AI in produzione
Quando l'AI fatica a uscire dai proof of concept — o è già live, ma costa troppo, non è presidiata e sfugge al controllo.
Hai investito nell'AI ma il progetto non è mai decollato — o è già live e non sai se è sotto controllo? Ti diamo il substrato per portarla davvero nei tuoi sistemi: LLM e agenti integrati nei processi esistenti, resi affidabili e prevedibili — output, costi e guardrail operativi della tua soluzione, dal primo caso d'uso al presidio nel tempo.
I sintomi che potresti riscontrare
POC che non scalano
Sperimentazioni isolate che restano proof of concept: bellissime in demo, ma che non entrano mai nei sistemi reali e nei processi quotidiani.
Allucinazioni sui dati
Incapacità di integrare gli LLM sui dati riservati senza generare allucinazioni: l'AI risponde con sicurezza, ma non sempre con verità.
Costi AI imprevedibili
I costi delle API di intelligenza artificiale sono impossibili da prevedere o controllare: il conto arriva a fine mese, e sorprende.
Guardrail assenti
Totale mancanza di logging, audit degli output e guardrail etici in produzione: l'AI decide, ma nessuno vede come né perché.
Come interveniamo
Tocca una card per girarla · Segui il link per approfondire la nostra soluzione · Oppure scopri di più sul nostro metodo ROCE
POC che non scalano, allucinazioni sui dati: il problema raramente è il modello, è il dato. Partiamo dal caso d'uso a valore, prepariamo fonti e knowledge base per LLM, RAG e agenti, e portiamo l'MVP dal POC alla produzione.
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COMPRENDE: Identificazione del caso d'uso a valore · AI-ready data & RAG assessment · Architettura RAG (chunking, embedding, vector store) · Sviluppo MVP
Costi AI imprevedibili, nessun guardrail: il problema non è il modello, è ciò che entra nell'agente. Riduciamo contesto e tool bloat e usiamo modelli flash per i dati, grandi solo per il reasoning. È il FinOps degli LLM: meno rumore, decisioni migliori, costi più bassi.
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COMPRENDE: AI context assessment · LLM cost & FinOps assessment · Riduzione tool bloat (anche MCP) · Eterogeneità dei modelli
Un sistema AI non si configura una volta e si dimentica: senza presidio, allucinazioni e nessun guardrail. Ogni mese MirAI controlla agenti e performance, ottimizza i prompt, valida le risposte e testa la sicurezza (prompt injection): l'AI resta efficiente, affidabile e sicura nel tempo.
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COMPRENDE: Controllo agenti e performance · Prompt tuning mensile · Validazione avanzata risposte · Test di sicurezza (prompt injection)
Il POC funziona, ma in produzione arrivano costi imprevedibili, incidenti e nessun guardrail. Tenere l'AI affidabile e sostenibile è il lavoro vero: interveniamo su FinOps, monitoraggio e osservabilità, hardening di sicurezza e operations. Da un'AI che funziona a una stabile e prevedibile.
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COMPRENDE: AI production assessment · Cost & FinOps AI (soluzione) · Monitoring & observability · AI operations e incident management
La dashboard guarda solo indietro: mostra cosa è successo, non cosa fare. Fondiamo dati storici e modelli predittivi per suggerire al management le azioni e anticipare i trend: la BI smette di essere uno specchietto retrovisore e guarda avanti.
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COMPRENDE: Dashboard evolute · Modelli predittivi · Supporto alle decisioni
Non tutta l'AI è generativa: i POC restano bloccati, il Machine Learning maturo porta valore misurabile. Lo usiamo per compiti concreti — classificazione documenti, Entity Recognition, Anomaly Detection contro guasti e frodi — sui processi di ogni giorno.
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COMPRENDE: Classificazione documenti · Entity Recognition · Anomaly Detection
Casi d'uso:....
AI e Data governance
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