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Servizi di sviluppo AI e Machine Learning

Trasformi i Suoi dati in decisioni utili per il business

Oltre agli strumenti già pronti, alcuni problemi richiedono un modello dedicato. Progettiamo, addestriamo e mettiamo in produzione sistemi AI e machine learning personalizzati — raccomandazioni, previsioni, NLP, computer vision — e li integriamo nel Suo prodotto con MLOps per garantirne l'accuratezza in produzione.

Parli con i nostri ingegneri AI & ML

Protetto da Cloudflare Turnstile. Rispondiamo entro un giorno lavorativo.

Dati che diventano decisioni

Quando nessuno strumento pronto è adatto, costruiamo il modello

Alcuni problemi sono così specifici che nessun prodotto acquistabile può risolverli. Progettiamo, addestriamo e mettiamo in produzione sistemi AI e machine learning personalizzati sui Suoi dati — e realizziamo la MLOps necessaria a mantenerli affidabili nel tempo.

Personalizzato vs Pronto all'uso

La soluzione giusta spesso costa meno del previsto

Per la maggior parte delle aziende, l'integrazione è il primo passo; il ML personalizzato serve solo per problemi davvero unici.

Integrare strumenti AI collaudati nel Suo store e sviluppare un modello da zero sono due cose molto diverse. L'integrazione risolve rapidamente e in modo conveniente la maggior parte delle esigenze comuni — ricerca, raccomandazioni, automazione dei tempi. Lo sviluppo personalizzato è indicato solo quando nessun prodotto risponde a una necessità specifica dei Suoi dati e del Suo business.

La aiutiamo a capire in quale situazione si trova prima di qualsiasi spesa. Se strumenti AI già pronti sono adatti, legga il nostro lavoro di integrazione AI. Se il problema è davvero specifico, questo servizio di sviluppo personalizzato è la soluzione corretta.

  • Orientamento trasparente tra personalizzato e pronto all'uso
  • Modelli addestrati sui Suoi dati e obiettivi
  • Nessuna scatola nera — saprà sempre cosa possiede
Parli con i nostri ingegneri AI

Progettati per restare accurati

Un modello è un sistema vivo, non una consegna una tantum

Il valore si vede dopo il rilascio: è qui che la maggior parte dei progetti ML fallisce senza far rumore.

Costruire un modello è la parte semplice. Mantenere l'accuratezza nel tempo, mentre il contesto cambia, è la vera sfida continua — ed è ciò che distingue una demo da un sistema su cui il business può contare. Realizziamo la pipeline: monitoraggio del drift, riaddestramento programmato, versionamento di dati e modelli, e un controllo per misurare il reale miglioramento ottenuto.

Questa disciplina è il motivo per cui i nostri modelli continuano a produrre valore invece di degradarsi silenziosamente in risultati incoerenti. Forniamo documentazione, il Suo team acquisisce le conoscenze e nulla resta come un mistero che solo noi possiamo gestire.

  • Monitoraggio del drift e retraining programmato
  • Dati, modelli e pipeline versionati e riproducibili
  • Incremento verificato su un gruppo di controllo, non presunto
Definire l’ambito di un progetto AI
Cosa forniamo

Servizi personalizzati di AI e Machine Learning

Se l’obiettivo è prevedere, classificare o generare a partire dai Suoi dati, rientra nell’ambito.

Strategia e fattibilità AI

Prima un’analisi di dati e fattibilità — volume, qualità ed etichettatura — così può valutare se il ML sia lo strumento adatto prima di allocare budget.

Motori di raccomandazione

Modelli di personalizzazione e raccomandazione che leggono il comportamento in tempo reale, aumentando il valore medio del carrello sul traffico esistente.

Previsioni e analisi predittiva

Previsioni su domanda, inventario e ricavi che guidano le decisioni di acquisto e pianificazione invece di descrivere solo il passato.

NLP e AI conversazionale

Ricerca in linguaggio naturale, classificazione e assistenti che comprendono intenzione, errori di battitura e contesto, non solo corrispondenza di parole chiave.

Computer Vision

Classificazione immagini, tagging, controllo qualità e ricerca visiva progettati e ottimizzati per il Suo catalogo e le Sue immagini.

Rilevamento anomalie e frodi

Modelli che segnalano tempestivamente ordini fraudolenti o anomalie operative, mantenendo sotto controllo i falsi positivi.

Integrazione dei modelli

Modelli addestrati integrati nel Suo prodotto e piattaforma tramite API pulite e sicure, con credenziali lato server e schemi evento stabili.

MLOps e monitoraggio

L’infrastruttura che mantiene l’affidabilità del modello: monitoraggio, retraining, versionamento e allerta quando l’accuratezza cala.

Oltre il modello

Rendere l’AI uno strumento davvero utilizzato dall’azienda

Un modello conta solo se le persone si fidano e lo utilizzano.

Data Engineering

Pipeline dati pulite e strutturate alimentano il modello, perché l’accuratezza inizia molto prima della fase di training.

Abilitazione del team

Formazione e documentazione affinché il Suo team possa interpretare i risultati e gestire il sistema senza il nostro intervento.

AI responsabile

Controlli di bias, spiegabilità e limiti ragionevoli, così il sistema si comporta in modo accettabile e Lei può giustificare le sue decisioni.

Rollout controllato

Testato su un gruppo di controllo ed esteso solo dopo risultati concreti, così investe ulteriormente solo quando il ritorno è dimostrato.


Domande frequenti

Domande su AI e ML: risposte chiare

Risposte rapide su personalizzazione vs soluzioni pronte, requisiti dati e mantenimento dell’accuratezza dei modelli.

Qual è la differenza rispetto alla pagina di integrazione AI?

La pagina dei servizi AI riguarda l’integrazione di strumenti AI già collaudati — Algolia, Klaviyo, Adobe Sensei — nel Suo store. Questa pagina tratta invece lo sviluppo personalizzato: modelli e pipeline costruiti specificamente sui Suoi dati quando nessun prodotto esistente è adatto.

La maggior parte delle aziende parte dall’integrazione e necessita di ML personalizzato solo per problemi realmente unici. La aiutiamo a capire in quale situazione si trova prima di qualsiasi investimento.

Abbiamo dati sufficienti perché il machine learning funzioni?

Spesso più di quanto i team pensino, ma è la prima cosa che verifichiamo. Analizziamo volume, qualità, etichettatura e storico dei dati prima di fare qualsiasi promessa — un modello addestrato su dati scarsi o disordinati rischia di fornire risultati fuorvianti con apparente sicurezza.

Se i dati sono effettivamente insufficienti, lo comunichiamo e proponiamo un approccio basato su regole o modelli pre-addestrati, invece di insistere su una soluzione ML inadatta.

Per quali tipi di problemi AI/ML interviene Stathmos?

Motori di raccomandazione e personalizzazione, previsione della domanda e dell’inventario, ricerca e supporto in linguaggio naturale, classificazione di documenti e immagini, rilevamento di anomalie e frodi, e analisi predittiva a supporto delle decisioni operative.

Se l’obiettivo è «prevedere, classificare o generare a partire dai propri dati», rientra nel nostro ambito.

Come mantiene Stathmos l’accuratezza di un modello dopo il rilascio?

Con MLOps: monitoraggio dei drift, retraining programmato, dati e modelli versionati, e un controllo di riferimento per misurare l'incremento. Un modello è un sistema vivo, non una consegna una tantum; realizziamo l'infrastruttura per mantenerlo affidabile.

Pronta a integrare l’AI nei suoi processi?

Ci invii il problema e i dati disponibili. Riceverà una valutazione trasparente su fattibilità, ambito e costi — e se una soluzione ML personalizzata sia davvero la scelta giusta.

  • Una valutazione trasparente su ambito, sequenza e costi
  • Risposta entro un giorno lavorativo
  • Nessun impegno, nessuna sequenza commerciale

Protetto da Cloudflare Turnstile. I dati non vengono mai condivisi.