Un’unica base per archiviare ed elaborare grandi volumi di dati. Connettori e API collegano gestionali, CRM, email, database, sensori IoT e applicazioni cloud, in batch o in tempo reale.

Documenti, procedure e dati vengono indicizzati in una knowledge base semantica. Con l’architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation) l’AI risponde solo con informazioni aziendali e cita la fonte.

Una wiki aziendale scritta e mantenuta dagli agenti AI: documenti, email e riunioni diventano pagine ordinate e collegate su clienti, prodotti e procedure. Ogni modifica è approvabile da un responsabile.

Modelli linguistici di ultima generazione comprendono, riassumono, traducono e generano testi. La piattaforma è indipendente dal modello: in cloud o on-premise, in base a costi e riservatezza.

Agenti AI specializzati pianificano i compiti, usano gli strumenti a disposizione e collaborano tra loro. Un orchestratore assegna il lavoro, controlla i risultati e coinvolge una persona quando serve.

Gli agenti agiscono nei sistemi aziendali: creano record, aggiornano ordini, inviano email, aprono ticket. I flussi partono da un evento, come un’email in arrivo, o da una pianificazione.

Modelli di machine learning per analisi predittive, forecasting, rilevamento di anomalie e ottimizzazione. L’Explainable AI rende trasparente il motivo di ogni previsione o suggerimento.

L’elaborazione avviene vicino alla fonte del dato, riducendo i volumi trasmessi, i tempi di risposta e lo spazio di archiviazione. Ideale per impianti produttivi, campi agricoli e punti vendita.

Permessi per ruolo, cifratura dei dati, registro completo di ogni azione degli agenti, approvazione umana sui passaggi critici e monitoraggio delle prestazioni. La piattaforma è progettata nel rispetto di GDPR e AI Act.