Servizi di sviluppo AI PoC

Testate la vostra idea di intelligenza artificiale su dati reali prima di impegnarvi in una consegna su larga scala. I nostri servizi di sviluppo di proof of concept di IA vi aiutano a convalidare la fattibilità tecnica, a ridurre il rischio iniziale del progetto e a capire se la soluzione vale la pena di essere scalata.

50+

PoC AI consegnati e convalidati con successo

40%

tempi di commercializzazione più rapidi per i nostri clienti

$50M+

in risparmi potenziali sbloccati grazie alle nostre soluzioni AI PoC

Testate la vostra idea di IA su dati reali prima di impegnarvi in una consegna su larga scala. Il nostro AI prova di concetto di portafogli di criptovaluta vi aiutano a convalidare la fattibilità tecnica, a ridurre il rischio iniziale del progetto e a capire se la soluzione vale la pena di essere scalata.

50+

PoC AI consegnati e convalidati con successo

40%

tempi di commercializzazione più rapidi per i nostri clienti

$50M+

in risparmi potenziali sbloccati grazie alle nostre soluzioni AI PoC

I nostri servizi di sviluppo AI PoC

Un PoC solido inizia con una domanda: cosa dovete dimostrare esattamente prima di investire ulteriormente? Questa fase aiuta a restringere l'ambito, a testare il giusto approccio all'IA e a dimostrare se l'idea regge con i dati.

  • Modelli ML
  • Elaborazione del linguaggio naturale
  • Apprendimento profondo
  • Vision AI
  • GenAI
  • Chatbot
  • Previsioni
  • Sicurezza dell'artificiale intelligenza

Modelli di apprendimento automatico

I PoC di ML aiutano a convalidare la capacità di un modello di individuare modelli e produrre previsioni che il team può utilizzare nella pratica. Spesso si tratta di previsioni sulla domanda, rilevamento di anomalie, valutazione del rischio e logica di raccomandazione costruita intorno a un caso aziendale specifico.

Intelligent system powering real-time business insights, automating pricing and product suggestions

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L'NLP si adatta bene quando la sfida principale riguarda il testo, il linguaggio o i contenuti non strutturati. Un PoC in quest'area può testare l'analisi del sentiment, la classificazione dei documenti, l'estrazione di entità, la traduzione linguistica o la ricerca tra le fonti di conoscenza interne.

Data science team fine-tunes a natural language processing algorithm to extract semantic meaning from text.

Apprendimento profondo

Alcuni compiti richiedono più di un modello standard. L'apprendimento profondo aiuta a testare scenari complessi come il riconoscimento vocale, l'automazione delle decisioni e il rilevamento di modelli avanzati, dove grandi insiemi di dati e reti neurali stratificate portano a risultati migliori.

Software engineer integrating ML-driven virtual avatars into enterprise systems for advanced user interaction

Visione Artificiale

Quando il caso d'uso dipende da immagini o video, la computer vision mostra se l'intelligenza artificiale è in grado di interpretare l'input visivo con il livello di precisione richiesto. Ciò può includere il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini, il riconoscimento di difetti o il monitoraggio basato su video.

Architecture of interconnected AI agents and data pipelines, stacking modular blocks into unified, scalable AI systems

Generative AI

I PoC di IA generativa mostrano se un modello è in grado di produrre risultati utili dai dati esistenti. Ciò può significare generazione di testo, riassunto di contenuti, creazione di dati sintetici o supporto per assistenti interni e strumenti di conoscenza.

Intelligent algorithms accelerating scientific discovery by transforming digital insights into medical breakthroughs

Chatbot e conversazioni AI

Per le aziende che vogliono ridurre il carico di lavoro della comunicazione manuale, un chatbot PoC aiuta a testare la capacità dell'assistente di elaborare le richieste, comprendere l'intento e rispondere nel contesto, dimostrando se l'IA può migliorare la qualità delle risposte e ridurre i tempi di gestione.

AI assistant orchestrating smooth marketing tool integration for smarter, automated digital campaigns

Previsione delle serie temporali

I PoC di previsione si concentrano sul rilevamento delle tendenze, sulla previsione del valore futuro e sull'individuazione di anomalie nei dati temporali. Spesso vengono utilizzati per testare le variazioni della domanda, i modelli operativi o i cambiamenti di comportamento prima di introdurre il modello nei flussi di lavoro di pianificazione.

Managing tasks and visualizing completion rates for ongoing business operations.

AI per la sicurezza informatica

Nei casi d'uso della sicurezza, il PoC verifica se il modello è in grado di rilevare comportamenti sospetti, schemi di frode o anomalie del sistema con sufficiente anticipo per supportare l'azione. Il team ha una visione tecnica dell'accuratezza, della velocità e dell'adattabilità del modello agli ambienti in tempo reale.

Centralized security solution for networks, focusing on robust protection against unauthorized intrusions in corporate environments

Modelli di apprendimento automatico

I PoC di ML aiutano a convalidare la capacità di un modello di individuare modelli e produrre previsioni che il team può utilizzare nella pratica. Spesso si tratta di previsioni sulla domanda, rilevamento di anomalie, valutazione del rischio e logica di raccomandazione costruita intorno a un caso aziendale specifico.

Intelligent system powering real-time business insights, automating pricing and product suggestions

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L'NLP si adatta bene quando la sfida principale riguarda il testo, il linguaggio o i contenuti non strutturati. Un PoC in quest'area può testare l'analisi del sentiment, la classificazione dei documenti, l'estrazione di entità, la traduzione linguistica o la ricerca tra le fonti di conoscenza interne.

Data science team fine-tunes a natural language processing algorithm to extract semantic meaning from text.

Apprendimento profondo

Alcuni compiti richiedono più di un modello standard. L'apprendimento profondo aiuta a testare scenari complessi come il riconoscimento vocale, l'automazione delle decisioni e il rilevamento di modelli avanzati, dove grandi insiemi di dati e reti neurali stratificate portano a risultati migliori.

Software engineer integrating ML-driven virtual avatars into enterprise systems for advanced user interaction

Visione Artificiale

Quando il caso d'uso dipende da immagini o video, la computer vision mostra se l'intelligenza artificiale è in grado di interpretare l'input visivo con il livello di precisione richiesto. Ciò può includere il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini, il riconoscimento di difetti o il monitoraggio basato su video.

Architecture of interconnected AI agents and data pipelines, stacking modular blocks into unified, scalable AI systems

Generative AI

I PoC di IA generativa mostrano se un modello è in grado di produrre risultati utili dai dati esistenti. Ciò può significare generazione di testo, riassunto di contenuti, creazione di dati sintetici o supporto per assistenti interni e strumenti di conoscenza.

Intelligent algorithms accelerating scientific discovery by transforming digital insights into medical breakthroughs

Chatbot e conversazioni AI

Per le aziende che vogliono ridurre il carico di lavoro della comunicazione manuale, un chatbot PoC aiuta a testare la capacità dell'assistente di elaborare le richieste, comprendere l'intento e rispondere nel contesto, dimostrando se l'IA può migliorare la qualità delle risposte e ridurre i tempi di gestione.

AI assistant orchestrating smooth marketing tool integration for smarter, automated digital campaigns

Previsione delle serie temporali

I PoC di previsione si concentrano sul rilevamento delle tendenze, sulla previsione del valore futuro e sull'individuazione di anomalie nei dati temporali. Spesso vengono utilizzati per testare le variazioni della domanda, i modelli operativi o i cambiamenti di comportamento prima di introdurre il modello nei flussi di lavoro di pianificazione.

Managing tasks and visualizing completion rates for ongoing business operations.

AI per la sicurezza informatica

Nei casi d'uso della sicurezza, il PoC verifica se il modello è in grado di rilevare comportamenti sospetti, schemi di frode o anomalie del sistema con sufficiente anticipo per supportare l'azione. Il team ha una visione tecnica dell'accuratezza, della velocità e dell'adattabilità del modello agli ambienti in tempo reale.

Centralized security solution for networks, focusing on robust protection against unauthorized intrusions in corporate environments
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo. Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo. Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
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Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.

Cosa si ottiene da un PoC AI

Troppo presto per il lancio dell'IA, ma troppo critico per essere saltato?

Un PoC mostrerà se il vostro caso d'uso può funzionare con i vostri dati e la vostra logica di business.

Vantaggi dello sviluppo di AI PoC

01/04

Processo decisionale più rapido

Basta con i lunghi dibattiti sul fatto che il concetto di IA “dovrebbe” funzionare. Un PoC fornisce al team risultati di test, metriche del modello e una ragione più chiara per andare avanti o ripensare l'approccio.
02/04

Ottimizzazione dei costi

Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale su larga scala può diventare rapidamente costoso, soprattutto quando le lacune dei dati si manifestano in ritardo. Con un PoC, si verifica prima la fattibilità e si impegna un budget maggiore solo quando l'idea dimostra di meritarlo.
03/04

Miglioramento dell'utilizzo delle risorse

I data scientist, gli ingegneri e gli stakeholder si concentrano maggiormente fin dall'inizio. Invece di testare troppe direzioni in una volta sola, il team lavora intorno a un'ipotesi centrale e impara a capire cosa porta i risultati migliori.
04/04

Scalabilità e preparazione al futuro

Un buon PoC non vi blocca in un prototipo senza prospettive. Mostra l'architettura, il flusso di dati e le integrazioni di cui probabilmente avrete bisogno se l'idea passerà a un MVP o allo sviluppo di un prodotto completo.
01

Processo decisionale più rapido

02

Ottimizzazione dei costi

03

Miglioramento dell'utilizzo delle risorse

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Scalabilità e preparazione al futuro

Costi e tempi di una PoC AI

Un PoC AI parte da $7,000 e di solito richiede 2-3 settimane. Il costo finale dipende dalla disponibilità dei dati, dalla complessità del modello e dalle esigenze dell'infrastruttura. Ad esempio, testare un modello di ML su dati preparati nel nostro ambiente di sviluppo richiederà uno sforzo minore rispetto alla pulizia dei set di dati da zero o all'esecuzione del PoC nel vostro cloud con criteri di sicurezza.

AI PoC, PoV e MVP: cosa è giusto per voi?

Caratteristica

AI PoC

Prova di valore

Prodotto minimo vitale

Focus

Verifica della fattibilità tecnica
Verifica del valore tecnico e commerciale
Realizzare un prodotto completamente funzionale

Ambito di applicazione

Un'ipotesi centrale, le prestazioni del modello
Portata più ampia, compreso l'impatto sul business
Sistema end-to-end con interfaccia utente, API e funzionalità

Durata

2-3 settimane
4-6 settimane
2-3 mesi

Il rischio

Basso
Medio
Alto

Perché scegliere noi come società di sviluppo di AI PoC

  • Competenza comprovata

Portiamo anni di esperienza nell'IA e nel ML in ogni progetto. Potete fidarvi del nostro team per gestire sia le sfide tecniche che i requisiti unici della vostra azienda.

  • Soluzioni su misura

Ogni PoC che sviluppiamo è progettato per affrontare la vostra sfida specifica. Lavoriamo a stretto contatto con il vostro team per comprendere i vostri obiettivi e fornire soluzioni di intelligenza artificiale che forniscano un valore reale.

  • Integrazione perfetta

Le nostre soluzioni di intelligenza artificiale sono costruite in modo scalabile per integrarsi senza problemi nei vostri sistemi. Sia che si inserisca il modello in un flusso di lavoro attuale, sia che lo si espanda in un secondo momento, il processo sarà sempre fluido.

  • Supporto continuo

Il lavoro non si ferma con il PoC. Forniamo un supporto continuo, sia che si tratti di perfezionare il modello, di scalarlo o di offrire una guida strategica per passare alle fasi successive di sviluppo.

Il nostro processo di sviluppo dell'AI PoC

Nella nostra società di sviluppo di proof of concept di AI, seguiamo un approccio strutturato per garantire che il vostro PoC di AI fornisca risultati significativi senza inutili ritardi.

Definizione dell'ipotesi e del campo di applicazione

Selezioniamo 1-2 ipotesi chiave e definiamo le funzionalità minime per testarle. Le metriche di successo si concentrano sull'accuratezza del modello e sulla fattibilità tecnica.

Preparazione accurata dei dati

Raccogliamo, puliamo e annotiamo rapidamente i dati sufficienti per addestrare e testare il modello in modo efficace, garantendo un processo di sviluppo rapido e senza intoppi.

Prototipazione rapida e test dei modelli

Ci concentriamo sulla costruzione di un prototipo per verificare se il modello soddisfa gli obiettivi tecnici. Il modello viene testato rispetto a dati reali o simulati per verificarne le prestazioni.

Valutazione e risultati

Valutiamo le prestazioni utilizzando metriche predefinite. Un rapporto con un Go/La raccomandazione "No-Go" e i passi successivi per la scalata o il perfezionamento vengono condivisi con il cliente.

Fare il passo successivo

Contattateci oggi stesso per iniziare a testare il vostro concetto di IA

Cosa pensano i nostri clienti

Tutte le testimonianze (54)

Siamo molto soddisfatti dell'esito del progetto e dei risultati ottenuti da Innowise. Sono stati molto reattivi e tempestivi nella comunicazione, il che ha permesso una collaborazione fluida ed efficiente.
EGzon Gajtani
Coordinatore dei progetti strategici, Rete professionale Tangoo
4.5
Leggi la recensione completa
Vedi i dettagli del progetto
Sono stato onestamente molto soddisfatto del loro lavoro. Il cliente può ora completare in pochi secondi un'attività che prima richiedeva 10-15 minuti. Il progetto ha permesso di risparmiare tempo e denaro e Innowise ha fornito una serie di competenze tecnologiche per tutta la durata dell'impegno.
Pierre Sipidin
AMMINISTRATORE DELEGATO, PS CONSULT SARL
5.0
Leggi la recensione completa
Vedi i dettagli del progetto
L'impegno dell'Innowise nel mantenere uno standard di servizio eccellente è stato impressionante. Hanno favorito un ambiente di squadra collaborativo, soprattutto durante le sfide esterne impreviste, il che è stato particolarmente degno di nota.
David Roberts
CEO, ReVerb
5.0
Leggi la recensione completa
Vedi i dettagli del progetto

Il nostro stack tecnologico

Apprendimento automatico
Elaborazione del linguaggio naturale
Elaborazione dei dati
Piattaforme cloud
DevOps
Sicurezza
Visione Artificiale
Generative AI
Apprendimento automatico
TensorFlow
TensorFlow
PyTorch
PyTorch
scikit-learn
scikit-learn
Elaborazione del linguaggio naturale
spaCy
spaCy
NLTK
NLTK
Hugging Face Transformers
Transformers
Elaborazione dei dati
Apache Spark
Apache Spark
Apache Kafka
Apache Kafka
Pandas
Pandas
NumPy
NumPy
Amazon S3
Amazon S3
PostgreSQL
PostgreSQL
DevOps
Docker
Docker
Kubernetes
Kubernetes
Jenkins
Jenkins
GitLab CI
GitLab CI
Sicurezza
OAuth 2.0
OAuth 2.0
JWT (JSON Web Tokens)
JWT
Visione Artificiale
OpenCV
OpenCV
YOLO
YOLO
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition
Generative AI
GANs
GANs
Diffusion Models
Diffusion Models
GPT
GPT
LangChain
LangChain
LlamaIndex
LlamaIndex
Apprendimento automatico
TensorFlow
TensorFlow
PyTorch
PyTorch
scikit-learn
scikit-learn
spaCy
spaCy
NLTK
NLTK
Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers
Apache Spark
Apache Spark
Apache Kafka
Apache Kafka
Pandas
Pandas
NumPy
NumPy
Amazon S3
Amazon S3
PostgreSQL
PostgreSQL
Docker
Docker
Kubernetes
Kubernetes
Jenkins
Jenkins
GitLab CI
GitLab CI
OAuth 2.0
OAuth 2.0
JWT (JSON Web Tokens)
JWT (JSON Web Tokens)
OpenCV
OpenCV
YOLO
YOLO
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition
GANs
GANs
Diffusion Models
Diffusion Models
GPT
GPT
LangChain
LangChain
LlamaIndex
LlamaIndex

Cosa fare dopo l'AI PoC

Trasformatelo in un MVP

Costruire una prima versione utilizzabile attorno al modello convalidato e alle caratteristiche principali.

Prepararlo per la scala

Aggiungere funzionalità, utenti, integrazioni e infrastrutture pronte per la produzione.

Adattare il concetto

Affinare il caso d'uso, il modello, la strategia dei dati o l'architettura in base ai risultati del PoC.

Pausa e preparazione

Trattenete lo sviluppo mentre il vostro team migliora i dati e l'infrastruttura.

Fermatevi prima di spendere troppo

Chiudere l'iniziativa in anticipo se il PoC mostra una scarsa fattibilità o un valore aziendale limitato.

Prima si testa l'idea, meno costa correggerla o abbandonarla. Questo è il motivo principale per cui iniziamo con un PoC.

Responsabile della pratica commerciale AI

Industria

  • E-commerce
  • Finanza
  • Manifatturiero
  • Sanità
  • Logistica
  • Assicurativo

E-commerce

Testiamo come i modelli di intelligenza artificiale gestiscono i modelli di domanda e i feedback dei clienti su un set di dati limitato prima di scalare.

  • Previsione della domanda per categoria
  • Analizzare il sentiment dei clienti
  • Impatto della raccomandazione di test
Smart ecommerce platforms personalize shopping and secure payments, creating seamless online buying experiences

Finanza

I PoC aiutano a verificare se i modelli di scoring e di rilevamento delle frodi funzionano bene su dati storici o quasi in tempo reale.

  • Controllare l'accuratezza del punteggio
  • Test della logica antifrode
  • Velocizzare la ricerca dei documenti
AI-driven finance dashboard overlays urban skyline, highlighting real-time analytics for smarter investments

Manifatturiero

I PoC AI si concentrano sul comportamento delle apparecchiature e sul controllo visivo della qualità in condizioni di produzione reali.

  • Prevedere i guasti delle apparecchiature
  • Rilevare i difetti di produzione
  • Convalidare l'accuratezza del modello
Smart manufacturing powered by automation and robotics for higher efficiency

Sanità

I PoC convalidano il modo in cui i modelli elaborano i dati medici e supportano i flussi di lavoro clinici entro i limiti di conformità.

  • Analizzare le immagini CT/MRI
  • Estrarre entità mediche
  • Verificare le esigenze di conformità
Healthcare professionals reviewing neurological MRI results on a multi-screen setup

Logistica

I PoC simulano condizioni operative reali per testare i modelli di pianificazione e previsione dei percorsi.

  • Ottimizzare i percorsi dell'ultimo miglio
  • Prevedere l'accuratezza dell'ETA
  • Verificare il potenziale di risparmio di carburante
Modern highway with a tech-enabled cycle bridge supports digital mobility and traffic flow optimization

Assicurativo

I PoC di AI si concentrano sull'automazione della gestione dei sinistri e della valutazione dei danni.

  • Valutare i danni dalle foto
  • Classificare le richieste di risarcimento in arrivo
  • Riduzione dei tempi di smistamento manuale
Digital insurance platforms use AI for claims, policy management, and fast, secure customer service

FAQ

Lo sviluppo di AI PoC è una breve fase di validazione tecnica che verifica se un'idea di AI può funzionare con i vostri dati, sistemi e logica aziendale. Invece di costruire un prodotto completo, il team testa un'ipotesi mirata, addestra o configura un modello, ne misura le prestazioni e fornisce una chiara raccomandazione su cosa fare dopo.

Lo sviluppo di AI PoC richiede solitamente 2-3 settimane per un'ipotesi tecnica mirata. La tempistica dipende dalla disponibilità dei dati, dalla complessità del modello e dai requisiti dell'infrastruttura. Se i dati sono già pronti, i test possono iniziare più rapidamente. Se il team deve prima pulire, etichettare o raccogliere i set di dati, il PoC può richiedere più tempo.

I servizi AI PoC apportano valore ai settori in cui le aziende devono testare l'intelligenza artificiale prima di effettuare un investimento più consistente. I rivenditori possono convalidare le previsioni della domanda e le raccomandazioni. I team finanziari possono testare i modelli di scoring o di frode. I produttori possono verificare il rilevamento dei difetti e la manutenzione predittiva. Le aziende sanitarie, logistiche e assicurative possono utilizzare i PoC per convalidare l'accuratezza dell'IA in condizioni controllate.

Lo sviluppo di AI PoC inizia a $7,000 per una validazione tecnica mirata e di solito richiede 2-3 settimane. Il costo finale dipende dal volume dei dati, dalla qualità dei dati, dalla complessità del modello e dalle esigenze di implementazione. Un PoC con un solo modello su dati preparati costa meno di un test che richiede l'etichettatura del set di dati, diversi modelli o la configurazione del cloud.

La scalabilità inizia durante la pianificazione del PoC, non dopo che il prototipo funziona. Definiamo le ipotesi, verifichiamo il flusso di dati, esaminiamo le esigenze di integrazione e valutiamo tempestivamente i vincoli infrastrutturali. Se il PoC mostra risultati positivi, prepariamo una roadmap per lo sviluppo dell'MVP, l'implementazione della produzione, la configurazione degli MLOps e l'integrazione con i sistemi esistenti.

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    Potete anche inviarci la vostra richiesta
    a contact@innowise.com
    Cosa succede dopo?
    1

    Una volta ricevuta ed elaborata la vostra richiesta, vi contatteremo per illustrarvi le esigenze del vostro progetto. Progetto e firmare un NDA per garantire la riservatezza.

    2

    Dopo aver esaminato i vostri desideri, le vostre esigenze e le vostre aspettative, il nostro team elaborerà una proposta di progetto con l'ambito di lavoro, le dimensioni del team, i tempi e le stime dei costi stimati.

    3

    Organizzeremo un incontro con voi per discutere l'offerta e definire i dettagli.

    4

    Infine, firmeremo un contratto e inizieremo subito a lavorare sul vostro progetto.

    Altri servizi che copriamo

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