L’Intelligenza Artificiale che genera risultati operativi.
Studio di progettazione di sistemi di Generative AI per PA, finance e industria — non una software house, non un'agenzia, non un corso.
Progettiamo sistemi di Generative AI per organizzazioni complesse: analizziamo i processi, costruiamo architetture affidabili, integriamo modelli e dati, automatizziamo attività operative e misuriamo il valore prodotto con KPI concreti.
In due settimane capisci se un processo è pronto per l'AI, quale architettura serve e quale ritorno puoi aspettarti.
Agnostici per tecnologia: ci adattiamo alle specifiche del cliente
Risultati
Il valore di un progetto di AI si misura negli effetti, non nella tecnologia impiegata.
Riduzione tempi
Da 4-5 ore-persona a pochi minuti per preventivo in un progetto verificato con Gruppo SAG; da giorni a consultazione immediata in chat in un progetto verificato con FBS SPA.
Riduzione costi
Conseguenza economica attesa delle ore liberate e degli errori evitati misurati sopra: non pubblichiamo qui una cifra di risparmio a sé, perché non l'abbiamo ancora verificata su un progetto specifico.
Riduzione errori
86% di accuratezza nell'estrazione automatica delle quote dimensionali da tavole CAD, misurata su un progetto verificato con Gruppo SAG.
Automazione controllata
Riconciliazione dei pagamenti e gestione delle chiamate ricorrenti, con soglie di confidenza ed escalation umana sui casi incerti.
Produttività
Più pratiche, richieste o attività gestite a parità di risorse, senza ridurre controllo, qualità o compliance — coerente con i tempi e l'automazione misurati sopra, ma senza una cifra di produttività verificata a sé.
ROI
Indicatori economici e operativi definiti in assessment e monitorati dopo il rilascio, non stimati solo a fine progetto.
Misuriamo ciò che possiamo dimostrare.
I risultati pubblicati partono da processi verificabili, non da benchmark generici.
Scopri se il tuo processo è prontoIn sintesi
Sistemi
non chatbot
Architetture connesse ai vostri processi, dati e sistemi già in uso — non un assistente isolato collegato a un modello.
Governance
non black box
Audit trail, guardrail e supervisione umana su ogni decisione assistita: pensati per contesti regolati, non aggiunti dopo.
Risultati
non promesse
Tempo di lavorazione, errori evitati, ore liberate: ogni progetto ha indicatori concordati fin dall’Assessment.
Casi tipici
Istruttoria pratiche più veloce
Classificazione, estrazione dati e sintesi per chi lavora istanze, pratiche o richieste ogni giorno.
Ricerca su archivi documentali
Enterprise Search con fonti sempre citate su manuali, normativa interna e documentazione tecnica.
Assistenti su processi specifici
AI Agents con perimetro operativo definito, integrati con i gestionali già in uso.
Quattro problemi, non otto tecnologie
Futura AI non è una startup che sperimenta con l’intelligenza artificiale. È un team specializzato che progetta e porta in produzione sistemi di Generative AI per processi reali e organizzazioni complesse. E i motivi per cui ci chiamano, alla fine, sono quattro.
Automatizzare processi documentali complessi
Pratiche, contratti, tavole CAD, causali di pagamento: documenti letti e trascritti a mano, con tempi lunghi ed errori che si pagano a valle. Li leggiamo, classifichiamo ed estraiamo automaticamente, con revisione umana sui casi incerti.
Automatizzare attività operative con AI Agents
Sequenze ripetitive che leggono dati, consultano documenti ed eseguono passaggi entro regole definite: riconciliazione dei pagamenti, gestione delle chiamate ricorrenti, preparazione di istruttorie. Con soglie di confidenza ed escalation umana.
Il metodo
Rendere interrogabile la conoscenza aziendale
Normativa interna, manuali tecnici, procedure: archivi in cui le persone sanno dove cercare ma impiegano troppo tempo a trovare e verificare. Enterprise Search con fonti sempre citate, permessi coerenti e risposte verificabili.
Portare l’AI in produzione in ambienti regolamentati
Dove dati sensibili, audit trail e conformità AI Act non sono negoziabili: architetture cloud, on-premise o ibride, guardrail applicativi, tracciabilità delle decisioni e KPI monitorati dopo il go-live, non solo in demo.
Il metodo
Da dove partire, in base al tuo ruolo
Direzione, IT, compliance e responsabili di processo guardano lo stesso progetto da angoli diversi. Parti dalla domanda più vicina alla tua responsabilità.
I nostri clienti
Organizzazioni pubbliche e private con cui lavoriamo, raggruppate per tipo di rapporto: sistemi in produzione, istituzioni, formazione e ricerca, altri progetti e collaborazioni.
Progetti in produzione
FBS SPA
Finance
Due sistemi in produzione: Enterprise Search su documentazione normativa e riconciliazione automatica dei pagamenti in ingresso
Volumio
Tecnologia e prodotto
Motore di raccomandazione musicale basato su RAG, in produzione
Aivora
Tecnologia e AI
Agente vocale per le chiamate in ingresso con RAG, in produzione
Gruppo SAG
Industria e Manufacturing
Document Intelligence su tavole CAD, in produzione
Istituzioni
Regione Emilia-Romagna
Pubblica Amministrazione
Camera di Commercio di Bologna
Pubblica Amministrazione
Formazione e ricerca
Università di Bologna
Formazione e ricerca
Ricerca su sentiment analysis del brand con modelli linguistici
IFOA
Formazione professionale
Progetti di innovazione e formazione su AI
Fondazione ITS Academy Adriano Olivetti
Formazione professionale
Progetto di formazione su AI
Burndown Studio
Soluzioni AI
Formazione su AI
Il metodo
Quattro problemi si risolvono combinando otto competenze, non scegliendo da un catalogo: in ogni progetto le mescoliamo in base al processo, ai dati e ai vincoli dell’organizzazione.
Il metodo parte sempre da un processo reale, non da una tecnologia da applicare.
Scopri se il tuo processo è prontoL’AI non si improvvisa. Si progetta.
Una disciplina che unisce ricerca, ingegneria e business.
Un sistema di AI per Pubblica Amministrazione, finanza o industria non può limitarsi a rispondere bene in una demo. Deve inserirsi in processi reali, trattare dati sensibili, rispettare vincoli normativi, lasciare traccia delle decisioni e produrre evidenze misurabili. Per questo partiamo dall’architettura, non dallo strumento: modelli, dati, ruoli umani, integrazioni, controlli e KPI vengono progettati insieme.
Impostare il problema con metodo
Ipotesi, metriche, insieme di prova e criteri di validazione definiti prima di scrivere codice — il metodo scientifico applicato a un progetto industriale.
Parlare la lingua della direzione
Le docenze in Bologna Business School, il mentorship del Prof. Silvi (economia aziendale, Università di Bologna) e il confronto continuo con manager, CIO e responsabili innovazione servono a tradurre un vincolo tecnico in una decisione di business.
Portare un modello in produzione
La distanza fra un modello che risponde bene e un sistema robusto, governabile e manutenibile è la parte del lavoro dove i progetti si perdono.
Misurare invece di stimare
Qualità dei dati, performance sui casi reali e controllo degli errori: senza numeri costruiti su un insieme di prova, la valutazione resta un’impressione.
Integrare con l’esistente
Infrastrutture, database, API e sistemi informativi già presenti nell’organizzazione: un sistema che non si integra resta una demo, indipendentemente da quanto è buono.
Futura AI è uno studio specializzato: un nucleo ristretto che segue direttamente i progetti, con specialisti coinvolti sul singolo progetto quando servono competenze verticali. È una scelta, non una fase di transizione — su sistemi che devono entrare in processi regolati, chi progetta l’architettura è la stessa persona che risponde del risultato, e questa è precisamente la differenza fra un progetto di AI solido e un esperimento che resta fuori dall’operatività. Ha anche un effetto pratico sui tempi: senza livelli di approvazione interni da attraversare, le decisioni si prendono nell’arco di una conversazione, non di settimane di allineamento — è una delle ragioni per cui un Assessment richiede due settimane, non due mesi.
Partner e programmi
Il Nostro Approccio
Ogni progetto segue un framework preciso, pensato per ridurre il rischio e rendere misurabile il risultato fin dall'inizio.
- 01Analisi
- 02Disegno del processo
- 03Architettura AI
- 04Sviluppo
- 05Testing
- 06Deployment
- 07Misurazione KPI
- 08Miglioramento continuo
Non è un metodo teorico: è la sequenza che applichiamo, adattandola ai vincoli tecnici, normativi e organizzativi di ogni cliente.
Sicurezza e governance by design
Per noi la sicurezza non è un capitolo finale del progetto: è un requisito di progettazione. Un sistema di AI che espone dati, si lascia manipolare da input malevoli, non rispetta i permessi o non lascia traccia delle proprie decisioni non è pronto per la produzione.
Cosa significa security by design in un sistema di AI
I controlli sono integrati nel disegno del sistema fin dall'inizio — guardrail, dati non fidati, governance dei dati, scelta del deployment — non aggiunti dopo il rilascio.
Un sistema di AI progettato in sicurezza by design non aggiunge controlli dopo il rilascio: li integra fin dalla fase di disegno. Un guardrail è una regola operativa che filtra input e output, limita le azioni che il sistema può eseguire e stabilisce quando deve fermarsi e chiedere conferma invece di rispondere. Ogni contenuto recuperato da documenti, email o pagine web viene trattato come input non fidato, con isolamento delle istruzioni e sanitizzazione per resistere a tentativi di prompt injection. La governance dei dati impone che nessun addestramento avvenga sui dati del cliente senza autorizzazione esplicita, con ambienti separati e permessi coerenti con i ruoli già in uso nell'organizzazione. Il deployment, cloud, on-premise o ibrido, si sceglie in base a residenza dei dati, continuità operativa e infrastruttura esistente, non per default tecnologico.
Come si garantisce la tracciabilità delle decisioni
Cosa cambia per un procedimento amministrativo: audit trail su fonti e azioni, human-in-the-loop sulle decisioni ad alto impatto, classificazione del rischio e red teaming prima del rilascio.
Un audit trail è la registrazione strutturata di ogni decisione assistita da un sistema di AI: quale fonte ha generato una risposta, quale azione è stata eseguita, in quale momento e con quale esito. Senza questa tracciabilità un sistema non può essere usato in un procedimento che richiede motivazione, come un atto amministrativo o una valutazione di rischio. Per questo le azioni ad alto impatto restano soggette a verifica o conferma umana, il cosiddetto human-in-the-loop: il sistema propone, una persona responsabile decide. La classificazione del rischio, la documentazione tecnica e la responsabilità operativa vengono definite fin dalla fase di design, in linea con i requisiti dell'AI Act. Prima del rilascio, ogni sistema attraversa red teaming e test avversariali mirati a comprometterlo, con revisione delle vulnerabilità emerse su casi realistici.
Guardrail applicativi
Filtri su input e output, validazione delle risposte, limiti sulle azioni eseguibili e gestione esplicita dei casi in cui il sistema deve fermarsi.
Difesa da prompt injection
Ogni contenuto recuperato da documenti, pagine, email o knowledge base viene trattato come input non fidato: isolamento delle istruzioni, sanitizzazione e controllo delle azioni.
Governance dei dati
Nessun addestramento sui dati del cliente senza autorizzazione esplicita, separazione degli ambienti, permessi coerenti con ruoli e policy esistenti.
On-premise e hybrid
Deployment cloud, on-premise o ibrido in base a residenza dei dati, continuità operativa, requisiti di audit e infrastruttura già adottata.
Audit trail e human-in-the-loop
Decisioni, fonti e passaggi rilevanti vengono tracciati; le azioni ad alto impatto restano soggette a verifica o conferma umana.
Allineamento a AI Act e compliance
Classificazione del rischio, documentazione tecnica, trasparenza e responsabilità operative vengono considerate fin dalla fase di design.
Red teaming, test avversariali e verifica dei comportamenti limite fanno parte del collaudo: un sistema va in produzione solo quando accuratezza, robustezza, sicurezza e tracciabilità sono state valutate su casi realistici.
Prima di progettare guardrail e audit trail, serve capire se il processo regge l’AI.
Scopri se il tuo processo è prontoQuando ha senso introdurre l’AI
Non tutti i processi traggono beneficio dall'intelligenza artificiale. Riconoscere i segnali giusti evita di introdurla dove non serve, e aiuta a dare priorità a dove conta davvero.
Processi ripetitivi ad alto volume
Attività che si ripetono decine o centinaia di volte al giorno, con logica riconoscibile e regole individuabili.
Molta documentazione non strutturata
Archivi ampi di PDF, email, moduli e scansioni difficili da interrogare con gli strumenti attuali.
Tempi lunghi di ricerca informazioni
Le persone sanno dove cercare, ma impiegano troppo tempo a trovare e verificare l'informazione corretta.
Errori frequenti nei controlli
Verifiche manuali che, per volume o complessità, producono un tasso di errore non più accettabile.
Conoscenza distribuita tra pochi esperti
Competenze critiche che dipendono da poche persone, con rischio concreto in caso di turnover o assenze.
Necessità di auditabilità
Processi in cui ogni decisione deve poter essere ricostruita, motivata e verificata a posteriori.
Il segnale giusto va verificato su dati, vincoli e lavoro quotidiano.
Scopri se il tuo processo è prontoI limiti che dichiariamo
Un fornitore che parla solo di prestazioni e automazione non sta dicendo tutto. Preferiamo dichiarare anche dove un sistema di AI non è la risposta giusta, prima che lo scopriate in produzione.
Quando non conviene un LLM
Processi con logica stabile e poche eccezioni si risolvono meglio con regole o automazione tradizionale: più economica, più prevedibile, senza il rischio di allucinazioni.
RAG o fine-tuning
Non sono intercambiabili: il RAG aggiorna la conoscenza senza riaddestrare il modello, il fine-tuning cambia il comportamento. La scelta dipende dal problema, non dalla moda del momento.
Perché il 100% di automazione è spesso l'obiettivo sbagliato
Automatizzare fino all'ultimo caso limite costa più di quanto risparmia: la soglia giusta lascia alle persone i casi che meritano davvero una decisione umana.
Come si governano allucinazioni e prompt injection
Non si eliminano con una promessa: si riducono con guardrail, verifica delle fonti, soglie di confidenza ed escalation umana sui casi incerti.
Quali dati servono per un Assessment
Un campione rappresentativo, non l'archivio intero: bastano poche decine di casi reali per capire se il processo è pronto.
Quali decisioni restano sempre umane
Le azioni ad alto impatto — quelle che richiedono motivazione, responsabilità o comportano un rischio per la persona coinvolta — restano soggette a conferma umana, per scelta di design, non per limite tecnico.
Cos'è, per noi, un sistema di AI
Un sistema di AI non è un chatbot, un plugin o un prompt scritto bene. È l’insieme di elementi che permette all’intelligenza artificiale di operare dentro un processo reale, con responsabilità, controlli e risultati misurabili.
Modelli
Scelti in base al compito da svolgere, non alla notorietà del fornitore.
Dati
Fonti autorizzate, con qualità e provenienza note, su cui il sistema può basare le risposte.
Workflow
Il punto esatto del processo in cui l’AI interviene, e cosa succede prima e dopo.
Permessi
Chi può usare il sistema, a quali condizioni, e a quali dati e azioni può accedere.
Integrazioni
Connessioni reali con i sistemi già in uso: gestionali, protocollo, database, API.
Guardrail
Limiti espliciti su cosa il sistema può e non può fare, anche davanti a input malevoli.
Audit trail
Tracciabilità di fonti, azioni e decisioni, verificabile in qualunque momento.
KPI
Indicatori concreti che dicono se il sistema funziona, non solo se risponde bene.
Se manca anche uno di questi elementi, non è un sistema: è un esperimento che, prima o poi, qualcuno dovrà smettere di usare. È anche per questo che non parliamo troppo di ChatGPT: non è la scelta di un modello a fare la differenza, ma la progettazione di tutto il resto.
Tecnologie scelte con criterio
Le tecnologie contano quando sostengono una decisione progettuale. Ogni componente viene selezionato in base al processo, al livello di rischio, ai dati disponibili e ai vincoli infrastrutturali.
Come si collegano, in un sistema tipico
Cloud, on-premise o ibrido non sono preferenze: sono scelte architetturali guidate da sicurezza, compliance, residenza dei dati e continuità operativa.
accuratezza nell'estrazione automatica delle quote dimensionali da tavole CAD, misurata su un progetto di Document Intelligence verificato (dettagli nei Progetti)
Come si misura questo numero, e perché non ne dichiariamo uno più alto
Lavoriamo sia con modelli open-source sia con servizi PaaS erogati tramite i principali cloud provider — AWS, Azure, GCP — scegliendo caso per caso in base a costo, prestazioni, residenza dei dati e vincoli di sicurezza del cliente. Non siamo legati a un singolo fornitore di modelli.
Domande frequenti
Cosa fa Futura AI?
Futura AI progetta sistemi di Generative AI per organizzazioni complesse, non chatbot isolati. Analizziamo i processi esistenti, costruiamo architetture affidabili — AI Agents, Document Intelligence, Enterprise Search, Custom LLM — integriamo modelli e dati con i sistemi già in uso (ERP, CRM, protocollo) e automatizziamo attività operative mantenendo tracciabilità e supervisione umana. Ogni progetto attraversa lo stesso framework in otto fasi, da Assessment a Continuous Improvement, ed è misurato con KPI concreti concordati fin dall'inizio: tempo medio di lavorazione, percentuale di casi gestiti senza rilavorazione, riduzione degli errori di completezza.
Un esempio tipico è un ufficio che riceve istanze da cittadini o imprese: il sistema classifica la richiesta, estrae i dati rilevanti, segnala i documenti mancanti e prepara una sintesi per l'istruttore, lasciando la decisione finale a una persona. Lavoriamo così sia per organizzazioni pubbliche sia per imprese private, con architetture pensate per restare governabili anche quando i processi sono regolati.
Per quali settori lavora Futura AI?
Lavoriamo principalmente con Pubblica Amministrazione, Regioni, banche e assicurazioni, industria e manufacturing: contesti con processi regolati, dati sensibili e requisiti di sicurezza elevati, dove la tracciabilità delle decisioni assistite dall'AI è un requisito, non un'opzione. Nella pubblica amministrazione, per esempio, i sistemi supportano l'istruttoria delle pratiche mantenendo evidenza della fonte di ogni informazione estratta; in banche e assicurazioni intervengono in processi di valutazione che devono restare conformi alla normativa di settore e all'AI Act; nell'industria e nel manufacturing collegano documentazione tecnica, gestionali di produzione e controllo qualità. In tutti questi contesti l'obiettivo non è sostituire chi decide, ma rendere più veloce e più tracciabile il lavoro di raccolta, verifica e sintesi che precede la decisione, con controlli e soglie di confidenza definiti caso per caso. Non lavoriamo bene, invece, su processi privi di regole riconoscibili o senza alcun titolare interno disposto a governarli.
Da dove si inizia un progetto con Futura AI?
La maggior parte dei progetti parte da un Assessment AI su un singolo processo ad alto impatto: un'analisi mirata, della durata indicativa di circa due settimane, che restituisce mappatura del processo, valutazione di fattibilità, architettura di massima e stima indicativa, senza impegno di sviluppo. Il percorso si svolge in tre fasi: un colloquio iniziale per capire contesto e vincoli, un'analisi sul processo scelto — dati disponibili, sistemi coinvolti, criticità, requisiti di sicurezza — e una restituzione finale con la raccomandazione. Se dall'analisi emerge che il processo non è pronto per l'AI, o che una soluzione più semplice produrrebbe più valore, lo diciamo con la stessa chiarezza con cui presenteremmo un'architettura. È il modo in cui riduciamo il rischio di un investimento prima ancora che venga impegnato un budget, e permette all'organizzazione di decidere le priorità su base concreta invece che su un'intuizione.
Futura AI lavora solo in cloud o anche on-premise?
Siamo agnostici per tecnologia. Il deployment — cloud, on-premise o ibrido — segue i vincoli dell'organizzazione: quando la residenza dei dati o la normativa di settore non sono negoziabili, come spesso accade in pubblica amministrazione, banche e assicurazioni, l'architettura resta on-premise o ibrida invece di forzare un'infrastruttura cloud per default. La scelta viene fatta durante l'Assessment iniziale, insieme a continuità operativa, requisiti di audit e infrastruttura già adottata dall'organizzazione, non dopo che il sistema è già stato progettato. Questo vale anche per i modelli linguistici: quando un modello generico non basta per il linguaggio specialistico o il livello di responsabilità richiesto, valutiamo fine tuning, model selection o soluzioni ibride, sempre a partire dai vincoli reali del cliente e non da una preferenza tecnologica di partenza. Lo stesso approccio guida le integrazioni con ERP, CRM, MES e protocollo già in uso, senza imporre di sostituirli.
Ogni organizzazione ha processi diversi.
L’Intelligenza Artificiale genera valore solo quando viene progettata attorno alle persone che la useranno, ai dati disponibili, ai vincoli di sicurezza e ai processi in cui dovrà operare. Un Assessment AI serve a capire se il processo è pronto, quale architettura serve e quale ritorno aspettarsi.
Richiedi un Assessment AI