--- title: "Consulenza AI per aziende: agenti e processi — G&G Technologies" description: "Consulenza e sviluppo AI per aziende: agenti e LLM integrati nei processi, ricerca semantica (RAG) sui documenti e integrazione con ERP e gestionali." publisher: "G&G Technologies" lang: it canonical: https://ggtechnologies.sm/servizi/intelligenza-artificiale/ translation: https://ggtechnologies.sm/en/services/artificial-intelligence/index.md --- # AI applicata al lavoro reale, non alle demo. *Intelligenza Artificiale* Agenti che leggono i documenti e interrogano i sistemi dell'azienda. L'AI fa il lavoro pesante, la decisione resta a chi ne risponde. - [Contattateci](mailto:info@ggtechnologies.sm?subject=Richiesta%20informazioni) Oppure scriveteci: [info@ggtechnologies.sm](mailto:info@ggtechnologies.sm) - **1997** il primo progetto - **18** anni nella manifattura - **900** operatori nello studio *Il punto di partenza* ## Le demo funzionano sempre. I progetti si fermano dopo. Il modello della demo lavora su dati puliti. Quelli reali sono incompleti, scritti male e sparsi in cinque sistemi diversi: è lì che il progetto si ferma. Per questo la consulenza parte dal processo: dove si perde tempo, dove si sbaglia, dove un dato esiste già ma nessuno lo legge. Poi costruiamo agenti che fanno un compito preciso, integriamo modelli linguistici (LLM) nei sistemi esistenti e — quando i dati sono riservati — li teniamo dentro l'azienda. #### DigiSense® Il [framework registrato](https://ggtechnologies.sm/digisense/) su cui costruiamo ogni implementazione di AI. #### Podz.AI Il nostro prodotto: [si scarica e si prova trenta giorni](https://ggtechnologies.sm/podz-ai/). Il modo più rapido di vedere come lavoriamo. #### Software europeo Progettato e sviluppato in Europa: quello che conta è la giurisdizione a cui rispondono i vostri dati, non solo dove lavoriamo noi. *La prova · il ragionamento, per scritto* ### Su un agente, la domanda difficile ce la siamo già fatta. Un agente AI non distingue i dati che legge dalle istruzioni che riceve: per lui sono lo stesso testo. Per questo collegare un assistente alla posta o al gestionale è una decisione di architettura, non una configurazione. Ne abbiamo scritto per esteso, appoggiandoci a una vulnerabilità con un identificatore pubblico — **CVE-2025-32711** — che chiunque può andare a leggere per conto suo, con la sua data e le sue valutazioni di gravità. È un caso documentato, e l'articolo elenca le fonti in fondo alla pagina. Prova una cosa sola, ed è quella che conta prima di firmare: il ragionamento è stato fatto, ed è pubblico. Potete controllarlo da soli, invece di fidarvi. [L'articolo è qui](https://ggtechnologies.sm/insights/agenti-autonomi-perimetro/). E chi lo firma si controlla allo stesso modo: ha completato il programma europeo [EITCA/AI](https://www.eitci.org/val.php?id=EITCA/AI/SLJ25004875&t=gp35PH6xztHR9qRw) in intelligenza artificiale e cura un manuale pubblico e gratuito su un assistente AI, [*Claude: la guida completa*](https://angelogeminiani.github.io/claude-la-guida-completa/). *Cosa costruiamo* ## Quattro modi in cui l'AI entra in azienda partendo da quello che c'è già. Se i documenti non possono uscire dall'azienda, il capitolo è un altro: [come funziona l'AI on-premise](https://ggtechnologies.sm/servizi/ai-on-premise/). Per chi userà gli strumenti ci sono i [corsi di formazione](https://ggtechnologies.sm/formazione/). ### Agenti costruiti su un compito preciso Assistenti costruiti su un compito preciso, con accesso ai dati e agli strumenti dell'azienda. - Un compito definito, non un chatbot generico - Accesso controllato ai dati aziendali - Ogni risposta cita i documenti da cui viene ### La persona che valida L'AI legge, propone, prepara. Chi ne risponde controlla e firma: lo progettiamo così dall'inizio, non lo aggiungiamo alla fine. - Ogni proposta arriva con le fonti da controllare - Chi decide vede su cosa sta decidendo - Un indicatore concordato prima di partire, misurato dopo ### Analisi e trasformazione dati Estrazione e lettura di dati che non stanno in una tabella: documenti, registri di sistema, archivi. - Lettura di documenti e archivi storici - Normalizzazione di dati sparsi - Ricerca semantica sui documenti (RAG) ### Integrazione nei processi esistenti L'AI si innesta sui gestionali e sui flussi già in uso, e quelli restano come sono. - Integrazione con ERP e gestionali in uso - Automazione dei passaggi ripetitivi - I dati restano dove sono *Come lavoriamo* ## Prima capiamo il processo, poi scegliamo la tecnologia. Mai il contrario. 01 ### Scegliere il compito Qual è il compito da delegare, e come lo si fa oggi a mano. 02 ### Decidere dove gira Quale modello, dove gira, quali dati vede. La scelta cambia molto se i dati sono riservati. 03 ### Costruire e provare Sviluppo, integrazione nei sistemi in uso e prova con chi userà lo strumento. 04 ### Misurare Misura del risultato, correzioni ed evoluzione nel tempo. *FAQ* ## Domande frequenti ### Devo avere i dati in ordine prima di chiamarvi? No, ed è raro che lo siano. Rendere leggibili i dati che oggi stanno in documenti, archivi e log è parte del lavoro. Quello che serve è sapere quale decisione quei dati devono supportare. ### I miei documenti finiscono in un modello di terze parti? Solo se lo decidete voi. Realizziamo architetture in cui i modelli girano sul vostro server e i documenti restano lì. Quando serve la potenza del cloud, i dati personali possono essere mascherati prima dell'invio. ### Che differenza c'è fra un agente AI e un chatbot? Il chatbot risponde. L'agente esegue un compito: legge un documento, interroga un sistema, produce un risultato verificabile. La differenza pratica è che di un agente si può misurare l'esito. ### Che prove posso controllare prima di parlare con voi? Tre, e si controllano da fuori: Podz.AI si scarica e si prova, gli articoli elencano le fonti in fondo a ciascuno, e lo studio sui wearable ha un identificatore permanente. I nomi dei clienti restano fuori: quasi tutti i lavori sono coperti da accordi di riservatezza, e chi vi mostra i nomi degli altri un giorno mostrerà il vostro. È la stessa scelta che vi proponiamo per i vostri dati. Del resto parliamo descrivendo i problemi, non i nomi. ### Come si capisce se un progetto AI conviene? Si sceglie prima cosa si misura: ore risparmiate, errori evitati, tempi di risposta. Se non si riesce a definire la misura prima di partire, di solito il progetto non era maturo. *Insights* ## Analisi tecniche sullo stesso tema. ### [Prima di dare le chiavi a un agente AI](https://ggtechnologies.sm/insights/agenti-autonomi-perimetro/) Per un agente AI il contenuto che legge e le istruzioni che riceve sono lo stesso testo: è la prompt injection. Tre domande prima di collegarlo alla posta. ### [AI Act e dati dei clienti](https://ggtechnologies.sm/insights/ai-act-dati-clienti/) Cosa rischia davvero uno studio che usa l'AI sui dati dei clienti, fra AI Act, GDPR e legge 132/2025, e cosa può fare da lunedì mattina. ### [Il manuale invecchia prima della macchina](https://ggtechnologies.sm/insights/documentazione-che-non-invecchia/) Perché un manuale d'impianto diventa falso in una riga sola, e come si monta un documento che regge: la procedura da una parte, i valori che scadono dall'altra. ## Per approfondire ### [AI on-premise](https://ggtechnologies.sm/servizi/ai-on-premise/) Come si sceglie fra tutto in locale, ibrido e cloud, a partire dai vostri dati. ### [Podz.AI](https://ggtechnologies.sm/podz-ai/) Il prodotto già pronto: si installa, legge i file sul computer, 30 giorni di prova. ### [Robotica & Automazione](https://ggtechnologies.sm/servizi/robotica-automazione/) Bordo macchina, integrazione con i gestionali, misura di fermi e scarti. ## C'è un compito che vorreste delegare all'AI? Descriveteci come lo svolgete oggi a mano. È da lì che si capisce se l'AI serve davvero. - [Scriveteci](mailto:info@ggtechnologies.sm?subject=Progetto%20AI) - [Chiamateci](tel:+3780549900824)