[{"data":1,"prerenderedAt":37},["ShallowReactive",2],{"content:expertise-applied-ai:it":3},{"slug":4,"number":5,"name":6,"short":7,"reveal":8,"intro":9,"problems":10,"services":15,"approach":28,"technologies":29,"notFor":36},"applied-ai","02","IA applicata","Modelli linguistici e automazione dove si ripagano.","Elaborazione documenti, classificazione, assistenti e supporto alle decisioni — verificati su dati reali prima di parlare di successo.","I modelli linguistici sono utili per una precisa classe di problemi: leggere documenti non strutturati, classificare richieste, redigere bozze, cercare e riassumere. Li integriamo nei flussi di lavoro reali, con qualità misurabile, alternative chiare e persone coinvolte dove serve.",[11,12,13,14],"Il personale passa ore a copiare dati da e-mail, PDF e scansioni in altri sistemi.","Le richieste in arrivo vanno smistate, inoltrate o evase, e le regole sono difficili da mettere per iscritto.","La conoscenza è dispersa tra manuali, ticket e cartelle condivise, e nessuno trova nulla.","Un progetto pilota di IA ha impressionato in demo e non è mai arrivato in produzione.",[16,19,22,25],{"t":17,"d":18},"Elaborazione di documenti ed e-mail","Estrazione di dati strutturati da fatture, ordini, documenti di trasporto e corrispondenza — con validazione e code di revisione.",{"t":20,"d":21},"Classificazione e instradamento","Smistamento di richieste, ticket o lead per intento, urgenza o competenza.",{"t":23,"d":24},"Ricerca interna e assistenti","Ricerca nei vostri documenti con fonti, permessi e un’onesta indicazione dell’incertezza.",{"t":26,"d":27},"Valutazione","Set di test e metriche per sapere se un modello è abbastanza buono prima che tocchi dati di produzione.","Partiamo dal flusso di lavoro, non dal modello. Ogni componente di IA riceve un set di valutazione costruito sui vostri casi reali, un’alternativa definita quando è incerto e un logging rispettoso della protezione dei dati. Dove basta una regola semplice, usiamo la regola.",[30,31,32,33,34,35],"Claude e altre API LLM","Output strutturati","Retrieval (pgvector)","Pipeline di valutazione","Python","Automazione dei flussi","Non vendiamo l’IA come strategia. Se il problema è un processo mancante o dati di scarsa qualità, un modello non lo risolve — e lo diciamo.",1794663560460]