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Metodo

Consegna disciplinata, da chi ha già messo IA in produzione.

Trattiamo l'IA come il sistema di produzione che deve diventare — con il rigore di un vero team di ingegneria e l'onestà di un partner che vorreste dalla vostra parte del tavolo.

Principi

Cinque su cui non scendiamo a compromessi.

  • 01

    Lo diciamo quando l'IA è la risposta sbagliata

    Se una query SQL, un rule engine o un modulo meglio progettato risolve, è quello che consigliamo. Non veniamo pagati per IA fine a sé stessa — veniamo pagati per risultati che sopravvivono al prossimo budget review.

  • 02

    Valutazioni prima del deployment

    Nessun agente va in produzione senza una eval suite, un owner dalla vostra parte e una metrica che decide se resta. L'eval suite fa parte di ogni deliverable, non un ripensamento.

  • 03

    Senior di default

    Ogni progetto è guidato da ingegneri e strateghi senior. Niente junior in rotazione, niente apprendistato sul vostro progetto, niente seconda squadra offshore non concordata.

  • 04

    Human-in-the-loop finché serve

    L'autonomia è un permesso che un agente si guadagna passando le eval nel tempo. Fino ad allora, un umano firma sulle azioni che contano. La fiducia si costruisce in incrementi.

05

Pensati per la nuova economia

Una società AI-native non dovrebbe assomigliare a una consulenza tradizionale con una 'AI practice' attaccata. Consegniamo con team senior una frazione più piccoli delle consulenze tradizionali, e questa efficienza la trasferiamo in pricing a prezzo fisso e value-based. Niente body-shopping. Niente ramp-up tax. Niente meeting con quattro persone dove una sola avrebbe potuto rispondere via e-mail.

Metodo

Diagnose · Design · Deliver · Operate

Un metodo su cui pianificare. Quattro fasi, ognuna con deliverable fissi e un'uscita chiara. Si può fermare dopo qualsiasi fase — e ciò che abbiamo costruito resta vostro.

01

Diagnose

5–10 giorni lavorativi · prezzo fisso

Mappiamo i vostri processi, dati, sistemi e persone. Ricevete una valutazione scritta con opportunità classificate, un registro dei rischi e un budget realistico — vostro, qualunque sia il prossimo passo.

  • Mappa di AI-readiness su team & dati
  • Backlog di use case classificati con build/buy/skip
  • Registro dei rischi & starter di governance
  • Roadmap, tempi e budget indicativi
02

Design

2–4 settimane

Architettura della soluzione per i casi scelti: scelta del modello, design del retrieval, surface degli strumenti, strategia di valutazione, piano di integrazione, sequenza di rollout, change enablement.

  • Documento di design funzionale + tecnico
  • Eval suite definita & seed data etichettata
  • Catalogo integrazioni & MCP
  • Piano di cutover, rollout & comunicazione
03

Deliver

4–16 settimane

Sprint da due settimane con un champion al vostro fianco. Utenti reali dalla settimana uno. Status onesto, change log pulito, codice nel vostro repo. Il go-live è un milestone, non un finale.

  • Agenti / automazioni production-ready
  • Eval suite, dashboard, alert
  • Formazione end-user & runbook
  • Finestra di hypercare di 30 giorni
04

Operate

Continuo · retainer mensile

I sistemi AI vanno alla deriva. I modelli cambiano. I dati cambiano. La vostra attività cambia. Monitoriamo il comportamento in produzione, eseguiamo eval di regressione a ogni upgrade di modello, ottimizziamo i costi e portiamo con voi la roadmap AI.

  • Supporto SLA & gestione incidenti
  • Review mensile di eval & costi
  • Review trimestrale di roadmap & business
  • Backlog di miglioramento continuo
Cosa rifiutiamo

Quattro linee che non superiamo.

Preferiamo perdere il deal piuttosto che consegnare qualcosa che danneggi la vostra attività in silenzio fra sei mesi.

  • 01

    ×IA fine a sé stessa

    Se una query SQL, uno script o un modulo riprogettato risolve il problema, lo diciamo. Non vestiamo l'ovvio con un wrapper di modello per gonfiare il perimetro.

  • 02

    ×Chatbot che allucinano davanti agli executive

    Se un caso d'uso non passa una eval suite di cui vi fidate, non va in live. Risposte sbagliate dette con tono sicuro a chi decide è la cosa peggiore che l'IA possa fare a un'azienda.

  • 03

    ×Deployment a scatola nera

    Ricevete il codice, i prompt, l'eval suite, le dashboard e il runbook. Se domani ce ne andassimo, il vostro team potrebbe continuare a operarlo.

  • 04

    ×Pilota di facciata

    Ogni progetto deve avere un owner nella vostra organizzazione e una metrica in gioco. Niente pilota-vetrina che tutti elogiano e poi dimenticano.

Vediamo come si traduce sul vostro progetto.

Scegliete un caso d'uso che vi blocca. Ci dedichiamo 30 minuti, onestamente.