Richieste ripetitive
Le stesse domande arrivano ogni giorno su canali diversi e vengono gestite a mano da persone che potrebbero occuparsi d'altro.
Intelligenza artificiale per le aziende italiane
Faraday AI Studio progetta chatbot, agenti, automazioni, software su misura e analisi dei dati per aziende italiane. Partiamo dal processo, non dalla tecnologia.
Da quale problema si parte
Non partiamo dalla tecnologia. Partiamo dal punto in cui il lavoro si ferma: un processo che non scala, un archivio che nessuno riesce a interrogare, un flusso che attraversa cinque strumenti diversi.
Passaggi manuali
Copiare dati da un sistema all'altro, ricompilare moduli, inoltrare allegati: attività prevedibili e quindi automatizzabili.
Documenti dispersi
Contratti, capitolati e procedure vivono in cartelle diverse: la risposta esiste, ma trovarla costa più di quanto valga.
Sistemi che non si parlano
Gestionale, CRM ed e-commerce restano isolati e ogni riconciliazione diventa un lavoro manuale ricorrente.
Dati difficili da interrogare
I dati ci sono, ma servono competenze tecniche per ottenere una risposta che al business serve subito.
Flussi che cedono nei picchi
Il processo regge nella media e collassa nei momenti di carico, cioè proprio quando conta di più.
Decisioni prese a intuito
Previsioni di domanda, scorte o abbandono fatte a sensazione quando esiste già uno storico sufficiente per una stima verificabile.
Conoscenza legata alle persone
Procedure e criteri restano nella testa di poche persone: quando mancano, il lavoro rallenta e la qualità dipende da chi risponde.
Controlli fatti a campione
Verifiche su documenti, ordini o contenuti eseguite a mano su una parte del volume, con errori che emergono solo a valle.
Se nessuno di questi punti descrive la vostra situazione, probabilmente un progetto AI non è la priorità del momento: preferiamo dirlo prima di iniziare.
Servizi
- Chatbot AI per il tuo business — Assistenti conversazionali che rispondono alle richieste ricorrenti, raccolgono informazioni sui lead e passano la conversazione a una persona quando serve.
- Software AI personalizzato — Applicazioni custom con modelli di intelligenza artificiale integrati, pensate per il tuo flusso di lavoro.
- Analisi predittiva con machine learning — Modelli di machine learning per anticipare trend di mercato, comportamenti utenti e ridurre i rischi operativi.
- Automazione intelligente dei processi — Workflow intelligenti che eliminano i task ripetitivi e liberano il tempo del tuo team per attività ad alto valore.
- NLP e analisi testuale su larga scala — Analisi linguistica, traduzione automatica, generazione e classificazione di contenuti testuali su larga scala.
- Consulenza strategica AI — Roadmap strategica per integrare l'AI nel tuo business, dalla valutazione iniziale al piano di adozione.
- AI Agents autonomi e multi-step — Agenti autonomi che ragionano, pianificano e agiscono per completare task complessi in più passaggi.
- Data engineering per progetti AI — Pipeline dati ottimizzate per alimentare i tuoi modelli AI con qualità, velocità e governance.
- Computer Vision per immagini e video — Riconoscimento di immagini e video per controllo qualità, sicurezza, retail e analisi industriale.
- Integrazioni API con i modelli AI — Connessione fluida tra modelli AI, servizi cloud e i tuoi sistemi aziendali esistenti.
- AI Generativa per contenuti, immagini e codice — Creazione automatica di contenuti, immagini, video e codice tramite i modelli più avanzati sul mercato.
- Ottimizzazione costi e performance AI — Performance, latenza e costi dei tuoi modelli AI sotto controllo, con monitoraggio continuo.
- Influencer AI: personaggi virtuali iperrealistici — Creazione di personaggi virtuali iperrealistici per brand, campagne social e storytelling: identità coerente su tutti i canali.
- Clonazione voce AI per podcast, doppiaggio, assistenti — Voci sintetiche ad alta fedeltà per podcast, audiolibri, doppiaggio e assistenti vocali multilingua, con consenso documentato e policy d'uso.
- Template WordPress custom performanti e SEO-ready — Temi e template WordPress sviluppati da zero, performanti, SEO-ready e su misura per il tuo brand.
- Soluzioni AI per editoria, magazine e publisher — Piattaforme editoriali AI-powered per testate, magazine e publisher: redazione, distribuzione e monetizzazione automatizzate.
- Sviluppo siti web ad alte performance — Siti web vetrina, e-commerce e landing page ad alte performance, costruiti con tecnologie moderne e pensati per convertire.
- Sviluppo piattaforme SaaS end-to-end — Piattaforme software-as-a-service end-to-end: dall'idea al lancio, con architettura scalabile e modello di business integrato.
Chatbot, agente o automazione?
Sono strumenti diversi e risolvono problemi diversi. Questo è il criterio che usiamo quando dobbiamo scegliere.
Chatbot AI
Quando il valore sta nella conversazione: rispondere, guidare, raccogliere informazioni su un canale dove le persone scrivono già.
Automazione
Quando il flusso è deterministico: regole stabili, input prevedibili, esito verificabile senza margini di interpretazione.
AI agent
Quando il processo è multi-step e richiede di consultare strumenti e scegliere il passo successivo, con permessi e approvazioni espliciti.
Software AI su misura
Quando serve un prodotto vero: interfacce, ruoli, dati propri e logiche che nessuno strumento a catalogo copre.
Analisi predittiva
Quando esiste uno storico affidabile e una decisione futura da supportare: domanda, manutenzione, abbandono clienti.
Data engineering
Quando il limite non è il modello ma il dato: qualità, accessi, pipeline e documentazione vengono prima di tutto il resto.
Quando l'AI non è la scelta giusta
Una consulenza utile deve saper dire anche quando conviene fermarsi. Sono i casi in cui suggeriamo un'altra strada, o nessun intervento.
Il flusso è già semplice
Poche eccezioni, regole stabili e volumi bassi: una macro, un modulo strutturato o una configurazione del gestionale risolvono senza introdurre un modello da manutenere.
Basta un'automazione deterministica
Se l'esito è calcolabile con condizioni esplicite, un motore di regole è più economico, più veloce da verificare e non richiede controlli sulla qualità dell'output.
I dati non ci sono
Storico frammentato, archivi non consultabili o campi compilati in modo incoerente: prima si sistema la base dati, altrimenti il modello impara sugli errori esistenti.
Il processo cambia ancora
Automatizzare un processo instabile significa cristallizzare una versione provvisoria. Meglio stabilizzarlo, poi valutare che cosa vale la pena delegare.
Il costo supera il beneficio
Attività rare o già veloci non giustificano integrazione, supervisione e costi ricorrenti di inferenza. Il confronto va fatto prima di iniziare, non dopo.
La decisione deve restare umana
Valutazioni cliniche, legali, disciplinari o con impatto contrattuale rilevante: il sistema può preparare il materiale, la scelta resta di una persona identificabile.
AI collegata ai sistemi che usate già
Una demo funziona in isolamento. Un sistema aziendale deve leggere e scrivere dove il lavoro accade, con permessi, gestione degli errori e costi sotto controllo.
CRM e gestionali
Anagrafiche, opportunità, ordini e ticket: l'AI aggiorna i record esistenti invece di creare un archivio parallelo che nessuno riconcilia.
ERP e database aziendali
Lettura di giacenze, listini, commesse e storici tramite connessioni dedicate, con accessi limitati alle sole tabelle necessarie.
Email, canali e ticketing
Caselle condivise, WhatsApp Business, form e sistemi di assistenza: il punto in cui arrivano richieste ripetitive è spesso il primo da coprire.
Documenti e archivi cloud
Cartelle, DMS e repository interni diventano una base consultabile con ricerca semantica, mantenendo i permessi già definiti.
E-commerce e cataloghi
Schede prodotto, disponibilità, spedizioni e assistenza post-vendita, sincronizzate con la piattaforma in uso.
API e software proprietari
Quando esiste un'interfaccia programmabile ci colleghiamo a quella; quando non esiste, valutiamo insieme al fornitore l'opzione più sostenibile.
Non presentiamo integrazioni preconfezionate: ogni connessione viene verificata sulla documentazione del sistema e sui permessi effettivi prima di entrare nel perimetro del progetto. Integrazione AI tramite API
Come nasce un progetto
Quattro fasi con un output verificabile ciascuna. Se un output non arriva, il progetto si ferma lì invece di proseguire per inerzia.
Capiamo il flusso
Ricostruiamo il processo con chi lo esegue: volumi, eccezioni, strumenti e punti in cui il lavoro si accumula.
Scegliamo il primo caso
Ordiniamo i casi d'uso per frequenza, costo dell'errore e qualità del dato disponibile. Il primo è il più verificabile, non il più ambizioso.
Costruiamo su dati reali
Prototipo collegato ai sistemi veri, con criteri di valutazione decisi prima: casi di test, esiti attesi, soglia di intervento umano.
Portiamo in produzione
Rilascio su perimetro limitato, permessi per ruolo, log delle azioni, formazione del team e manutenzione nel tempo.
Come lavoriamo
Nessun elenco di aggettivi: sono le condizioni operative con cui accettiamo un progetto.
Analisi e sviluppo nella stessa struttura
Chi studia il processo è la stessa squadra che poi scrive il codice e lo mantiene: nessun passaggio di consegne tra chi consiglia e chi realizza.
Innesto sui sistemi esistenti
Ci colleghiamo a gestionali, CRM e canali già in uso. Cambiare piattaforma per far funzionare l'AI è quasi sempre il segnale di un progetto impostato male.
Codice e configurazioni vostre
Codice sorgente, prompt, pipeline dati e documentazione restano dell'azienda alla chiusura del progetto.
Stack indipendente
Scegliamo il modello in base al caso d'uso — provider commerciali o modelli open-weight — e teniamo l'architettura portabile per poterlo sostituire.
Presidio dopo il rilascio
La parte difficile inizia in produzione: qualità delle risposte, casi limite, costi, aggiornamento dei modelli, revisione delle regole.
Governance dichiarata
Mettiamo per iscritto che cosa il sistema può decidere da solo, che cosa richiede approvazione umana e come restano tracciate le azioni.
Dati, sicurezza e supervisione
L'architettura viene progettata considerando tipologia dei dati trattati, finalità, accessi, hosting e requisiti applicabili al settore. Non esiste un bollino valido per tutti i progetti: esistono scelte documentate, discusse prima di scrivere codice e verificabili dopo il rilascio.
Perimetro dei dati
Definiamo quali dati entrano nel sistema, dove vengono elaborati e per quanto tempo restano disponibili.
Accessi e tracciamento
Permessi per ruolo, log delle azioni automatiche e possibilità di ricostruire che cosa è successo e quando.
Supervisione umana
Le decisioni con impatto su persone, contratti o pagamenti passano da una persona, non dal solo modello.
Riferimenti normativi
Lavoriamo tenendo conto del GDPR e del Regolamento UE 2024/1689 (AI Act), in particolare sugli obblighi di trasparenza quando una persona interagisce con un sistema AI.
Riferimenti
L'AI cambia con il settore
Un ristorante, uno studio legale e un'azienda manifatturiera non condividono processi, dati, software né rischi. Le guide settoriali partono da lì.
Ristorazione
Prenotazioni, recensioni, ordini ricorrenti e carico di sala su canali dispersi.
Studi legali
Ricerca su atti e precedenti, gestione documentale, riservatezza del fascicolo.
E-commerce
Schede prodotto, assistenza pre e post-vendita, resi e previsione della domanda.
Produzione industriale
Controllo qualità, manutenzione, documentazione tecnica e sicurezza sul lavoro.
Logistica e trasporti
Pianificazione, tracking, documentazione di trasporto e comunicazioni ai clienti.
Sanità e studi medici
Agende, richiami, refertazione assistita e trattamento di dati particolari.
Editoria
Produzione redazionale, archivio, diritti e trasparenza sui contenuti generati.
Banche e fintech
Assistenza clienti, antifrode, reportistica e vincoli di vigilanza.
Un team, non una piattaforma
Faraday AI Studio ha sede a Roma e lavora con aziende in tutta Italia. La struttura mette insieme sviluppo software, data engineering e comunicazione, con specialisti selezionati progetto per progetto in base alle competenze richieste.
FAQ
Da dove conviene partire?
Dal processo che oggi costa più tempo e produce più errori, non dal caso d'uso più interessante. Nella prima fase mappiamo volumi, eccezioni e dati disponibili: è quella mappa a dire quale intervento è realmente sostenibile.
Quanto costa un progetto AI?
Non pubblichiamo un listino perché il costo dipende da numero di integrazioni, volume e qualità dei dati, canali coinvolti, requisiti di sicurezza e livello di supervisione richiesto. Dopo l'analisi il primo perimetro viene quotato con un importo fisso e criteri di stop espliciti.
Serve avere già molti dati?
Dipende dal caso d'uso. Un assistente che risponde su documenti aziendali funziona anche con archivi contenuti; un modello predittivo richiede uno storico coerente e abbastanza lungo. Nel dubbio la prima verifica riguarda i dati, non il modello.
I nostri dati restano riservati?
Il trattamento viene definito nel contratto: quali dati entrano nel sistema, dove vengono elaborati, chi vi accede e per quanto tempo restano disponibili. Dove la riservatezza è critica valutiamo elaborazione in UE, modelli open-weight self-hosted o architetture che non inviano dati a servizi esterni.
Quanto tempo serve?
Un'automazione circoscritta e un software con più ruoli e integrazioni hanno tempi molto diversi. Concordiamo milestone con output verificabili invece di una data unica di consegna: è l'unico modo per accorgersi presto se qualcosa non funziona.
Quali tecnologie usate?
Scegliamo il modello in base al caso d'uso, tra famiglie commerciali (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral) e modelli open-weight quando servono controllo, elaborazione locale o costi diversi. L'architettura resta portabile: sostituire un fornitore non deve significare riscrivere il sistema.
Cosa succede dopo il rilascio?
Restiamo sul progetto: monitoraggio della qualità delle risposte, revisione di regole e prompt, aggiornamento dei modelli, gestione dei casi limite. Le condizioni di assistenza vengono definite nel contratto in base alla criticità del sistema.
Lavorate solo a Roma?
La sede è a Roma. I progetti si svolgono in gran parte da remoto, con incontri in presenza quando servono davvero: analisi sul campo, formazione del team, sopralluoghi su impianti o punti vendita.
C'è un processo che vorreste migliorare?
Non serve arrivare con una soluzione già definita. Raccontateci dove si perde tempo, quali sistemi usate e quale risultato vi aspettate: valutiamo se il problema richiede intelligenza artificiale, automazione, software su misura o una combinazione delle tre. Se la risposta è che non serve un progetto AI, lo diciamo.