Sviluppo & integrazione AI per la produzione
Portiamo l'AI dal prototipo alla produzione. Costruiamo applicazioni di AI generativa e LLM, sistemi RAG, agenti AI e modelli ML, con fine-tuning e MLOps, e li integriamo nei vostri sistemi esistenti ERP e CRM. Deployment su Amazon Bedrock, Azure OpenAI e Google Vertex AI, con sicurezza e residenza dei dati in UE per ogni passaggio.
Più di 100 organizzazioni in 6 paesi si fidano di noi
2 settimane
Dal primo sprint al prototipo funzionante
Multi-cloud
Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI
ISO 27001
Delivery center certificato
50+
Ingegneri AI e MLOps
Cosa include
Lo sviluppo e l'integrazione AI di Opsio coprono l'intero ciclo di ingegneria, dalla scelta dell'architettura al deployment in produzione e all'integrazione nei sistemi di business. Non costruiamo proof-of-concept da vetrina: progettiamo sistemi che reggono carico reale, costi prevedibili e vincoli di conformità. Ogni capacità descritta qui sotto è supportata da pratiche ingegneristiche solide, controllo di versione, test, osservabilità e sicurezza, perché un sistema AU che funziona una volta in demo ma fallisce in produzione non ha valore. Lavoriamo con i vostri team tecnici per garantire che ciò che costruiamo sia manutenibile internamente, documentato e integrato in modo pulito con le vostre piattaforme dati ed enterprise esistenti.
Applicazioni di AI generativa e LLM
Sviluppiamo applicazioni basate su LLM per assistenza, generazione di contenuti, analisi documentale e automazione, con prompt engineering, guardrail e valutazione della qualità, deployate su Bedrock, Azure OpenAI o Vertex AI.
Sistemi RAG su dati aziendali
Progettiamo architetture RAG complete: embedding, vector database, chunking, ranking e valutazione. Colleghiamo i modelli alla vostra conoscenza per risposte accurate, con fonti tracciabili e controllo delle allucinazioni.
Agenti AI e AI agentica
Costruiamo sistemi agentici in cui i modelli pianificano, usano strumenti e completano flussi multi-step, con framework come LangChain, guardrail, osservabilità e supervisione umana integrati nel design.
Machine learning e fine-tuning
Sviluppiamo modelli ML per previsione, classificazione e rilevamento anomalie, e gestiamo il fine-tuning per adattare i modelli al vostro dominio quando i prompt da soli non bastano.
Pipeline MLOps e deployment
Implementiamo MLOps con MLflow e Kubernetes per versionare, testare e rilasciare modelli in modo ripetibile e automatizzato, eliminando gli script manuali fragili e abilitando rilasci affidabili.
Integrazione in ERP, CRM e pipeline dati
Integriamo l'AI nei vostri sistemi esistenti, ERP, CRM e applicazioni di business, e costruiamo le pipeline di dati che alimentano i modelli con informazioni fresche, governate e conformi.
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- Ingegneri cloud certificati
L'attenzione di Opsio alla sicurezza nell'impostazione dell'architettura è cruciale per noi. Combinando innovazione, agilità e un servizio cloud gestito stabile, ci hanno dato le fondamenta di cui avevamo bisogno per sviluppare ulteriormente il nostro business. Siamo grati al nostro partner IT, Opsio.
Jenny Boman
CIO · Opus Bilprovning
Dall'idea alla produzione, senza salti nel vuoto from-violet-600 to-fuchsia-500
Tra una demo che funziona in laboratorio e un sistema AI affidabile in produzione c'è un divario enorme. Allucinazioni, latenza, costi che esplodono, dati sensibili da proteggere, integrazione con sistemi legacy: sono questi gli ostacoli che fermano la maggior parte dei progetti di AI generativa. Lo sviluppo AI di Opsio è ingegneria, non sperimentazione. Costruiamo applicazioni LLM, sistemi RAG e agenti AI progettati fin dall'inizio per reggere il carico, i costi e i vincoli reali della produzione. Il pattern RAG, ovvero la generazione aumentata dal recupero, è oggi il fondamento delle applicazioni LLM aziendali. Colleghiamo i modelli alla vostra base di conoscenza, gestendo embedding, vector database, chunking, ranking e valutazione della qualità delle risposte. Il risultato sono assistenti e strumenti che rispondono sui vostri dati, con fonti tracciabili e un controllo concreto sulle allucinazioni, non chatbot generici scollegati dal vostro contesto.
Quando un singolo prompt non basta, costruiamo AI agentica: sistemi in cui i modelli pianificano, usano strumenti, interrogano API e completano flussi di lavoro in più passaggi. Usiamo framework come LangChain dove ha senso, con guardrail, osservabilità e supervisione umana progettati nel sistema. L'AI agentica è potente ma rischiosa se mal costruita, quindi la trattiamo con la stessa disciplina ingegneristica di qualsiasi software critico.
Oltre all'AI generativa, sviluppiamo modelli ML classici dove sono la scelta giusta: previsione, classificazione, rilevamento anomalie. Gestiamo il fine-tuning quando serve adattare un modello al vostro dominio e implementiamo pipeline MLOps con strumenti come MLflow e Kubernetes, per versionare, testare e rilasciare modelli in modo ripetibile, non con script manuali destinati a rompersi al primo cambio di persona.
Niente di tutto questo crea valore se resta isolato. Integriamo l'AI nei vostri sistemi esistenti, ERP, CRM e applicazioni di business, e costruiamo le pipeline di dati che alimentano i modelli con informazioni fresche e governate. Il deployment avviene su Amazon Bedrock, Azure OpenAI o Google Vertex AI in base ai vostri requisiti, sempre con residenza dei dati in UE e sicurezza by design. Letture in evidenza dalla nostra knowledge base: Che cos'è l'integrazione IoT e perché è essenziale?, Docker Servizi di consulenza per uno sviluppo semplificato – Opsio, and DevSecOps Servizi di consulenza: integrazione della sicurezza nella pipeline di sviluppo. Servizi Opsio correlati: Sviluppo Soluzioni IoT — Dal Sensore all'Insight, Chiavi in Mano, Chatbot RAG Enterprise — Risposte Fondate sui Vostri Dati, Rilevamento dei difetti di produzione - Garanzia di qualità AI, e Servizi MLOps — Dal Notebook alla Produzione.
Come si confronta Opsio
| Aspetto | Opsio | Freelance / boutique | Team interno da zero |
|---|---|---|---|
| Esperienza produzione AI | Sì, sistemi in prod | Variabile | In costruzione |
| Multi-cloud (Bedrock/Azure/Vertex) | Tutti e tre | Spesso uno | Da apprendere |
| MLOps e CI/CD | Standard | Variabile | Da costruire |
| Integrazione ERP/CRM | Esperienza enterprise | Limitata | Dipende dal team |
| Sicurezza e residenza dati UE | ISO 27001, Milano | Variabile | Da implementare |
| Knowledge transfer al cliente | Incluso | Raro | Non applicabile |
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Cosa ottieni
Prezzi e livelli di investimento
Prezzi trasparenti. Nessuna tariffa nascosta. Preventivi basati sull'ambito.
AI Prototype
15.000 - 35.000 EUR
Prototipo end-to-end RAG o LLM sui vostri dati per validare l'approccio. Variabile in base al perimetro.
Production AI Build
40.000 - 120.000 EUR
Sistema AI industrializzato con MLOps, integrazione e deployment in produzione. Variabile in base al perimetro.
Enterprise AI Platform
da 150.000 EUR
Piattaforma AI multi-caso d'uso con agenti, integrazioni enterprise e governance. Variabile in base al perimetro.
Prezzi trasparenti. Nessuna tariffa nascosta. Preventivi basati sull'ambito.
Domande sui prezzi? Discutiamo le tue esigenze specifiche.
Perché scegliere Opsio per i servizi cloud
Opsio è un partner nordico di multi-cloud e AI con sede a Karlstad, in Svezia, e un delivery center certificato ISO 27001 a Bangalore, in India. Oltre 50 ingegneri costruiscono e integrano soluzioni AI su AWS, Azure e Google Cloud ogni giorno. La nostra forza è l'ingegneria disciplinata applicata all'AI: controllo di versione, test, osservabilità e sicurezza non sono optional ma standard. Conosciamo le specificità di Amazon Bedrock, Azure OpenAI e Google Vertex AI, sappiamo quando usare RAG invece di fine-tuning, quando un modello ML batte un LLM, e come integrare tutto questo nei sistemi enterprise reali rispettando GDPR, EU AI Act e residenza dei dati in UE.
Ingegneria, non sperimentazione
Costruiamo sistemi AI con controllo di versione, test, CI/CD e osservabilità. Pronti per la produzione, non demo destinate a rompersi.
Competenza multi-cloud AI
Deployment su Bedrock, Azure OpenAI e Vertex AI. Scegliamo la piattaforma giusta per costo, latenza e residenza dei dati.
Integrazione enterprise reale
Colleghiamo l'AI a ERP, CRM e pipeline dati esistenti. Il valore nasce dall'integrazione, non da sistemi isolati.
Sicurezza by design
Delivery center ISO 27001 e architetture security-first. Dati sensibili protetti e residenza in UE in ogni fase del sistema.
Lo strumento giusto per il problema
RAG, fine-tuning, agenti o ML classico: scegliamo l'approccio adatto al caso d'uso, non quello più di moda.
Codice manutenibile
Consegniamo sistemi documentati e gestibili dai vostri team, con knowledge transfer. Niente dipendenza forzata dal fornitore.
Ancora indeciso? Inizia con un pilota.
Inizia con una valutazione mirata di due settimane. Vedi risultati reali prima di impegnarti. Se prosegui, il costo del pilota viene accreditato sul tuo progetto.
Il nostro processo di consegna in 4 fasi
Il nostro processo di sviluppo AI è iterativo e orientato alla produzione fin dal primo sprint. Partiamo da un design tecnico che valuta architettura, piattaforma e vincoli, poi costruiamo rapidamente un prototipo funzionante per validare l'approccio sui vostri dati reali. Da lì industrializziamo: sicurezza, osservabilità, test e integrazione. Ogni fase produce software funzionante e decisioni documentate, così avete visibilità continua su progressi, costi e rischi tecnici lungo tutto il percorso.
Design tecnico e architettura
Definiamo architettura, scelta tra RAG, fine-tuning, agenti o ML, piattaforma cloud e requisiti di sicurezza e dati. Tempistica: settimana 1.
Prototipo funzionante
Costruiamo un prototipo end-to-end sui vostri dati reali per validare qualità, latenza e costi prima di industrializzare. Tempistica: settimane 1-3.
Industrializzazione e integrazione
Aggiungiamo guardrail, osservabilità, test, pipeline MLOps e integrazione con ERP, CRM e sistemi dati esistenti. Tempistica: settimane 3-8.
Deployment e handover
Rilasciamo in produzione su Bedrock, Azure OpenAI o Vertex AI con CI/CD, documentazione e knowledge transfer al vostro team. Tempistica: settimane 8-10.
Punti chiave
- Applicazioni di AI generativa e LLM
- Sistemi RAG su dati aziendali
- Agenti AI e AI agentica
- Machine learning e fine-tuning
- Pipeline MLOps e deployment
Settori serviti da Opsio
Lo sviluppo AI assume forme diverse a seconda del settore: i casi d'uso, i sistemi da integrare e i vincoli di conformità cambiano profondamente. Adattiamo architetture e scelte tecniche al vostro contesto, con attenzione particolare ai comparti regolati italiani, dove sicurezza e residenza dei dati sono requisiti vincolanti. Di seguito alcuni esempi di come applichiamo lo sviluppo e l'integrazione AI per settore.
Banche & finanza
Assistenti documentali, antifrode con ML, automazione di processi e RAG su normative interne, con spiegabilità, audit trail e residenza dei dati in UE secondo le aspettative di Banca d'Italia e Consob.
Settore pubblico/PA
Assistenti per cittadini e dipendenti basati su RAG su documentazione pubblica, con trasparenza, supervisione umana e data residency in Italia, classificati secondo i requisiti dell'EU AI Act.
Industria & manifattura
Modelli ML per manutenzione predittiva e qualità, agenti per la conoscenza tecnica, integrazione con MES ed ERP e pipeline di dati industriali dai sistemi di produzione esistenti.
Retail
Motori di personalizzazione, previsione della domanda, assistenti conversazionali e RAG sul catalogo, integrati con e-commerce e CRM, nel rispetto del GDPR sui dati dei clienti.
Sviluppo & integrazione AI per la produzione — Domande frequenti
Qual è la differenza tra RAG e fine-tuning, e quale conviene?
RAG, la generazione aumentata dal recupero, collega un modello a una base di conoscenza esterna recuperando i documenti rilevanti al momento della richiesta. È ideale quando la conoscenza cambia spesso, serve tracciabilità delle fonti e si vuole ridurre le allucinazioni. Il fine-tuning, invece, adatta i pesi del modello a un dominio o a uno stile specifico ed è utile per compiti ripetitivi con un comportamento stabile. Nella maggior parte dei casi aziendali RAG è il punto di partenza, perché più economico, aggiornabile e verificabile. Il fine-tuning entra in gioco quando serve un comportamento specializzato che il prompting da solo non garantisce. Spesso la soluzione ottimale combina entrambi, e vi guidiamo nella scelta in base a dati, costi e obiettivi.
Su quale piattaforma cloud deployate i sistemi AI?
Deployiamo su Amazon Bedrock, Azure OpenAI e Google Vertex AI, e la scelta dipende dai vostri requisiti, non da una preferenza nostra. Siamo partner certificati di tutti e tre i provider, quindi valutiamo costo per token, latenza, modelli disponibili, integrazione con il vostro stack esistente e residenza dei dati. Per molte aziende italiane la data residency è decisiva: sfruttiamo regioni come AWS Milano (eu-south-1) e Azure Italy North per mantenere i dati in UE o in Italia. In contesti multi-cloud possiamo anche progettare architetture che usano provider diversi per scopi diversi, mantenendo astrazione e portabilità dove possibile.
Come gestite il rischio di allucinazioni nei sistemi LLM?
Le allucinazioni si affrontano con architettura e disciplina, non sperando che il modello si comporti bene. Il primo strumento è RAG ben progettato: ancorando le risposte a documenti recuperati dalla vostra base di conoscenza, con citazione delle fonti, riduciamo drasticamente le invenzioni. Aggiungiamo guardrail che validano gli output, controlli di confidenza, e strategie di fallback quando il modello non ha informazioni sufficienti. Implementiamo inoltre valutazione sistematica della qualità delle risposte, con dataset di test e metriche, così le regressioni emergono prima del rilascio. Per i casi critici progettiamo supervisione umana nel flusso. Nessun sistema azzera le allucinazioni, ma un'ingegneria seria le rende gestibili e misurabili.
Cos'è l'AI agentica e quando ha senso usarla?
L'AI agentica descrive sistemi in cui un modello non si limita a rispondere, ma pianifica, decide quali strumenti usare, interroga API o database e completa compiti in più passaggi in modo autonomo. Ha senso quando un flusso di lavoro richiede ragionamento, accesso a strumenti esterni e adattamento dinamico, ad esempio un assistente che recupera dati da più sistemi, esegue calcoli e produce un risultato. È potente ma introduce rischio: un agente mal progettato può compiere azioni indesiderate. Per questo lo costruiamo con guardrail rigorosi, limiti di azione, osservabilità completa e, dove necessario, approvazione umana sui passaggi sensibili. Usiamo l'AI agentica quando il valore giustifica la complessità, non per moda.
Potete integrare l'AI con il nostro ERP o CRM esistente?
Sì, l'integrazione con i sistemi esistenti è una parte centrale del nostro lavoro, perché è lì che l'AI genera valore reale. Colleghiamo applicazioni AI a ERP, CRM e altre piattaforme di business tramite API, eventi e pipeline di dati, garantendo che i modelli accedano a informazioni fresche, governate e autorizzate. Costruiamo le pipeline che estraggono, trasformano e alimentano i dati verso i sistemi AI, gestendo sincronizzazione, qualità e sicurezza. L'integrazione tiene conto dei vincoli del vostro stack, che sia SAP, Salesforce, Dynamics o sistemi proprietari, e rispetta i requisiti di GDPR sul trattamento dei dati personali coinvolti.
Quanto tempo serve per portare un sistema AI in produzione?
Dipende dalla complessità, ma lavoriamo per mostrare valore rapidamente. Un prototipo funzionante end-to-end sui vostri dati reali è tipicamente pronto entro due o tre settimane, abbastanza per validare qualità, latenza e costi prima di investire nell'industrializzazione. Portare lo stesso sistema in produzione, con guardrail, osservabilità, test, integrazione e sicurezza, richiede generalmente tra le otto e le dodici settimane per un caso d'uso di media complessità. Sistemi agentici o integrazioni profonde con più piani aziendali possono richiedere di più. Strutturiamo il lavoro in sprint con deliverable funzionanti, così non aspettate mesi per vedere progressi concreti e potete correggere la rotta lungo il percorso.
Cos'è MLOps e perché ci serve?
MLOps è l'insieme di pratiche e strumenti che rendono lo sviluppo e il rilascio di modelli AI ripetibile, affidabile e automatizzato, come DevOps lo è per il software tradizionale. Senza MLOps, i modelli vengono spesso messi in produzione con script manuali che si rompono al primo cambiamento, senza versionamento, senza test e senza modo di riprodurre i risultati. Implementiamo pipeline con strumenti come MLflow per tracciare esperimenti e versioni dei modelli, e Kubernetes per il deployment scalabile. Questo vi permette di rilasciare aggiornamenti con sicurezza, fare rollback se qualcosa va storto, e mantenere il sistema nel tempo senza dipendere dalla memoria di una singola persona. È la differenza tra un esperimento e un asset di produzione.
Il codice che sviluppate resta gestibile dai nostri team?
Sì, e per noi è un principio, non un'opzione. Consegniamo sistemi AI con codice pulito, documentazione tecnica, architettura spiegata e knowledge transfer strutturato verso i vostri team. Usiamo strumenti e framework standard e diffusi, come LangChain, MLflow e Kubernetes, non soluzioni proprietarie che vi legherebbero a noi. L'obiettivo è darvi autonomia: dovete poter mantenere, estendere e operare ciò che costruiamo, con o senza il nostro supporto continuativo. Molti clienti scelgono poi di affidarci anche l'operatività tramite i nostri servizi managed AI, ma è una scelta, non una necessità imposta dall'architettura. La dipendenza dal fornitore è un anti-pattern che evitiamo deliberatamente.
Quanto costa sviluppare una soluzione AI?
Il costo dipende dal perimetro, dalle integrazioni, dalla qualità dei dati e dai requisiti di sicurezza. Opsio di solito parte da un proof of concept a prezzo fisso per validare rapidamente il valore. Lo sviluppo completo prosegue poi come progetto a perimetro definito o come team AI dedicato fatturato mensilmente, a seconda di quanto vuoi rilasciare ed evolvere. I principali fattori di costo sono le integrazioni, la qualità dei dati, la conformità e l'operatività continua dei modelli. Il prezzo esatto in EUR viene fornito tramite preventivo.
Altre domande? Il nostro team è pronto ad aiutarti.
Pronti a portare l'AI in produzione?
Raccontateci il vostro caso d'uso e costruiamo insieme un sistema AI affidabile, integrato e conforme.
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