AI & Automation

Integrazione dell'intelligenza artificiale in azienda

Portiamo i modelli di intelligenza artificiale dentro i software e i processi che usi già, con costi e qualità sotto controllo.

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In sintesi

Integrazione dell'intelligenza artificiale in azienda: l'inserimento di un modello AI in un software o in un processo esistente, con dati, regole e controlli definiti.

Un modello AI da solo non lavora per la tua azienda: va collegato ai dati giusti e ai software dove nasce il lavoro. SqueezeMind parte da un caso d'uso preciso e costruisce un prototipo su dati reali. Poi lo porta nel gestionale, nel CRM o nel sito con integrazioni API su misura. Infine controlliamo la qualità delle risposte e il costo di ogni operazione.

Per chi
Aziende con software o gestionali in cui inserire l'AI
Cosa consegniamo
Integrazione in produzione, controlli di qualità, documentazione
Tempi
da X a Y settimane dal caso d'uso al primo rilascioda confermare

Prova a raccontarci un'attività ripetitiva che vorresti automatizzare e guarda cosa succede

Descrivi un'attività che in azienda si ripete ogni giorno: l'assistente AI di SqueezeMind ti propone come automatizzarla. Scegli le soluzioni che ti interessano e mandaci la richiesta, con il riepilogo già pronto.

Raccontaci l'attività nel percorso guidato: ti proponiamo noi come automatizzarla.

Quando conviene integrare l'AI nei software aziendali?

  • Nell'e-commerce le schede prodotto si scrivono una per una partendo dalle specifiche tecniche
  • Chi apre un ticket nel CRM deve leggere tutta la cronologia prima di rispondere, perché manca un riassunto
  • Le email in entrata vanno lette e classificate a mano prima di arrivare all'ufficio giusto
  • Copilot o Gemini aiutano su email e documenti, ma non vedono il gestionale e i tuoi software

Consulenza AI: scegliere caso d'uso e modello

Il problema

Il team copia e incolla dati in chat AI generiche, senza sapere dove finiscono. Oppure l'idea c'è, ma non è chiaro quale modello scegliere, quanto costerà a regime e come collegarlo al gestionale.

Come lo risolviamo

  1. Caso d'uso e metrica

    Scegliamo con te un compito preciso, per esempio riassumere i ticket nel CRM, e fissiamo come si misura: tempo risparmiato, errori, costo per operazione.

  2. Dati e permessi

    Colleghiamo gestionale, CRM e archivi via API, con permessi per ruolo: il modello riceve solo i campi che servono a quel compito.

  3. Modello via API o open source

    Confrontiamo LLM via API (GPT, Claude, Gemini) e modelli open source eseguiti su server dedicati (Llama, Mistral) per qualità, latenza, costo per token e riservatezza.

  4. Output strutturato e function calling

    Risposte in JSON validate contro uno schema; con il function calling il modello richiama funzioni del tuo software, con permessi limitati.

  5. Prova comparativa sui tuoi esempi

    Due o tre modelli messi a confronto sugli stessi casi reali, con l'esito atteso: resta quello con il miglior rapporto tra qualità e costo.

  6. Guardrail, costi e monitoraggio

    Filtri su dati personali e richieste fuori ambito, limiti di token, cache delle risposte ripetute; in produzione, avvisi quando qualità o costi escono dai limiti.

Tecnologie e strumenti

  • Python
  • OpenAI API
  • Claude
  • Gemini
  • Mistral
  • Llama
  • Ollama
  • Docker
  • REST API
Pipeline di un'integrazione AI
Dati e documentigestionale, CRM, PDFScelta delmodellovia API o in localeGuardrailsu costi e qualitàIntegrazionenel tuo softwareMonitoraggiolog, token, errori

Cosa comprende l'integrazione AI

Analisi

  • Caso d'uso e metrica di successo
  • Verifica dei dati disponibili
  • Scelta del modello per costo, qualità e riservatezza

Integrazione

  • Collegamento del modello a gestionale, CRM o sito
  • Istruzioni, esempi e controlli sulle risposte
  • Registro di ogni richiesta e risposta

Esercizio

  • Monitoraggio di qualità e costi
  • Documentazione tecnica e d'uso
  • Aggiornamento quando cambiano modello o processo

Chat AI, Copilot o Gemini, integrazione su misura: cosa cambia

Spesso convivono: ciascuno serve a un tipo di lavoro diverso.

Chat AI generica

Pronta in pochi minuti

Ogni persona copia e incolla i dati a mano

Il risultato resta nella chat

Poco controllo su dove finiscono i dati

Copilot o Gemini per Workspace

Si attiva sulle licenze della suite

Lavora su email, documenti e riunioni della suite

Il risultato resta negli strumenti Microsoft o Google

Per gestionale e software su misura servono connettori da configurare

Integrazione su misura

Richiede analisi e sviluppo

I dati arrivano dai tuoi software in automatico

Il risultato torna nel gestionale o nel CRM

Regole su dati, accessi e registro decise con te

Da cosa dipende il costo di un'integrazione AI

  • Numero di casi d'uso e di sistemi da collegare
  • Volume di richieste al modello, che determina il costo a consumo
  • Qualità e ordine dei dati di partenza
  • Riservatezza richiesta: modello in cloud o su server dedicati

Domande frequenti

Cosa vuol dire integrare l'intelligenza artificiale in un software aziendale?
Vuol dire collegare un modello AI ai dati e alle funzioni di un software esistente. Il software invia la richiesta al modello, riceve la risposta e la registra dove serve, senza copia e incolla. Esempi tipici: il riassunto di un ticket nel CRM, la bozza di una scheda prodotto, la classificazione di un'email in arrivo.
Cosa comprende una consulenza AI aziendale?
Una consulenza AI aziendale serve a decidere dove l'AI conviene e con quale modello. Analizziamo i processi con chi li svolge, scegliamo un caso d'uso misurabile, verifichiamo i dati disponibili e confrontiamo i modelli su esempi reali. Il risultato è un piano con priorità, rischi e costi di esercizio stimati sul tuo volume.
Quale modello di intelligenza artificiale usate?
Lo scegliamo per ogni caso d'uso, confrontando qualità, costo per richiesta e riservatezza sugli stessi esempi reali. Un modello grande non è sempre il migliore: per classificare testi brevi spesso ne basta uno più piccolo ed economico. Lavoriamo sia con modelli in cloud sia con modelli open source eseguiti su server dedicati.da confermare
Quanto costa usare un modello AI ogni mese?
Dipende dal numero di richieste e dalla lunghezza dei testi elaborati, perché i modelli via API si pagano a consumo. Lo stimiamo sul volume reale durante il prototipo, prima della produzione. Cache delle risposte ripetute e modelli più piccoli per i compiti semplici sono le leve principali per tenerlo basso.
Cosa succede quando il modello AI sbaglia?
L'errore resta nel registro e non passa inosservato. Le risposte incerte o fuori dalle regole vanno a una persona prima di arrivare al cliente o al gestionale. Gli errori trovati diventano nuovi esempi: correggiamo istruzioni e controlli, poi verifichiamo che la correzione non peggiori gli altri casi.

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