AI operativa • Strategia • Implementazione

Soluzioni di intelligenza artificiale che trasformano il modo in cui decisioni e processi vengono gestiti.

AISTRATEGICA progetta sistemi avanzati di apprendimento automatico, analisi del linguaggio e visione artificiale, con un percorso chiaro: scoperta, prototipo, integrazione e misurazione dei risultati operativi.

Approccio responsabile Integrazione nei sistemi Focus su efficienza
Panoramica soluzioni AISTRATEGICA

Quattro pilastri, un unico obiettivo: rendere i dati utilizzabili.

Tecnologie selezionate e orchestrate per creare flussi intelligenti, dal testo alle immagini, fino all’automazione di attività ripetitive.

AI per il 2025 e oltre

Decision Intelligence

Modelli predittivi e segnali operativi per pianificazione, domanda e allocazione delle risorse.

Document Intelligence

Estrazione e classificazione di informazioni da documenti per velocizzare verifiche e workflow.

Computer Vision

Rilevamento difetti, conteggi, conformità visiva e controllo qualità in contesti industriali.

Automazione intelligente

Orchestrazione di task, approvazioni e notifiche: meno attriti, più continuità operativa.

Analisi e dati
Ambiti di applicazione Esempi pratici, orientati alle operazioni
Produzione
Ispezioni visive, manutenzione basata su segnali, monitoraggio delle anomalie.
Logistica
Previsioni operative, ottimizzazione di percorsi e gestione delle priorità.
Servizi
Assistenti conversazionali, triage delle richieste e knowledge base intelligente.
Retail
Analisi assortimento, rilevazione rotture di stock, insight su comportamenti.

Metodo AISTRATEGICA

Un percorso concreto per portare l’AI in produzione, senza interrompere l’operatività.

1
Scoping e indicatori
Definiamo obiettivi, vincoli, qualità dei dati e metriche di verifica.

2
Prototipo rapido
Costruiamo un prototipo focalizzato, con dataset e validazione controllata.

3
Integrazione e governance
Pipeline, monitoraggio, ruoli e procedure per mantenere il sistema affidabile.

4
Messa in esercizio
Rilascio graduale, formazione e miglioramento continuo basato sui dati.
Metodo e implementazione

Linee guida operative

  • Qualità e tracciabilità dei dati lungo tutto il ciclo.
  • Valutazione dei rischi e controlli di sicurezza.
  • Documentazione, versioning e monitoraggio dei modelli.
  • Esperienza utente chiara per operatori e decision maker.
  • Scalabilità modulare: partire mirati, espandere con ordine.

Esempi di impatto misurabile

Alcuni scenari tipici in cui l’AI aiuta a ridurre tempi, errori e variabilità dei processi.

-32%
tempo medio di gestione pratiche
+41%
segnali utili da dati grezzi
-18%
scarti su controllo qualità
+27%
precisione di classificazione
Magazzino intelligente

Riconoscimento di etichette, anomalie e priorità; suggerimenti per ordini e rifornimenti.

Assistenza interna

Assistenti che recuperano procedure e documenti corretti, con risposte tracciabili e rapide.

Ispezione visiva

Rilevamento difetti e variazioni di produzione, con report e controlli di conformità.

Casi d'uso e risultati

Recensioni

“Abbiamo ottenuto un flusso decisionale più chiaro: meno eccezioni, più controllo.”
Responsabile Operazioni, azienda manifatturiera
“Il sistema su documenti ha ridotto i passaggi manuali e reso le verifiche coerenti.”
Team Processi, servizi B2B
“L’analisi immagini ha standardizzato il controllo qualità in modo stabile.”
Coordinatore Qualità, produzione

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Una breve comunicazione quando pubblichiamo framework, checklist e casi pratici.

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Domande frequenti

Una descrizione del processo, accesso ai dati disponibili e un obiettivo operativo misurabile.

No: l’obiettivo è supportare decisioni e ridurre attività ripetitive, mantenendo controllo e responsabilità.

Con test su dataset separati, monitoraggio continuo e soglie operative definite in fase di scoping.