AI che lavora per te

Sviluppiamo AI Agents enterprise che automatizzano task complessi,
accedono ai tuoi dati, e si integrano con i tuoi sistemi.


Progetti in produzione
Integrazione CRM/ERP
LangChain/ LangGraph
100%
AI adoption

Gli AI Agents non sono chatbot che rispondono a FAQ. Sono sistemi intelligenti che capiscono il contesto, accedono a dati aziendali, eseguono azioni, e imparano dall’esperienza.

Un AI Agent efficace integra: comprensione del linguaggio, accesso a knowledge base (RAG), capacità di eseguire azioni sui sistemi, memoria delle interazioni, gestione degli errori.

I nostri agenti si integrano nativamente con l’ecosistema aziendale: CRM vtenext, ERP, PIM. Questa integrazione è ciò che trasforma un chatbot in un vero assistente digitale.

CASO DI SUCCESSO

Azienda di servizi colpita

Distributore B2B con 25 agenti commerciali. Problema: 45 minuti per preparare ogni visita cliente. Dati sparsi tra CRM, ERP, PDF, Excel.

Soluzione: Sales Agent mobile che prepara brief automatici con storico ordini, prodotti acquistati, ticket aperti, novità catalogo.


Claude AI •RAG •vtenext •ERP Integration

90%

Adozione team dopo 3 mesi

45→5

Minuti prep -89% tempo

“È come avere un assistente che conosce tutto il sistema”

— Feedback commerciali

Cos’è un AI Agent

Definizione

Un AI Agent è un sistema software che:

  • Comprende richieste in linguaggio naturale
  • Accede a dati e sistemi aziendali
  • Esegue azioni per conto dell’utente
  • Mantiene contesto e memoria
  • Impara e migliora nel tempo

Agent vs Chatbot

Caratteristica Chatbot AI Agent
Risposte Pre-configurate Generate dinamicamente
Dati FAQ statiche KB + sistemi live
Azioni Nessuna Esegue task
Contesto Limitato Memoria completa
Integrazione Standalone Ecosistema connesso

Tipologie di Agent

Soluzioni specializzate per ogni esigenza

Sales Agent

Supporto alla forza vendita

  • • Brief pre-meeting automatici
  • • Storico cliente a portata di chat
  • • Suggerimenti prodotti correlati
  • • Draft email follow-up
  • • Update CRM conversazionale
Integra con:
CRM ERP PIM Email

Support Agent

Customer service automatizzato

  • • Risposta ticket primo livello
  • • Ricerca in knowledge base
  • • Escalation intelligente
  • • Tracking richieste
  • • Feedback collection
Integra con:
CRM Ticketing KB

Document Agent

Elaborazione documentale

  • • Estrazione dati documenti
  • • Classificazione automatica
  • • Q&A su documenti
  • • Generazione report
  • • Compliance check
Integra con:
DMS ERP Archive

Knowledge Agent

Accesso informazioni aziendali

  • • Ricerca semantica KB
  • • Q&A documentazione tecnica
  • • Onboarding nuovi dipendenti
  • • Policy e procedure lookup
  • • Training assistant
Integra con:
Wiki SharePoint Confluence

Integration Agent

Orchestrazione sistemi

  • • Sync dati tra sistemi
  • • Gestione errori intelligente
  • • Workflow automatizzati
  • • Monitoring e alerting
  • • Self-healing processes
Integra con:
Qualsiasi sistema con API

Stack Tecnologico

LLM Provider

Claude PRIMARIO
Anthropic • Ragionamento complesso
OpenAI GPT
Integrazioni specifiche
Gemini
GCP native • Agent Builder
Open Source
Llama, Mistral • On-premise

Framework

LangChain
Framework principale, tools
LangGraph
Workflow multi-step, stato
Python Custom
Casi complessi, performance

Vector DB (RAG)

Qdrant PRIMARIO
Performance produzione
Milvus
Scalabilità enterprise
ChromaDB
POC e progetti leggeri

Deployment

Cloud ITTweb
Hosting gestito EU
GCP
Google Cloud managed
On-premise
Data sovereignty totale
GPU Cloud EU
Performance + residency

Capabilities

NLU

  • Intent recognition
  • Entity extraction
  • Context management

RAG

  • Semantic search
  • Source attribution
  • Confidence scoring

Tool Usage

  • API calling
  • Database queries
  • System actions

Memory

  • Conversation history
  • User preferences
  • Long-term memory

Safety

  • Output filtering
  • Action approval
  • Audit logging

Processo di Sviluppo

FASE 1

Discovery

1-2 settimane
  • • Use case definition
  • • Data mapping
  • • Integration requirements
  • • Success metrics
1
2
FASE 2

POC

2-4 settimane
  • • Core capabilities
  • • Limited data
  • • Basic integration
  • • Validation
FASE 3

MVP

4-8 settimane
  • • Full capabilities
  • • Real data
  • • Production integration
  • • Pilot users
3
4
FASE 4

Production

2-4 settimane
  • • Scale deployment
  • • Monitoring setup
  • • Training
  • • Go-live
ONGOING

Evolution

Continuativo
  • • Performance tuning
  • • New capabilities
  • • Continuous improvement
5

FAQ

  • Quanto costa sviluppare un AI Agent?

    Da €15,000 per POC a €100,000+ per soluzioni enterprise complesse.
  • Quanto tempo richiede?

    POC in 2-4 settimane, MVP in 4-8 settimane, produzione completa 3-4 mesi.
  • I dati aziendali sono al sicuro?

    Sì, offriamo deployment on-premise e private cloud. I dati non lasciano la tua infrastruttura se richiesto.
  • Può integrarsi con il nostro ERP?

    Sì, abbiamo esperienza con SAP, Ad Hoc, Business Central, Mago4, Zucchetti e altri.
  • Costruisci il tuo AI Agent

    Demo personalizzata • Assessment use case • POC in 4 settimane
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