Dall'idea alla produzione: soluzioni AI su misura
Sviluppiamo soluzioni AI concrete, dai chatbot ai sistemi RAG, integrando modelli open-source e API proprietarie. Formiamo i team per adottare l'AI in modo sicuro ed efficace, con attenzione alla privacy e alla conformità normativa. Dalla proof of concept alla produzione, con un approccio pratico e orientato ai risultati.
Il nostro approccio
L'AI non è un esperimento da laboratorio: è uno strumento che deve portare valore misurabile. Per questo partiamo sempre da un problema reale, definiamo insieme obiettivi e metriche, e costruiamo soluzioni che entrano in produzione e restano nel tempo.
Lavoriamo con un approccio vendor-neutral, scegliendo di volta in volta modelli, framework e infrastrutture più adatti al caso d'uso. Integriamo ciò che esiste, evitando di stravolgere il tuo ecosistema. E formiamo le persone, perché la tecnologia funziona solo se chi la usa la comprende.
Cosa facciamo
Chatbot e assistenti virtuali
Progettiamo e sviluppiamo chatbot e assistenti conversazionali per customer care, supporto interno, vendite e formazione. Integrabili con CRM, gestionali e piattaforme aziendali. Utilizziamo modelli LLM, framework come LangChain e LlamaIndex, e canali come web, WhatsApp, Teams, Slack.
Sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Costruiamo sistemi RAG che combinano la potenza dei modelli generativi con la conoscenza aziendale: documenti, manuali, procedure, knowledge base. Risposte accurate, tracciabili e aggiornate, con controllo sulle fonti. Stack tipico: vector database (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector), embedding, reranking e orchestrazione.
AI generativa e LLM
Integriamo modelli open-source (Llama, Mistral, Qwen, Gemma) e API proprietarie (OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI). Scegliamo la soluzione giusta in base a costi, privacy, performance e requisiti normativi. Possibilità di deploy on-premise o in cloud privato per i dati più sensibili.
Computer vision e OCR
Sviluppiamo soluzioni di computer vision per ispezione visiva, riconoscimento oggetti, analisi video e documentale. OCR avanzato per digitalizzare documenti, fatture, contratti e moduli. Applicazioni in manifattura, logistica, sanità, finanza e PA.
Analisi predittiva e machine learning
Costruiamo modelli di machine learning per previsioni, classificazione, anomaly detection, raccomandazione e ottimizzazione. Dalla feature engineering al deploy, con monitoraggio continuo delle performance e gestione del drift.
MLOps e lifecycle dei modelli
Mettiamo in produzione i modelli con pipeline MLOps solide: versioning, CI/CD, monitoraggio, retraining. Strumenti come MLflow, Kubeflow, Airflow e piattaforme cloud-native per garantire affidabilità e scalabilità.
AI governance, privacy e compliance
Affianchiamo le aziende nell'adozione responsabile dell'AI: AI Act, GDPR, valutazione del rischio, trasparenza, human-in-the-loop. Definiamo policy, processi e controlli per un uso sicuro, etico e conforme.
Formazione e affiancamento
Formiamo team e professionisti su AI generativa, LLM, RAG, prompt engineering, MLOps e uso responsabile. I nostri laboratori remoti permettono di sperimentare su ambienti reali, con GPU dedicate e casi d'uso concreti.
Tecnologie che utilizziamo
- Modelli: GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Qwen, Gemma
- Framework: LangChain, LlamaIndex, Haystack, Hugging Face
- Vector database: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector
- ML e DL: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost
- MLOps: MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, Weights & Biases
- Cloud e GPU: AWS, Azure, Google Cloud, NVIDIA, ambienti on-premise
- Formazione pratica: laboratori remoti con GPU, dataset reali e progetti guidati
Perché scegliere Digital Lab Training
- Approccio pratico: dalla PoC alla produzione, con risultati misurabili.
- Competenze end-to-end: strategia, sviluppo, integrazione, MLOps, formazione.
- Vendor-neutral: scegliamo le tecnologie migliori per il tuo caso d'uso.
- Attenzione a privacy e compliance: AI Act, GDPR e uso responsabile integrati.
- Formazione continua: affianchiamo i team con corsi e laboratori remoti su GPU.
A chi ci rivolgiamo
- Aziende che vogliono adottare l'AI in modo concreto e sicuro.
- Team IT e data che necessitano di competenze su LLM, RAG e MLOps.
- Professionisti che vogliono specializzarsi in AI generativa e machine learning.
- Università e ITS che cercano percorsi pratici con laboratori remoti su GPU.
Case study
Azienda di servizi – Assistente virtuale interno
Abbiamo sviluppato un assistente basato su RAG che risponde alle domande dei dipendenti su procedure, policy e documenti interni. Risultato: riduzione del 60% delle richieste al supporto interno e tempi di risposta passati da ore a secondi.
PMI manifatturiera – Controllo qualità con computer vision
Abbiamo implementato un sistema di ispezione visiva basato su deep learning per rilevare difetti in linea di produzione. Risultato: riduzione degli scarti del 35% e controllo più rapido e oggettivo.
Percorso formativo – AI generativa e LLM
Abbiamo formato un gruppo di sviluppatori e data scientist su LLM, RAG e deploy in produzione. Ogni partecipante ha lavorato su ambienti remoti con GPU, costruendo un proprio progetto da presentare. L'80% ha applicato le competenze in azienda entro 3 mesi.