Semanticase è oggi un sistema di competenze sull’ innovazione a supporto della digitalizzazione delle imprese, organizzazioni e processi di lavoro in diversi ambiti ad esempio operations, IT, HR e non solo. Per questo le competenze del team di Semanticase accompagnano le imprese nel percorso di digitalizzazione e adoption dell’AI, sia sul fronte dei modelli che tecnologico e AI literacy.

Le competenze di AI Integration riguardano in primis i modelli AI (NLP, uso di LLM via api o local inference, sviluppo di Agentic AI, Bot verticali, tracciamento delle interazioni, user adaptability, compliance con l’AI ACT europeo. Tuttavia, è importante garantire adeguata cura anche della componente di infrastruttura AI per garantire la scalabilità delle soluzioni, l’uso razionale delle risorse e l’efficienza dei processi di sviluppo. Per questo la nostra mission è fornire le soluzioni di intelligenza artificiale più adeguate ai bisogni delle imprese, a partire dallo studio delle esigenze, per arrivare alla scelta e alla progettazione di algoritmi e soluzioni software adeguate nei risultati e garantendo la governance del progetto tecnologico, della riservatezza e dei costi.

Semanticase è anche un laboratorio di Ricerca e Sviluppo continuo sull’intelligenza artificiale, con un’attenzione costante allo studio e valutazione dei modelli e delle tecnologie per la gestione dell’AI in contesti organizzativi e istituzionali. In sintesi, adottiamo un approccio multi-disciplinare che unisce le più attuali conoscenze AI (dagli LLM ai modelli NLP), con un alto livello tecnologico e contributi di diverse aree disciplinari (dalla linguistica, alla statistica, fino alle competenze verticali dei settori operativi interessati).

Le attività di AI integration

Con il team interno 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. Per questo se ritenuto utile possiamo operiare attraverso PoC e progetti sperimentali. Le attività di Ricerca hanno l’obiettivo di:

  • esplorare problemi,
  • valutare modelli AI,
  • analizzare fattibilità,
  • testare prototipi di soluzioni per delineare il percorso evolutivo dei progetti.

SVILUPPO AI

Questa fase riguarda l’implementazione concreta di modelli, algoritmi e tecniche di AI scelte per risolvere problemi reali. Quindi è un processo di realizzazione di pipeline complesse che agisce su dati reali per intervenire nella digitalizzazione di processi operativi e include:

  • personalizzazione dei modelli AI
  • integrazione dei sistemi AI e software
  • ottimizzazione e scalabilità delle soluzioni

PRODUZIONE AI

Questa fase si occupa della gestione a regime dei progetti AI realizzati, assicurando e misurando i risultati dei modelli nel contesto reale, pertanto riguarda le attività di:

  • integrazione con i prodotti/processi esistenti
  • erogazione su larga scala
  • ottimizzazione continua

Sviluppo Modelli AI e Agentic AI

Pilastri dell'Innovazione

per affrontare i progetti AI in Semanticase

Adattabilità

l’innovazione negli strumenti formativi deve perseguire l’adattamento della formazione alle esigenze individuali

Riservatezza dei dati

l’interazione con l’AI può avvenire in modo controllato e riservato attraverso un’adeguata gestione della tecnologia

Compliance con Ai ACT

adottare codici di condotta e pratiche nell’ottica della spiegabilità dei risultati, della trasparenza e della riservatezza in tutte le interazioni con l’AI

Multi-disciplinarietà nell’AI

I progetti AI vedono l’integrazione di diversi esperti in un dialogo equilibrato di expertise. partecipano al progetto AI: data scientist, full stack developer, esperti di processi formativi, linguisti e owner di processo

Tracciamento

Tutte le interazioni con l’AI sono tracciate ed analizzate con metriche qualitative e quantitative

Governance

• Scelta tra LLM locali vs API
• Governo e spiegabilità della pipeline AI integrata tra modelli NLP e LLM
• Controllo dei costi e policy dei dati

Competenze di AI

  • 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 (llama.cpp)
  • 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)

Modelli AI sviluppati in Semanticase

  • Large Language Models (LLM) e LRM (Large Reasoning Model)
    • Modelli testuali e multimodali
    • API e 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

Prodotti AI

  • Semanticase
  • Learnalyzer
  • PiCO
  • Smart RAG
  • LMS Helper