Knowledge worker che recuperano ore
Un copilot interno che risponde a domande su contratti, policy, manuali tecnici. I dipendenti smettono di cercare nei drive e iniziano a chiedere.
§ 01 / Area
AI applicata
Intelligenza Artificiale.
Costruiamo modelli, agenti conversazionali e copilot integrati nei tuoi processi. Dall'idea alla messa in produzione.
60%
Riduzione tempo risposta helpdesk
8 sett.
Time-to-value medio PoV
12+
Modelli LLM padroneggiati
§ A
Manifesto
L'intelligenza artificiale non è un prodotto da comprare, è una capacità da costruire. Mobox progetta sistemi AI che imparano dal tuo dominio, rispettano i tuoi vincoli e producono valore misurabile fin dal primo trimestre.
Lavoriamo con LLM di frontiera, computer vision, modelli predittivi e agenti autonomi. Il filo conduttore è uno solo: ogni soluzione deve essere ispezionabile, governabile e integrata nei processi esistenti — non un'isola tecnologica.
Niente demo che brillano e poi muoiono. Costruiamo per la produzione, con valutazione continua, monitoraggio dei costi e responsabilità chiare su chi mantiene cosa.
§ B
Le 4 capability
01.01
LLM & RAG
Conversazione, ricerca e ragionamento sui dati della tua azienda.
Approfondisci →
01.02
Agenti autonomi
Software che ragiona, decide e agisce sui tuoi sistemi.
Approfondisci →
01.03
Computer vision
Insegniamo alle macchine a vedere, contare e ispezionare.
Approfondisci →
01.04
MLOps
Modelli ML in produzione, governati e affidabili.
Approfondisci →
§ C
Scenari tipici
Customer service che scala senza assumere
Agenti conversazionali che gestiscono il primo livello su email, chat e voce, escalando solo i casi che richiedono empatia o decisione umana.
Decisioni operative basate su modelli
Forecast di domanda, churn prediction, scoring lead, manutenzione predittiva. Modelli integrati nei sistemi esistenti, non in dashboard separate.
§ D
Metodologia
M1
AI readiness assessment
Mappiamo dati disponibili, casi d'uso candidati e maturità organizzativa. Ti diciamo cosa è pronto per partire e cosa non lo è.
M2
Proof of value
Una sola use case, sei settimane, KPI dichiarati prima di iniziare. Se i numeri non tornano, ci fermiamo.
M3
Industrializzazione
MLOps, valutazione continua, guardrail, monitoraggio costi e qualità. Il modello entra in produzione con SLA chiari.
M4
Scaling & governance
Dal primo caso d'uso al portafoglio AI aziendale, con un AI Center of Excellence interno e processi di approvazione.
§ E
Stack & framework
GPT-4ClaudeLlama 3Azure OpenAIAWS BedrockVertex AILangChainLlamaIndexPyTorchHugging FacePineconeWeaviateMLflow
§ F
Sinergie con le altre aree
Big Data
Senza dati di qualità non c'è AI. Le pipeline di Big Data alimentano il training e il retrieval.
Cybersecurity
Modelli AI in produzione vanno protetti da prompt injection, model extraction e data leakage.
Automazione
L'AI prende decisioni, l'automazione le esegue. Insieme chiudono il loop.
§ G
Domande frequenti
Q/01Quanto tempo serve per il primo caso d'uso AI in produzione?+
Tipicamente 8-12 settimane dal kickoff. Il PoV iniziale è 6 settimane; l'industrializzazione aggiunge altre 4-6 a seconda dell'integrazione.
Q/02Possiamo evitare di mandare i nostri dati a OpenAI?+
Sì. Lavoriamo con modelli open-source (Llama 3, Mistral) on-premise o in cloud privato, oppure con istanze dedicate Azure OpenAI dove i dati non escono dal tuo tenant.
Q/03Come gestite il rischio di allucinazioni?+
Architetture RAG con citazione obbligatoria delle fonti, guardrail di output, valutazione automatica con dataset di golden answers e fallback verso operatore umano sui casi a bassa confidenza.
Q/04Serve un team di data scientist interno?+
No per partire. Sì per scalare. Costruiamo le prime soluzioni e formiamo gradualmente il team interno, fino al passaggio di consegne completo se desiderato.
Le altre aree
Prossimo passo
Parliamo di intelligenza artificiale.
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