Modelli di machine learning, pipeline dati e automazioni che tolgono lavoro ripetitivo e restituiscono informazioni al momento giusto. Misuriamo prima di mettere in produzione.
Partiamo da cosa nel vostro processo vale la pena automatizzare. Usiamo i dati che avete, misuriamo i risultati e mettiamo in produzione modelli che qualcuno presidia. Un esempio reale: grandi volumi di fatture in formati diversi, letti senza intervento umano.
Cosa comprende
- 01Estrazione e classificazione di documenti
- 02Machine learning applicato ai processi
- 03Pipeline dati e reporting
- 04Agenti e automazioni con supervisione
Dove lo applichiamo
Casi in cui è servito
Domande
Prima di scriverci
Quando ha senso usare un modello linguistico e quando no?+
Ha senso dove l'input è testo o documenti eterogenei e un errore è recuperabile. Dove esiste una regola chiara e verificabile, usiamo la regola. Scegliamo partendo dal costo dell'errore.
Come si misura l'accuratezza prima di andare in produzione?+
Su un campione reale dei vostri dati, con un criterio di successo concordato prima. Solo con numeri sul vostro caso decidiamo cosa automatizzare del tutto e cosa passa da una persona.
Che fine fanno i dati aziendali?+
Restano nel perimetro che concordiamo, con accessi limitati e log di ciò che viene elaborato. La scelta del provider dei modelli dipende dalla sensibilità del dato e si decide con voi.
Descrivici il sistema. Ti diciamo cosa vediamo.
Dieci minuti, una domanda alla volta. Alla fine, la nostra lettura onesta del caso. È il filtro, prima ancora della call.