Servizi finanziari
Valutazione del rischio, reporting automatizzato, antiriciclaggio e consulenza personalizzata, con requisiti normativi come MiFID II considerati fin dall'inizio.
IA enterprise
IA per le grandi aziende
L'IA per le grandi aziende significa portare l'intelligenza artificiale nei processi chiave delle grandi organizzazioni in modo sicuro, conforme e scalabile: integrata con SAP, Salesforce e Microsoft 365, con governance e supervisione umana. Context Studios, studio di sviluppo IA-nativo di Berlino, La accompagna dal proof of concept al rollout.
Integrazione con SAP, Salesforce, Microsoft 365Sicurezza allineata a ISO 27001AI Act UE e GDPRCloud, ibrido o on-premise
- Workshop
- Setup
- Sprint
- Sviluppo & supporto
Prezzo fisso dopo lo scoping · proposta entro 48 h
Aggiornato il
(01)
Che cosa significa IA enterprise?
Ambito di applicazione dell'IA
L'IA enterprise è l'uso sistematico dell'intelligenza artificiale nelle grandi organizzazioni per migliorare processi e decisioni. A differenza dei singoli strumenti di IA, è integrata nei sistemi esistenti, gestita centralmente, monitorata e documentata, con regole chiare su sicurezza, protezione dei dati e responsabilità.
- Specializzazione
- Integrazione aziendale, governance dell'IA, scalabilità su tutta l'organizzazione
- Tecnologie
- Azure OpenAI, AWS Bedrock, SAP AI Core, Convex, Kubernetes
- Destinatari
- Grandi gruppi, medie imprese strutturate, pubblica amministrazione
- Durata del progetto
- PoC in genere 4–8 settimane, pilota 3–6 mesi, rollout 6–12 mesi
- Conformità
- GDPR, AI Act UE, sicurezza allineata a ISO 27001, normative di settore
Integrazione dell'IASviluppo di piattaforme IASviluppo IA enterpriseIA per le startup
(02)
Quali soluzioni di IA enterprise offriamo?
Sistemi di IA sicuri e scalabili per processi critici
(01)
Integrazione con i sistemi esistenti
Collegamento delle funzioni di IA a SAP, Salesforce, Oracle e sistemi Microsoft tramite API e formati di dati esistenti, senza interrompere i flussi di lavoro né imporre migrazioni.
(02)
Sicurezza di livello enterprise
Un'architettura di sicurezza a più livelli con cifratura, accesso basato sui ruoli e audit trail, allineata a ISO 27001 e al GDPR e adatta a settori regolamentati come finanza e farmaceutica.
(03)
Scalabilità su tutta l'organizzazione
Da un'area pilota al rollout di gruppo: architetture per molti utenti simultanei, più regioni e interfacce multilingue, con prestazioni costanti e gestione centralizzata.
(04)
Superare i silos di dati
Pipeline di dati collegano i dati sparsi dei reparti in una base di conoscenza comune. Sistemi RAG e ricerca semantica rendono accessibile la conoscenza aziendale, dai contratti alla documentazione di prodotto, con gestione dei permessi.
(05)
Governance e monitoraggio dell'IA
Una dashboard centrale per tutti i sistemi di IA con monitoraggio in tempo reale, controllo dei costi, verifica dei bias e reporting di conformità, oltre ad avvisi sulle anomalie e registri di audit per i requisiti normativi.
(06)
Change management e formazione
Un'adozione riuscita richiede più della tecnologia: formazione per gruppo di utenti, referenti IA nei reparti e interfacce chiare favoriscono l'accettazione invece della resistenza.
(03)
Come si svolge un progetto di IA enterprise?
- (01)
Primo colloquio
Una videochiamata gratuita di 30 minuti con Michael Kerkhoff. Comprendiamo il Suo progetto, valutiamo il potenziale dell'IA e Le forniamo una prima stima di fattibilità, impegno e tempistiche.
Fase 1 - (02)
Proposta e pianificazione
Una descrizione dettagliata delle funzionalità, un piano di architettura tecnica e una proposta scritta con perimetro, calendario e prezzo fisso.
Fase 2 - (03)
Sviluppo accelerato dall'IA
Sviluppo agile con demo settimanali e codice pronto per la produzione, coperto da test automatizzati. Obiettivo: un MVP funzionante in circa 4 settimane.
Fase 3 - (04)
Lancio e gestione
Messa in produzione con documentazione completa e passaggio di consegne. 30 giorni di correzione gratuita dei bug dalla consegna finale; manutenzione ed evoluzioni su accordo.
Fase 4
Domande frequenti sull'IA enterprise
(01)Come si integra l'IA nel nostro panorama IT esistente?
Sviluppiamo livelli di integrazione che si collegano ai Suoi sistemi tramite API e interfacce standard, ad esempio SAP, Salesforce, Microsoft 365 o Oracle. Non è necessario sostituire i sistemi esistenti. Riprendiamo ruoli e permessi dalla Sua gestione delle identità, così l'IA vede solo ciò che gli utenti sono autorizzati a vedere.
(02)Quali standard di sicurezza rispettano le vostre soluzioni di IA enterprise?
Progettiamo i sistemi secondo i requisiti del GDPR e li allineiamo a ISO 27001 e ai principali standard di sicurezza; per i settori regolamentati consideriamo anche requisiti come GxP o le norme delle autorità finanziarie. Cifratura, accesso basato sui ruoli, registrazione e conservazione dei dati nell'UE sono standard in ogni architettura.
(03)Quanto dura un tipico progetto di IA enterprise?
Un proof of concept dura in genere 4–8 settimane, un progetto pilota di solito 3–6 mesi. Il rollout su tutta l'organizzazione dipende da complessità e numero di sedi. Consigliamo un approccio per fasi con risultati misurabili già nelle prime fasi, così le decisioni si basano su dati reali e non su ipotesi.
(04)Quanto costa lo sviluppo di IA enterprise?
I costi dipendono da perimetro, impegno di integrazione, requisiti di sicurezza e conformità e numero di utenti; un proof of concept è molto più contenuto di un rollout di gruppo. Prezzo fisso dopo lo scoping, proposta entro 48 ore. Uno Strategy Day a prezzo fisso aiuta a definire le priorità tra i casi d'uso.
(05)Le vostre soluzioni di IA possono funzionare on-premise?
Sì. Offriamo deployment cloud, ibridi e on-premise. Per i dati particolarmente sensibili combiniamo l'elaborazione locale con modelli tramite Azure OpenAI o AWS Bedrock in regioni UE, oppure gestiamo modelli open source interamente nel Suo data center. La scelta dipende da esigenze di protezione, costi e latenza.
(06)Come gestite il change management nelle grandi organizzazioni?
Accompagniamo il cambiamento in modo strutturato: referenti IA nei reparti, formazione per i diversi gruppi di utenti, interfacce chiare e misurazione regolare dell'utilizzo. Coinvolgiamo presto le rappresentanze dei lavoratori e il responsabile della protezione dei dati. Così nascono accettazione e dati di utilizzo affidabili invece di resistenze e shadow IT.
(07)Come assicurate la qualità dei risultati dell'IA?
Con un sistema di qualità a più livelli: test automatizzati, validazione umana dei risultati critici, monitoraggio continuo della qualità dei modelli e verifiche regolari dei bias. Per ogni sistema definiamo valori obiettivo di precisione e tempi di risposta e attiviamo automaticamente avvisi quando non vengono rispettati.
(08)Supportate la conformità all'AI Act UE?
Sì. Classifichiamo il Suo caso d'uso secondo i livelli di rischio dell'AI Act, implementiamo gli obblighi di trasparenza e documentazione e integriamo direttamente nel sistema misure come supervisione umana, registrazione e gestione del rischio. Nasce così la documentazione tecnica di cui il Suo reparto compliance ha bisogno per le verifiche.
(09)Come scala la soluzione di IA con l'aumento dell'utilizzo?
Le nostre architetture enterprise si basano sull'orchestrazione dei container con Kubernetes e sulla scalabilità automatica. I sistemi si adattano al carico, così i tempi di risposta restano stabili anche nei picchi. Caching, instradamento dei modelli e limiti di spesa tengono sotto controllo i costi di esercizio; sono possibili deployment su più regioni.
(10)Offrite manutenzione ed evoluzioni a lungo termine?
Sì. Dalla consegna finale si applicano 30 giorni di correzione gratuita dei bug; in seguito offriamo manutenzione ed evoluzioni su accordo, con aggiornamenti dei modelli, patch di sicurezza, monitoraggio e consulenza strategica. Perimetro, monitoraggio e ritmo delle revisioni li definiamo con il Suo reparto IT.
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Stack tecnologico per l'IA enterprise
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AI & ML
Anthropic ClaudeOpenAI GPT e Azure OpenAIGoogle GeminiAWS BedrockLLM open source in self-hosting (Llama, Mistral)RAG e database vettorialiConnettori SAP e SalesforceKubernetes e auto-scaling
(02)
Web & Mobile
Next.js & ReactTypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSSshadcn/uiVercel Edge Runtime
(03)
Backend & Data
Node.js & HonoPythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI
(04)
DevOps & Infrastructure
Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)
(05)
IA enterprise per settore
Farmaceutica e life science
Supporto a ricerca e studi clinici e controllo qualità assistito dall'IA, conforme a GxP con documentazione di validazione.
Automotive
Manutenzione predittiva, controllo qualità assistito dall'IA e ottimizzazione della supply chain, integrati nei sistemi MES ed ERP.
Assicurazioni
Gestione automatizzata dei sinistri, valutazione del rischio e rilevamento delle frodi con analisi intelligente dei documenti.
Energia e utility
Previsione dei carichi con il machine learning, manutenzione predittiva delle infrastrutture e integrazione delle rinnovabili.
Pubblica amministrazione
Elaborazione dei documenti, comunicazione con i cittadini tramite assistenti IA e gestione automatizzata delle istanze, secondo gli standard di sicurezza pubblici.
(06)
IA enterprise: esempi di progetti
Esempi che possiamo realizzare
Industria
Assistente della conoscenza di gruppo
Un assistente RAG risponde a domande su policy, manuali e contratti, riprende i permessi dalla gestione delle identità e cita le fonti.
Permessi dall'IAM · Risposte con fonti · Multilingue
Assicurazioni
Gestione dei sinistri con agenti IA
Gli agenti leggono le denunce di sinistro, verificano la completezza dei documenti e preparano le decisioni; i liquidatori decidono in via definitiva.
Supervisione umana · Audit trail · Obiettivo: tempi di lavorazione più brevi
Grande gruppo
Piattaforma di governance dell'IA
Un portale centrale censisce tutte le applicazioni di IA, le classifica secondo l'AI Act e ne monitora costi, qualità e utilizzo.
Classificazione AI Act · Monitoraggio dei costi · Reporting di conformità
(07)
IA enterprise: consulenza a Berlino
- Fondatore IA-nativo dal
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- Prima call: 30 minuti in videochiamata
- Direttamente con il fondatore, Michael Kerkhoff
- Gratuita e senza impegno
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