Come integrare l'AI in un'app: guida passo passo

24 settembre 2025 13 minuti di lettura

Tutti vogliono funzioni intelligenti, automazione e capacità predittiva. Finché non arriva il momento di integrarli. In oltre 10 anni di costruzione di funzioni AI in applicazioni reali, ho visto come i sistemi AI "in anticipo sui tempi" spesso non si integrino a causa di problemi sorprendentemente semplici, come il disallineamento delle priorità tra i team. D'altro canto, ho visto progetti tranquilli e poco impegnativi trasformarsi in qualcosa di potente, grazie a una direzione chiara e a un feedback costante.

In questa guida vi illustrerò un approccio semplice per integrare l'AI in un'applicazione, aiutandovi a trasformare le idee grezze in soluzioni funzionanti.

Punti di forza

AI è un assistente sorprendente - ma, come ogni aiuto, ha bisogno di una missione chiara. Non approcciate l'AI senza obiettivi specifici e senza un modo per misurare il successo.
AI alimenta i datiPertanto, qualsiasi input "viziato" crea più danni che benefici. Prima di integrare, filtrate, pulite e preparate i vostri dati; create solide pipeline di dati per AI mantenere la salute.
AI non segue le regole del software tradizionale - sfuma i confini tra codice, etica e conformità. Garantire una stretta collaborazione tra i team per rimanere allineati sul valore in ogni fase di sviluppo.
L'infrastruttura dell'AI si estende su vasti territori. Pensate all'AI come a un ecosistema; arruolate partner forti per costruire e collegare ogni livello con cura.
I modelli AI possono e devono evolvere. Trattate l'AI come un prodotto, non come una funzione: lasciate che cresca come la vostra applicazione attraverso il monitoraggio, gli aggiornamenti e i miglioramenti continui.

Prima di immergersi nell'AI: cose fondamentali da considerare

Valutazione delle esigenze aziendali

L'AI non è una pillola magica e sicuramente non è "solo perché". Infatti, la maggior parte dei progetti AI fallisce perché non si basa su esigenze aziendali reali. Immaginate di investire decine di migliaia di euro in assistenti virtuali per aiutare i clienti a configurare i vostri dispositivi domestici intelligenti. Ma la fidelizzazione non migliora perché i prodotti continuano a soffrire di problemi di qualità che, se il budget fosse stato allocato correttamente, AI avrebbe potuto affrontare.Prima di scoprire come utilizzare l'AI in un'applicazione, è opportuno iniziare con Consulenza AI e un'analisi complessiva delle vostre sfide aziendali. Questo vi aiuterà a rispondere a domande come: "Che cosa sta rallentando il vostro team, prosciugando le risorse o uccidendo la crescita?". Forse si tratta di un lavoro manuale inefficiente. Forse è la scarsa fidelizzazione dei clienti o la mancanza di informazioni sul comportamento degli utenti.Una consulenza vi dice dove concentrarvi, sia che si tratti di processi, come l'assistenza ai clienti, sia che si tratti di operazioni, come l'analisi predittiva e le previsioni.

Uno sguardo onesto ai dati

Nessun sistema AI può superare i dati errati. Se gli input sono disordinati, obsoleti o incompleti, anche il modello più avanzato farà fatica o, peggio, prenderà decisioni di cui non ci si può fidare.

Prima di lanciarsi nello sviluppo, è bene dare un'occhiata a ciò che è disponibile. I dati sono rilevanti per il problema che state cercando di risolvere? Sono coerenti, aggiornati e sufficientemente strutturati da poter essere utilizzati?

Supponiamo che i dati dei vostri clienti vivano in sistemi sparsi, raccolti in modo incoerente e senza moduli standardizzati. In questo caso, non siete ancora pronti. Dovrete investire nella pulizia, nel consolidamento e nella convalida dei dati prima di qualsiasi altra cosa. E in scenari ad alto rischio, come il rilevamento dei difetti nella produzione o l'analisi in tempo reale per i veicoli autonomi, i rischi di saltare questo passaggio si aggravano rapidamente.

Scalabilità significa sicurezza per il futuro

Con l'aumento del carico, aumentano anche le esigenze dell'infrastruttura e dell'AI.

I modelli AI sono avidi di risorse, soprattutto in tempo reale, il che si traduce in una maggiore latenza e in potenziali colli di bottiglia delle prestazioni con l'aumento del flusso di utenti. Prevedete un'infrastruttura di autoscaling per gestire i picchi, API efficienti per evitare ritardi e un'architettura dei dati solida con pipeline modulari contro l'imprecisione.

Per quanto riguarda il modello AI, la gestione su scala implica una continua evoluzione. Per accogliere nuovi dati o ambienti mutevoli, deve essere riqualificato di conseguenza. Non si tratta di scienza missilistica, ma di un elemento imprescindibile della vostra strategia.

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Passo dopo passo: come incorporare l'AI in un'applicazione

Ho completato più di venti progetti di integrazione AI con Innowise in qualità di responsabile tecnico, e anche di più in precedenza. Quello che voglio dire è che quando si tratta di pratica, un'integrazione ponderata batte sempre l'hype. Permettetemi di condividere i passi che funzionano.

Fase 1. Trasformare gli obiettivi dell'AI in chiari casi d'uso

Come ho già detto, l'AI produce risultati reali quando risolve problemi esistenti, non immaginari o presi in prestito dalla concorrenza.

Il primo passo è quindi quello di allineare attentamente le aspettative aziendali con i risultati misurabili. AI è un potente assistente aziendale in grado di contribuire al miglioramento di vari aspetti, dall'automazione dei processi all'offerta di informazioni predittive, fino alla semplificazione del coinvolgimento dei clienti attraverso strumenti di assistenza intelligenti.

Un obiettivo ben definito può tradursi in casi d'uso mirati come:

Migliore servizio clienti → chatbot/assistenza virtuale
Riduzione delle frodi → sistema di rilevamento delle anomalie
Migliore controllo della qualità → ispezione basata su AI

Dando priorità al caso d'uso aziendale fin dall'inizio, il team Innowise e io abbiamo creato una soluzione AI unica per il nostro cliente di e-commerce -. un chatbot per l'analisi della documentazione interna che ha portato ad un 34% aumento delle prestazioni del team.

Fase 2. Scegliere gli strumenti e i framework AI giusti

Una volta chiariti gli obiettivi, la scelta degli strumenti giusti diventa semplice. In questo caso, il mio team è guidato dal livello di controllo, dalla velocità e dal grado di personalizzazione di cui ha bisogno un progetto, oltre che dal tempo e dal budget che il cliente è disposto a investire.

Se siete alla ricerca di un controllo completo e di una profonda personalizzazione, gli strumenti open-source come TensorFlow o PyTorch sono i più adatti, soprattutto per le grandi imprese. Se la vostra priorità è la velocità di commercializzazione, potreste rivolgervi ad API e piattaforme gestite come OpenAI, Google Cloud AI, AWS SageMaker o Azure AI. Queste piattaforme sono spesso utilizzate per gli MVP, dove la rapidità di consegna è fondamentale.

Un'utile regola empirica:

Open-source = maggiore flessibilità = maggiore tempo di sviluppo
Piattaforme proprietarie = più veloce da lanciare = limitazione della personalizzazione = costo più elevato

È possibile mescolare? In breve, sì, ed è strategico. Spesso implementiamo un approccio ibrido quando è opportuno. Il nostro team si avvale di strumenti proprietari per accelerare il time-to-market nella fase MVP, scalando al contempo le app su infrastrutture commerciali, mantenendo il pieno controllo e i vantaggi economici a lungo termine.

AI su misura.

Con l'Innowise non ci sono costosi rifacimenti. Solo soluzioni costruite per durare nel tempo.

Passo 3. Abbinare il problema al modello AI corretto

Non tutti i modelli AI sono costruiti allo stesso modo. Alcuni sono ottimi per individuare gli schemi nelle immagini, altri per elaborare il linguaggio o prevedere gli esiti dei dati delle serie temporali. Se si sceglie quello sbagliato, si rischia una scarsa precisione, uno spreco di denaro e una soluzione che non funziona nel mondo reale.

Non si tratta solo di tecnologia, ma piuttosto di trovare la soluzione giusta per il lavoro che la vostra azienda deve svolgere.

Per esempio, per gestire i dati visivi ad alta densità nei compiti di computer vision, utilizziamo tecniche di apprendimento supervisionato, auto-supervisionato e di trasferimento (si veda la tabella per maggiori dettagli). Questo approccio si è rivelato vincente in un progetto recente, in cui abbiamo implementato la visione computerizzata nella piattaforma di monitoraggio remoto della salute, guida 40% guarigione più rapida delle ferite.

In un altro caso, il mio team ha applicato con successo l'analitica predittiva per un cliente bancario, aiutandolo a riattivare 17% di clienti abbandonati.

Area di applicazione	I migliori casi d'uso	Tipi di modelli	Esempi
Analisi predittiva	Previsione della fluttuazione, previsione della domanda, previsione delle scorte, previsione del carico energetico	Apprendimento profondo supervisionato	Regressione logistica, foresta casuale, XGBoost, ARIMA
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)	Analisi del sentimento, chatbot, riassunto del testo	Apprendimento supervisionato, auto-supervisionato e di trasferimento	BERT, GPT, RoBERTa, spaCy
Computer Vision	Classificazione delle immagini, rilevamento di oggetti, AQ visiva, riconoscimento facciale	Apprendimento supervisionato, auto-supervisionato e di trasferimento	CNN, YOLO, ResNet, trasformatori Vision
Sistemi di raccomandazione	Suggerimenti di prodotti personalizzati, classifica dei contenuti	Supervisionato, rinforzato, autosufficiente	Fattorizzazione di matrici, DeepFM, Banditi, GPT
Riconoscimento vocale automatico	Comandi vocali, trascrizione, identificazione del parlante	Supervisionato, auto-supervisionato	Sussurro, Wav2Vec, RNNs
Rilevamento delle anomalie	Monitoraggio dei guasti, rilevamento dei difetti, rilevamento di frodi e intrusioni	Non supervisionato, supervisionato	Foresta di isolamento, autoencoder, SVM monoclasse
Segmentazione dei clienti	Marketing targeting, raggruppamento dei comportamenti	Apprendimento non supervisionato	K-Means, DBSCAN, Modelli di Miscele Gaussiane
Gioco AI / Robotica	Controllo autonomo, pianificazione del percorso, processo decisionale in tempo reale	Apprendimento per rinforzo	Apprendimento Q, DQN, PPO, AlphaGo
Veicoli autonomi	Rilevamento della corsia, tracciamento degli oggetti, pianificazione del movimento	Supervisione, rinforzo, apprendimento profondo	CNN, LSTM, Agenti di Rinforzo
Elaborazione dei documenti	Classificazione, parsing delle fatture, riconoscimento delle entità	Apprendimento supervisionato, auto-supervisionato e di trasferimento	LayoutLM, T5, BERT

Passo 4. Creare una solida base di dati

I dati sono la linfa vitale dell'AI. È meglio trattarli come un processo continuo. Innanzitutto, ci assicuriamo che l'app sia collegata alle fonti di dati giuste, che si tratti di registri del comportamento degli utenti, dati CRM o input di sensori. Poi, rendiamo fattibile l'utilizzo.

Sono sempre favorevole a coprire ogni fase chiave della pipeline dei dati.

Ad esempio, per il riconoscimento vocale, l'audio grezzo deve essere prima ripulito dal rumore di fondo, mentre la manutenzione predittiva richiede la sincronizzazione degli input provenienti da macchine diverse.

Per tenere il passo con il processo, convalidare e monitorare continuamente. Tracciate la qualità e la deriva dei dati nel corso del tempo, soprattutto quando la vostra applicazione si evolve o il suo ambiente cambia.

Fase 5. Costruire o integrare i modelli AI

Quando si studia come incorporare l'AI nelle applicazioni, è bene ricordare che non è sempre necessario partire da zero. Per casi d'uso ben noti, i modelli pre-addestrati accessibili tramite API offrono un percorso rapido ed economico. Avete bisogno di analizzare le recensioni dei clienti? L'API per il linguaggio naturale dell'Google Cloud fa al caso vostro. Conversazione in tempo reale? Deepgram o OpenAI Whisper sono in grado di soddisfare questa esigenza.

Questi modelli svolgono la maggior parte del lavoro pesante e, con qualche accorgimento, possono essere adattati al vostro contesto aziendale.

Per casi d'uso altamente specifici in cui l'accuratezza, la scalabilità, la sicurezza o il controllo non possono essere compromessi, prendiamo una strada diversa: lo sviluppo di modelli personalizzati. Si pensi al rilevamento di rari difetti nei macchinari industriali, all'alimentazione delle applicazioni di difesa o alla segnalazione di frodi nei sistemi finanziari.

In questi casi, le soluzioni standard non sono sufficienti e noi costruiamo i modelli AI da zero. La strada è più lunga, ma quando la posta in gioco è alta, vale la pena fare ogni passo.

Fase 6. Sviluppare il backend dell'app per l'integrazione di AI

Si noti che i backend delle applicazioni AI sono più impegnativi dal punto di vista dell'architettura, soprattutto per quanto riguarda le prestazioni in tempo reale e la scalabilità. L'Cloud funziona meglio nella maggior parte degli scenari basati sull'AI, ma ci sono importanti eccezioni.

Ci affidiamo alla piattaforma on-premise quando si applicano normative elevate o requisiti di privacy dei dati, come nel caso dell'imaging medico o dell'analisi dei dati bancari. Realizziamo architetture ibride per mantenere il vostro AI flessibile e gestibile, ad esempio con l'elaborazione dei dati logistici o con una piattaforma SaaS che fornisce le funzionalità AI a livello globale tramite cloud, mentre i principali clienti aziendali gestiscono i loro modelli privatamente.

In ogni caso, i nostri team non creano solo applicazioni. Costruiamo ambienti AI connessi, concentrandoci su come aggiungere AI alla vostra app in modo efficiente e progettando esperienze incentrate sull'utente sia in ambito desktop che in quello mobile. sviluppo mobile.

Fase 7. Test e iterazione

Pensate di poter tirare un sospiro di sollievo ora che avete raggiunto il test? Non è così. Qui ci spingiamo oltre il testing di base, aiutandovi a costruire un framework di testing continuo che supporti l'evoluzione del vostro modello nel tempo.

Si inizia con requisiti di test rigorosi, poiché i modelli AI possono deteriorarsi nel tempo. Per prima cosa, verifichiamo che ottenga i risultati giusti nella maggior parte dei casi e che sia sufficientemente veloce per la produzione. Poi lo sottoponiamo ai casi limite, come il riconoscimento facciale in condizioni di scarsa illuminazione o la gestione dello slang nelle conversazioni con i chatbot. Il successo è arrivato quando i test sono diventati parte del ciclo di interazione, eseguendoli più volte e adattandosi ai cambiamenti.

Fase 8. Monitoraggio, ottimizzazione e scalabilità

Come ho detto, la modellazione AI è una storia infinita. Quindi ha senso scriverne una forte.

Una volta che il modello è attivo, monitoriamo le prestazioni AI utilizzando dashboard come Datadog, Prometheus o analisi personalizzate. Per mantenere il miglioramento nel ciclo, offriamo Servizi MLOps che consentono di effettuare test A/B delle funzionalità AI, di raccogliere il feedback degli utenti per individuare i falsi positivi o i fallimenti e di supportare la riqualificazione con nuovi dati quando il comportamento degli utenti cambia.

Siamo qui per riqualificare i modelli, ottimizzare la velocità di inferenza e lanciare aggiornamenti senza sosta.

Ciò significa registrare i risultati dell'inferenza, rilevare la deriva dei dati o dei concetti e impostare gli avvisi per i cali di prestazioni o le anomalie, per mantenere l'AI sempre aggiornato e pronto per la produzione.

Sfide principali nell'integrazione dell'AI

Lasciate che vi armino prima di entrare in una battaglia di integrazione AI. I veri nemici si presentano in ritardo, quando le modifiche diventano troppo costose. Un paio di consigli su come affrontarli con largo anticipo.

Privacy e sicurezza dei dati

I sistemi AI spesso elaborano dati sensibili degli utenti, rendendo fondamentale la conformità a normative come GDPR o HIPAA. Per soddisfare la conformità, implementiamo fin dall'inizio un design incentrato sulla privacy, applicando storage sicuro e pipeline crittografate. L'accesso limitato con audit trail, l'anonimizzazione e il consenso trasparente degli utenti sono pratiche comprovate che utilizziamo per migliorare la sicurezza. Il nostro team si occupa inoltre della convalida e del miglioramento continui attraverso regolari revisioni della sicurezza.

Precisione e affidabilità del modello AI

I modelli AI possono fare cilecca, avere allucinazioni o mostrare pregiudizi derivanti dai dati di formazione. La chiave sta nell'aumentare la diversità dei dati. Per bilanciare i dati di addestramento, implementiamo test per casi limite e diversità del mondo reale, non solo scenari ideali, e utilizziamo strumenti di spiegabilità e un approccio AI responsabile per comprendere le decisioni. È fondamentale non escludere un essere umano dal ciclo lasciando a lui le decisioni strategiche.

Complessità dell'integrazione

I problemi di compatibilità sorgono quando si combina l'AI con applicazioni esistenti costruite su uno stack tecnologico legacy o con servizi di terze parti non progettati con una mentalità AI. Per evitare colli di bottiglia nella latenza o nelle prestazioni, i nostri esperti optano per un'architettura a microservizi per isolare le funzionalità dell'AI. Inoltre, consigliamo di sfruttare ambienti scalabili e cloud-nativi, come AWS, GCP, Azure, eventualmente con supporto GPU, di mantenere le pipeline di versioning e di distribuzione dei modelli per gli aggiornamenti e i rollback.

Le migliori pratiche per un'integrazione di successo dell'AI

Architettare per la modularità e la testabilità

Evitiamo di costruire sistemi AI come monoliti strettamente accoppiati. Utilizziamo invece plug-in modulari collegati alla vostra infrastruttura esistente attraverso interfacce ben definite. In questo modo, ogni parte della pipeline AI può essere sviluppata e testata in modo indipendente, riducendo il rischio di integrazione e rendendo molto più gestibili gli aggiornamenti futuri.

Per far funzionare tutto ciò nella pratica, strutturiamo l'architettura attorno a componenti quali:

Moduli di pre-elaborazione - per la convalida degli input e la trasformazione delle caratteristiche;
Servizi di inferenza del modello - per generare previsioni in modo isolato;
Livelli di post-elaborazione - per formattare o instradare le uscite;
Strumenti di monitoraggio e registrazione - per monitorare le prestazioni e individuare le anomalie.

Ciascuno di questi elementi può essere containerizzato e scalato separatamente, consentendo un'iterazione più rapida e distribuzioni più sicure. Questo approccio modulare garantisce una resistenza a lungo termine, man mano che il sistema AI si evolve con nuovi dati, casi d'uso o requisiti aziendali.

Apprendimento e adattamento del modello in corso

I sistemi AI si allenano su insiemi di dati consistenti ma limitati, che di solito differiscono dal mondo reale. Ecco perché gli aggiornamenti e la riqualificazione di cui ho già parlato sono indispensabili per mantenere prestazioni eccellenti.

Per massimizzare i risultati, consiglio di trattare la AI come un prodotto. Noi di Innowise aiutiamo i nostri clienti AI a essere all'avanguardia con:

Pipeline di riqualificazione del modello automatizzando la riqualificazione periodica con dati freschi provenienti dall'uso reale.
Loop di feedback consentendo agli utenti di correggere o valutare le uscite dell'AI
Rilevamento della deriva implementando strumenti che individuino i cali di prestazioni innescati dall'ingresso di nuovi dati

Collaborazione tra team

I confini dell'AI vanno al di là del software tradizionale, attraversando le linee tecniche, etiche, legali e dell'interfaccia utente. Nessun singolo team può "possedere" AI end-to-end. La collaborazione aiuta a evidenziare i punti critici per tutte le parti coinvolte e a evitare costosi passi falsi dovuti al disallineamento.

Ecco come Innowise promuove la collaborazione nei progetti AI:

Team di prodotto definire il caso d'uso della AI e gli obiettivi dell'utente, comunicando il valore e i requisiti
Scienziati dei dati sviluppare e formare i modelli, sensibilizzandoli agli input/output e alle esigenze infrastrutturali
Engineers distribuire e scalare questi modelli all'interno dell'app, tenendo conto degli ambienti di hosting, delle aspettative di latenza e dei rollout
Team legale e di conformità garantisce il rispetto dell'etica e della privacy dei dati, verificando i registri di audit e gli strumenti di spiegabilità
Team di progettazione e UX il modo in cui l'AI interagisce con l'utente, definendo tono, fiducia e trasparenza
Gli stakeholder aziendali mantenere il pieno controllo, convalidando il ROI, e prendere una decisione di tipo "go/no-go".

Estrazione del ROI dall'integrazione dell'AI

Guadagni di efficienza

L'AI libera il tempo e le risorse del vostro team per ciò che conta. Le attività ripetitive, prevedibili e pesanti dal punto di vista dei dati possono essere gestite senza sforzo da AI, spesso fino a 10 volte più velocemente rispetto all'esecuzione manuale. Hanno dato prova di sé nell'elaborazione dei documenti, nell'assistenza ai clienti, nel controllo qualità e altro ancora. Di conseguenza, i team possono concentrarsi sul lavoro creativo e strategico su scala, mentre i processi di routine sono automatizzati e privi di errori.

Miglioramento del processo decisionale

AI raccoglie tutti i dati disponibili, dal comportamento dei clienti ai processi aziendali e ai fattori esterni. Una volta identificati gli schemi, può scoprire anche piccoli dettagli che si rivelano cruciali per il processo decisionale. Come è utile nella vita reale:

Il cruscotto analitico prevede la rinuncia dei clienti, consigliando azioni di fidelizzazione
Previsione della domanda e adeguamento delle scorte
Migliorare il budget attraverso l'analisi dei modelli di spesa
Rilevazione delle frodi, analisi e suggerimento di misure
Identificazione delle cause principali dei processi aziendali critici

Benefici a lungo termine

Tutti questi successi a breve termine, come il miglioramento dell'esperienza del cliente e l'automazione delle operazioni, pongono le basi per un successo a lungo termine, con la giusta strategia. I sistemi diventano più intelligenti nel tempo, le decisioni più accurate e i servizi più personalizzati. Nel tempo, questo porta a una migliore fidelizzazione dei clienti, a una riduzione dei costi operativi, a un vantaggio competitivo grazie a un'innovazione più rapida rispetto ai rivali e a una maggiore resilienza grazie alla previsione dei rischi, al rilevamento delle inefficienze e alla riduzione della dipendenza dalla gestione reattiva. Così, ciò che era iniziato come risoluzione di un problema si trasforma in un salto visionario.

Costruire AI che funziona con Innowise

Noi di Innowise forniamo un servizio completo di Servizi di sviluppo AI - dalla consulenza strategica all'implementazione su larga scala. Con 40 progetti AI realizzati, sappiamo bene dove i team si bloccano e vi aiutiamo a evitare la fase di prova ed errore.

Tutti i tipi di soluzioni personalizzate

Che si tratti di computer vision, analisi predittiva, automazione intelligente, rilevamento della presenza o altro, abbiamo una comprovata esperienza in tutte le tecnologie, che ci consente di aiutare le aziende a raggiungere i risultati a cui mirano.

Applicazioni costruite per la realtà

Uniamo competenze tecniche, gestionali e di dominio per assicurarci che la vostra soluzione AI sia in linea con gli obiettivi e l'ambiente aziendale. Non vi lasciamo lanciare l'AI per il gusto di farlo, ma vi forniamo una roadmap strategica con chiari parametri di riferimento tecnici.

Assistenza per tutto il ciclo di vita

Il nostro team offre soluzioni "chiavi in mano" per aiutarvi a ottenere il massimo fin dal primo tentativo. Potete contattarci per una consulenza, per un audit e per intraprendere il percorso di sviluppo delle applicazioni, dell'infrastruttura e del supporto continuo.

Approcci flessibili e ibridi a bordo

Date le prestazioni, i costi e le complessità dell'AI, pensiamo fuori dagli schemi per trovare il giusto equilibrio. Con l'Innowise vi evitiamo di ritrovarvi con un sistema "Frankenstein". Al contrario, si ottiene una soluzione ben orchestrata in cui ogni componente lavora in armonia.

Conclusione

Un'applicazione abilitata all'AI è un potente collaboratore che prospera grazie a intenzioni chiare, dati puliti e lavoro di squadra coeso. Per ottenere risultati concreti, l'AI deve essere trattato come un investimento a lungo termine, non come una funzione aggiuntiva. Ciò significa definire obiettivi misurabili fin dall'inizio, creare pipeline di dati sani e assicurarsi che tutte le parti interessate, dagli ingegneri ai responsabili della conformità, siano allineate sull'aspetto del successo.L'AI è più di un codice, è un sistema vivente. Noi di Innowise ci occupiamo di tutto, dall'infrastruttura all'etica, con una progettazione attenta e una cura costante. Man mano che la vostra applicazione si evolve, noi facciamo evolvere il vostro AI insieme ad essa, attraverso il monitoraggio continuo, la riqualificazione e il miglioramento come qualsiasi prodotto serio.Se siete pronti a fare dell'AI una vera forza all'interno della vostra applicazione, siamo qui per aiutarvi. Parliamo prima.

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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 i costi stimati con l'ambito di lavoro, le dimensioni del team, i tempi e i costi stimati.

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

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