La mission della R&S di Piazza Copernico è fornire le soluzioni AI più adeguate ai bisogni delle imprese, a partire dall’analisi delle esigenze, per arrivare alla progettazione di algoritmi e software corrette nei risultati e garantire la governance del progetto tecnologico, della riservatezza dei dati e dei costi.
Con il team di Semanticase e un network selezionato di professionisti di diverse specializzazioni, ci occupiamo delle tre fasi del ciclo di vita del progetto di AI Integration:
RICERCA
Questa fase si concentra su scouting dei modelli, prototipazione e testing di metodologie e algoritmi. Operiamo attraverso PoC e progetti sperimentali con l’obiettivo di esplorare i problemi, valutare i modelli AI, analizzare la fattibilità, realizzare e testare prototipi per delineare il percorso evolutivo dei progetti AI.
SVILUPPO
Questa fase riguarda l’implementazione concreta di modelli, algoritmi e tecniche di AI scelte per risolvere problemi reali. È un processo di realizzazione di pipeline complesse che agisce su dati reali per la digitalizzazione di processi operativi e include:
- personalizzazione dei modelli AI
- integrazione dei sistemi AI e software
- ottimizzazione e scalabilità delle soluzioni
PRODUZIONE
Questa fase si occupa della gestione a regime dei progetti AI realizzati, assicurandone le prestazioni e misurando i risultati dei modelli nel contesto reale. Riguarda le attività di:
- integrazione con i prodotti/processi esistenti
- erogazione su larga scala
- ottimizzazione continua
- misurazione di KPI di performance
I pilastri fondamentali dell’innovazione di Semanticase sono:
Adattabilità
l’innovazione negli strumenti tecnologici deve adeguarsi alle esigenze dell’utilizzatore, le cui esigenze entrano come dato utile nei modelli AI
Riservatezza dei dati
L’interazione con l’AI può avvenire in modo controllato e riservato attraverso un’adeguata gestione della tecnologia per l’inferenza locale
Compliance con AI ACT
Adottare codici di condotta e pratiche nell’ottica della spiegabilità dei risultati, della trasparenza delle interazioni e della riservatezza in tutte le interazioni con l’AI
Multi-disciplinarietà nell’AI
I progetti di AI vedono l’interazione di diversi esperti in un dialogo equilibrato di expertise. Partecipa ai progetti: data scientist, full stack developer, linguisti e owner di processo e altri stakeholder
Tracciamento
Tutte le interazioni con l’AI sono tracciate localmente ed analizzate con metriche semantiche e quantitative
Governance
• Scelta tra LLM locali vs API
• Governo e spiegabilità delle pipeline AI integrata tra modelli NLP e LLM
• Controllo dei costi e policy dei dati
Modelli AI sviluppati in Semanticase
- Large Language Models (LLM) e LRM (Large Reasoning Model)
- Modelli testuali e multimodali
- API o inferenza locale con tracciamento/metriche
- Natural Language Processing (NLP) Avanzato
- Analisi semantiche evolute
- Classificazioni dinamiche e Named Entity Recognition (NER)
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) Personalizzato
- Agentic AI e Ambienti Multi-Agent
- Sistemi Multi-Agent Collaboration Protocols (MCP)
- Classificatori specializzati con addestramento su misura
- Knowledge Graph / RAG Graph integrati
- Machine Learning e Deep Learning avanzati
- Costruzione indicatori statistici
- Predittività, anomaly detection e data visualization dinamica
Competenze AI di Semanticase
- Analisi Semantica Avanzata con LLM
- Data Science e Machine Learning per soluzioni scalabili
- Ingegneria del Software per l’AI: interoperabilità e personalizzazione
- Ottimizzazione prestazioni su GPU/CPU multi-architettura
- Progettazione didattica e interazione avanzata con AI
- Analisi dei bisogni e ottimizzazione user experience basata su AI
- Revisione pipeline e comunicazione ai decisori (policymakers) tramite Explainable AI (XAI e VisXAI)
