliant) |
| Integrazione | Interfaccia chat isolata | API-first, integrabile con ERP/CRM/BI |
Stack Tecnologico
Linguaggio: Python, TypeScript
Framework: LangChain, LlamaIndex, Instructor per output strutturati
Vector DB: Pinecone, Qdrant, Milvus — selezione basata su requisiti di scala e latenza
Modelli: Claude, GPT-4o, Gemini per task complessi. Llama 3 / Mistral per deployment on-premise quando la privacy è prioritaria.
Integrazione: REST API, webhook, connettori per database SQL, file system, servizi cloud
Metodo di Lavoro
1. Assessment tecnico (gratuito, 30 minuti) Analizziamo insieme il processo da automatizzare. Valutiamo fattibilità, effort e costi. Se l’AI non è la soluzione giusta, lo diciamo.
2. Proof of Concept Prototipo funzionante su un subset di dati reali. Obiettivo: validare l’approccio prima di investire nello scaling.
3. Implementazione production-ready Pipeline robusta, con error handling, logging e monitoring. Documentazione tecnica per il team IT del cliente.
4. Supporto continuativo I modelli evolvono, i dati cambiano. Manutenzione e ottimizzazione per mantenere le performance nel tempo.
Per chi è questo servizio
Lavoriamo con aziende che:
- Hanno volumi di dati o documenti che rendono impossibile il processing manuale
- Vogliono risposte affidabili, basate sui propri dati, non su allucinazioni
- Necessitano di integrazione con sistemi esistenti (ERP, CRM, BI), non di un’altra interfaccia da gestire
- Richiedono garanzie su privacy e compliance (GDPR, dati sensibili, on-premise)
- Cercano un partner tecnico che parli con il loro IT, non un venditore di licenze