IA: indispensabile, ma in continua evoluzione

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Todor Dobrikov
Head of Applied AI Expert Group

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I nostri servizi

AI strategy e modello operativo

L’IA è ormai parte dello stack tecnologico. Per massimizzarne il valore serve una visione chiara, una strategia ben definita. Vi supportiamo nel rendere operativa l'IA (ruoli, responsabilità, processi decisionali), nel value tracking e nel controllo di costi e utilizzo, per scalare l’IA in modo trasparente, efficiente e sostenibile.
 

 

Agentic AI

Gli LLM sono ormai parte della quotidianità, a partire da ChatGPT. Danno il meglio in combinazione con dati proprietari, ad esempio tramite RAG. I moderni agenti LLM pianificano, usano strumenti, eseguono compiti e orchestrano altri sistemi. d‑fine realizza i vostri casi d’uso e ne supporta una messa in produzione sicura, in cloud o on‑premise.

Piattaforme IA & MLOps (industrializzazione dell’IA)

Un semplice PoC non basta più: per implementare con successo l’intelligenza artificiale servono processi scalabili, responsabilità chiare e una solida base tecnologica. Supportiamo i nostri clienti nella scelta o nello sviluppo di moderne piattaforme di IA (build vs. buy), in MLOps end‑to‑end (pipeline, deployment, monitoraggio, governance) e nell’integrazione di soluzioni GenAI – in modo sicuro, efficiente e sostenibile in esercizio.

Forecasting & Decision Intelligence

I modelli di previsione sono utilizzati da molto tempo, ad esempio nella gestione dei rischi o per stimare la domanda e i volumi di vendita. In questo ambito, i metodi di IA più avanzati stanno progressivamente sostituendo i modelli di regressione classici e le analisi di serie storiche. d-fine supporta la selezione e l’implementazione degli approcci più adeguati, bilanciando qualità delle previsioni e complessità.

Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale (EU AI Act)

Progettiamo e implementiamo framework di valutazione e test per soluzioni di ML e GenAI, in modo che la qualità sia tracciabile e rimanga stabile in fase operativa. Ciò include verifiche di robustezza, rilevamento del drift, analisi degli errori e monitoraggio in produzione. In questo modo il comportamento dei modelli diventa misurabile, controllabile e continuamente migliorabile lungo l’intero ciclo di vita.

Servizi di IA su cloud

Le soluzioni di IA su cloud (ad es. AWS, Microsoft Azure) riducono drasticamente il tempo che separa l’idea dal prototipo. Risorse di calcolo, pipeline e potenti modelli pre‑addestrati consentono di ottenere valore in tempi molto brevi. d-fine offre supporto e consulenza per permettervi di sfruttare appieno il potenziale di questa ampia gamma di soluzioni.

Valutazione, test e monitoraggio dell’AI

Progettiamo e implementiamo framework di valutazione e test per ML e GenAI, in modo che la qualità sia tracciabile e rimanga stabile. Ciò include verifiche di robustezza, rilevamento della deriva dei modelli, analisi degli errori e monitoraggio in produzione. In questo modo il comportamento dei modelli diventa misurabile, controllabile e continuamente migliorabile lungo l’intero ciclo di vita.

Workshop e corsi di formazione

L’identificazione e la valutazione dei casi d’uso, così come lo sviluppo delle competenze sia in termini di educazione sull’AI sia rispetto a tecnologie e metodi specifici, svolgono un ruolo centrale nell’utilizzo professionale e sistematico dell’intelligenza artificiale. d-fine offre workshop di ideazione e un’ampia gamma di corsi di formazione.

Esempi di progetto

AI‑MED: Intelligenza artificiale per la diagnostica e la prognostica medica

Definizione di standard per test e strumenti per valutare le performance dell’intelligenza artificiale nei sistemi medici di diagnostica e prognostica

L’intelligenza artificiale (IA) è sempre più utilizzata nella diagnostica e nella prognostica medica, aprendo nuove possibilità in termini di precisione, efficienza e intervento precoce. Allo stesso tempo, si tratta di un ambito ad alto rischio, in cui decisioni errate possono avere conseguenze rilevanti. Nonostante il rapido progresso tecnologico, manca attualmente una dotazione di standard nei test e negli strumenti  che permettano di valutare in modo sistematico e riproducibile la sicurezza, la robustezza, la spiegabilità e le prestazioni dei sistemi di IA in ambito medico. È proprio qui che interviene AI‑MED. L’obiettivo è sviluppare uno strumento di test completo che valuti i modelli di IA e i dataset sottostanti lungo l’intero ciclo di vita – dalla selezione dei dati e dall’addestramento fino all’impiego in contesto clinico. Oltre alle prestazioni, l’attenzione è rivolta in particolare agli aspetti di sicurezza specifici dell’IA, alla robustezza rispetto a perturbazioni e attacchi, nonché alla spiegabilità, interpretabilità e quantificazione dell’incertezza dei modelli.

Il progetto combina ricerca metodologica e valutazione orientata all’applicazione, basata su un caso d’uso medico. Sulla base di analisi sistematiche vengono sviluppate caratteristiche di qualità, metriche, requisiti di test e metodi di prova, che sono poi integrati in uno strumento di test modulare concepito per essere il più possibile generalizzabile. I risultati saranno documentati scientificamente e costituiranno la base per futuri processi di certificazione e standardizzazione. Il progetto è commissionato dall’Ufficio federale per la sicurezza informatica (BSI), che si occuperà in particolare di far confluire i risultati negli organismi di standardizzazione nazionali e internazionali.

Il progetto fornisce così un contributo fondamentale all’affidabilità dell’IA in ambito medico e crea le condizioni per un uso sicuro, trasparente e responsabile dei sistemi di diagnostica e prognostica supportati dall’IA nel settore sanitario.

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