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Tre aree di pratica, scritte per chi opera, non per la dashboard.
Sotto trovi quello che facciamo davvero. Ogni area inizia con una conversazione vera — la call di audit — e finisce con una documentazione che un successore potrà leggere fra tre anni.
Pilastro 1
AI per l'agricoltura
La pratica principale. Colture di pregio, margini stretti, dati duri. Progettiamo e mettiamo in produzione i singoli componenti AI che spostano una decisione — letture di umidità del suolo che cambiano l'irrigazione del giorno, computer vision che intercetta un focolaio di malattia in anticipo, modelli predittivi che spostano una vendemmia di 48 ore.
Cosa include
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Intelligenza del suolo e del microclima
Reti di sensori multi-fonte, calibrate sul sito, con rilevazione anomalie che non grida al lupo.
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Computer vision per la salute delle piante
Pipeline di immagini da smartphone o da drone che segnalano fitopatie, parassiti e stress prima che il sopralluogo li intercetti.
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Modelli predittivi di raccolta
ML phenology-aware allenato sul singolo appezzamento, non su una curva regionale generica. Migliora a ogni stagione.
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Previsione di resa e ricavi
Modelli probabilistici che restituiscono il range, non una stima puntuale che la banca odierà.
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Monitoraggio acustico e comportamentale
Per apiari, zootecnia e siti di pregio. Allerta in tempo reale sulle condizioni che contano.
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Tracciabilità regolamentare e qualitativa
Workflow documentali assistiti da AI per DOP, IGP, biologico e protocolli di export bilaterali.
Esempi applicati
- Una piccola tenuta vitivinicola che passa dalla potatura a sensazione a un modello calibrato su tre stagioni di micro-stazione.
- Un'associazione tartuficola che costruisce un layer condiviso di rilevazione anomalie tra i siti dei soci, senza esporre la curva di resa del singolo produttore.
- Una cooperativa apistica di pregio che sostituisce i controlli manuali con sensoristica acustica, risparmiando il 60 per cento del tempo di ispezione nel picco di bottinatura.
Pilastro 2
AI per filiera e ristorazione
Il secondo pilastro copre tutto ciò che succede dopo il campo: trasformazione, tracciabilità, ristorazione, R&D food-tech. Lavoriamo con trasformatori, distributori, gruppi della ristorazione e startup food-tech che hanno superato il foglio Excel ma non possono permettersi un team ML interno.
Cosa include
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Tracciabilità di filiera
Dal campo alla tavola, con documentazione AI auditabile e segnalazione delle interruzioni di catena.
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Controllo qualità automatizzato
Computer vision per la classificazione visiva; fusione sensoriale per profili aromatici, cromatici, di tessitura.
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Previsione di domanda per la ristorazione
Previsione per coperto che regge la realtà del sabato sera, non solo la media del foglio.
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Menu engineering con solver di vincoli
Marginalità, stagionalità e approvvigionamento risolti insieme invece che a compartimenti stagni.
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Accelerazione R&D alimentare
Formulazione assistita da AI e ricerca su profilo sensoriale per nuovi prodotti e sostituzioni di ingredienti.
Esempi applicati
- Un imbottigliatore di olio extravergine che standardizza la documentazione di provenienza su undici frantoi con una pipeline condivisa OCR e classificazione.
- Un gruppo di alta ristorazione che consolida prenotazioni, pattern di no-show e ordini ingredienti in una decisione settimanale unica.
Pilastro 3
Automazione processi AI
Pratica cross-settore per lavoro operativo che non rientra nel Pilastro 1 o 2 ma a cui si applica la stessa metodologia. Soprattutto workflow document-heavy o multilingua che esauriscono un team operations piccolo.
Cosa include
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Workflow documentali bilingue o trilingue
Pipeline IT / EN / ES / FR che rispettano la sfumatura legale e commerciale, non una traduzione automatica grezza.
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Triage e routing in ingresso
Classificazione assistita da AI di richieste, contratti e ticket in ingresso, con soglie di confidenza prudenti.
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Knowledge base e sistemi di retrieval
Ricerca interna che funziona quando nessuno ricorda in quale cartella sta il contratto giusto.