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
The dashboard only looks back: it shows what happened, not what to do. We combine historical data and predictive models to suggest actions to management and anticipate trends: BI stops being a rear-view mirror and starts looking ahead.
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INCLUDES: Advanced dashboards · Predictive models · Decision support
POCs that fail to scale, hallucinations on your data: the problem is rarely the model, it is the data. We start from the high-value use case, prepare sources and knowledge bases for LLMs, RAG, and agents, and take the MVP from POC to production.
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INCLUDES: High-value use case identification · AI-ready data & RAG assessment · RAG architecture (chunking, embedding, vector store) · MVP development
Unpredictable AI costs, no guardrails: the problem is not the model, it is what goes into the agent. We reduce context and tool bloat, and use flash models for data and large models only for reasoning. This is FinOps for LLMs: less noise, better decisions, lower costs.
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INCLUDES: AI context assessment · LLM cost & FinOps assessment · Tool bloat reduction (including MCP) · Model heterogeneity
The POC works, but production brings unpredictable costs, incidents, and no guardrails. Keeping AI reliable and sustainable is the real work: we act on FinOps, monitoring and observability, security hardening, and operations. From AI that works to AI that is stable and predictable.
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INCLUDES: AI production assessment · AI cost & FinOps (solution level) · Monitoring & observability · AI operations and incident management
An AI system is not something you configure once and forget: without continuous management, you get hallucinations and no guardrails. Every month, MirAI reviews agents and performance, optimizes prompts, validates responses, and tests security (prompt injection): AI stays efficient, reliable, and secure over time.
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INCLUDES: Agent and performance review · Monthly prompt tuning · Advanced response validation · Security testing (prompt injection)
Not all AI is generative: while POCs stall, mature machine learning delivers measurable value. We use it for concrete tasks — document classification, entity recognition, anomaly detection against failures and fraud — in everyday processes.
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INCLUDES: Document classification · Entity Recognition · Anomaly Detection
Casi d'uso:....
AI e Data governance
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