--- title: "Cosa facciamo: un sistema di agenti AI sull’ontologia dell’azienda e modelli a pesi aperti addestrati sul vostro compito — CSIDIA" description: "Mettiamo in un’unica ontologia persone, documenti, pratiche, processi e dati dell’azienda, governata e collegata da agenti AI che lavorano per le persone, con regole, permessi e conferme. Accanto, scegliamo un modello di AI a pesi aperti, lo addestriamo o lo rifiniamo (fine-tuning) sul vostro compito e lo facciamo lavorare in modo privato, sulla nostra infrastruttura o on-premise presso di voi." url: https://csidia.com/cosa-facciamo/ lang: it publisher: CSIDIA S.r.l. (https://csidia.com/) --- Cosa facciamo # Un sistema unico per l’azienda, governato da agenti AI. E modelli a pesi aperti, addestrati sul vostro scopo. Facciamo due cose, che lavorano insieme. Costruiamo un sistema che mette in un’unica ontologia le persone, i documenti, le pratiche, i processi e i dati dell’azienda, e lo facciamo governare e collegare da agenti AI che lavorano per le persone. E addestriamo modelli a pesi aperti sul vostro scopo: modelli di AI che si installano su macchine proprie, invece di usarli via internet da un grande fornitore pagando a consumo, e che tengono in casa i dati sensibili. Il sistema ## Un’unica ontologia dell’azienda, e agenti AI che la governano. Un’ontologia è un modello comune dell’azienda: ogni persona, documento, pratica, processo e dato ha un nome solo, un posto e i suoi legami con il resto. Chi segue quale pratica, quale documento serve per quale scadenza, quale processo tocca quali dati. Su questo modello lavorano gli agenti AI: leggono la posta e i documenti, seguono pratiche e scadenze, preparano il lavoro e fanno le azioni consentite nei programmi dell’azienda, per conto delle persone. Le persone e gli agenti trovano quello che serve senza cercarlo in molti programmi diversi. ### Regole Ogni agente ha regole scritte: che cosa può fare, che cosa no, quando deve chiedere. ### Permessi Ogni agente lavora dentro i confini e i permessi della persona o dell’organizzazione per cui lavora. ### Conferme Le azioni che contano partono solo con la conferma di una persona. L’agente propone, la persona decide. ### Registro Ogni passo resta scritto: che cosa l’agente ha letto, che cosa ha proposto, chi ha deciso. Tre agenti al lavoro ## Tre agenti che abbiamo costruito. Tre esempi del sistema, ognuno per un lavoro diverso. Lo schema è lo stesso: un modello comune dell’organizzazione, un agente che lavora per le persone, le loro regole, i loro permessi e le loro conferme. Per una persona ### Un’assistente personale che coordina un sistema di agenti Lavora per una persona su una workstation ed è il centro di un sistema di agenti: un agente per ogni progetto, e l’assistente che li coordina. - Posta, calendario e WhatsApp, seguiti in un posto solo. - Una coda dei lavori, che l’assistente affida agli agenti. - Le azioni che contano partono con il clic della persona. - Un registro di ogni passo. Per i clienti di uno studio ### L’agente di ogni cliente sulla piattaforma di uno studio professionale Sulla piattaforma dello studio, ogni persona e ogni organizzazione cliente ha il suo agente. - Lavora dentro i confini e i permessi di quella persona. - Fa le azioni della piattaforma, con la conferma della persona. - Usa un modello di frontiera per il lavoro normale. - Usa un modello a pesi aperti, in casa, per i dati sensibili. Per un’organizzazione ### Un agente che segue le pratiche quotidiane di un’organizzazione Lavora dentro la piattaforma dell’organizzazione. - Adempimenti, posta, scadenze e documenti, tenuti insieme. - Prepara il lavoro e propone le modifiche. - Non cambia niente da solo: decide una persona. Ogni agente usa il modello più adatto al compito, a pesi aperti quando i dati non possono uscire: in quel caso lavora sulla nostra infrastruttura o sulla vostra. Vi diciamo sempre quale modello legge che cosa. I modelli: la nostra filosofia ## Non il software: il modello addestrato sul vostro scopo. Accanto al sistema, il modello. Il software si può riscrivere e le funzioni si possono replicare. Quello che fa crescere un’azienda è un modello che conosce il suo lavoro, e una conoscenza che resta sua invece di uscire a ogni richiesta verso un modello chiuso. ### Su quel compito fa meglio Un modello generale ha conoscenze ampie ma generiche. Un modello addestrato sul vostro scopo conosce i vostri documenti, il vostro linguaggio, le vostre regole. Su quel compito fa meglio. ### La conoscenza resta vostra Quello che il modello impara dai vostri dati resta vostro. Il vostro sapere è il vostro vantaggio sui concorrenti: non deve diventare materiale di addestramento per l’AI di altri. ### Nessun costo a consumo I modelli chiusi si pagano a consumo, e ogni richiesta trasferisce i vostri documenti all’esterno. Il modello addestrato per voi lavora sulla nostra infrastruttura o sulla vostra, e vi indichiamo sempre dove. Per ogni modello, tre passi ## Scegliere, addestrare, misurare. 1. **Scegliamo il modello** Proviamo i modelli aperti adatti allo scopo e teniamo un registro di ognuno: che cosa fa, dove gira, con quale licenza, come è andato nelle prove. In quello della lettura dei documenti ce ne sono 18 (al 20/10/2026): 4 in uso, gli altri in prova, provati, scartati o ritirati. 2. **Lo addestriamo sulla nostra infrastruttura** Sulla nostra infrastruttura (un server NVIDIA GB300 e una workstation con due NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q): con il fine-tuning di un modello esistente, o con reti nostre addestrate da zero, come per generare immagini di materiali. Altre volte basta metterlo al lavoro dentro una procedura costruita sul vostro caso. 3. **Lo misuriamo e lo mettiamo al lavoro** Prima di consegnarlo lo misuriamo sui vostri casi, con numeri che potete controllare. Poi lavora sulla nostra infrastruttura o sulla vostra, e una persona decide. L’infrastruttura ## Due strade: la nostra infrastruttura o la vostra. Prima strada ### Sulla nostra infrastruttura Addestriamo il modello e lo facciamo lavorare sui nostri server e sulle nostre workstation. Per cominciare subito, senza investimenti in hardware. Seconda strada ### Un’infrastruttura vostra, progettata e gestita da noi La progettiamo sui vostri carichi di lavoro, la realizziamo, la installiamo presso la vostra sede e la gestiamo: rete, raffreddamento, energia, sicurezza, aggiornamenti. [La nostra infrastruttura, nel dettaglio](https://csidia.com/infrastruttura/) Che cosa ci costruiamo sopra ## Quattro esempi, per chi ha questi problemi. Costruttori, uffici tecnici e chi scrive manuali e fascicoli tecnici ### Controllo dei documenti tecnici contro le norme Ogni requisito delle norme che vi riguardano (per le macchine: Direttiva, Regolamento (UE) 2023/1230, norme armonizzate) cercato nel documento intero. Ricevete l’esito requisito per requisito, con la citazione; la firma resta al vostro esperto. [Come lo facciamo](https://csidia.com/cosa-sappiamo-fare/#norme) Uffici tecnici, assistenza, ricambi: chi ha archivi in PDF o scansionati ### Lettura di archivi e documenti difficili Manuali, disegni, tavole e scansioni trasformati in dati che si cercano, senza perdere i codici. Ricevete un file strutturato per ogni documento, con la provenienza di ogni pezzo. [Come lo facciamo](https://csidia.com/cosa-sappiamo-fare/#archivi) Chi produce o vende superfici e materiali che si riconoscono a vista ### Immagini e materiali generati su misura Un modello per ogni vostro tipo di materiale, addestrato sulle vostre immagini, che genera immagini nuove alla misura vera e le misura contro quelle vere. [Come lo facciamo](https://csidia.com/cosa-sappiamo-fare/#immagini) Aziende ed enti con scadenze, pratiche e posta da seguire ogni giorno ### Un agente sui dati e sulla posta dell’azienda Posta, scadenze, documenti e norme in un posto solo, con un agente AI che prepara il lavoro e una persona che approva. L’agente lavora con il modello più adatto al compito, a pesi aperti quando i dati non possono uscire: in quel caso sulla nostra infrastruttura o sulla vostra. [Come lo facciamo](https://csidia.com/cosa-sappiamo-fare/#agente) Dove lo diciamo con cautela ## Quello che non promettiamo. - **Non «meglio in tutto».** Sui compiti larghi, come scrivere codice o rispondere su tutto, i grandi modelli generali restano avanti. Noi lavoriamo su uno scopo alla volta, e lo misuriamo. - **Vi diciamo quale modello legge i vostri dati.** Quando i dati non possono uscire è un modello a pesi aperti, sulla nostra infrastruttura o sulla vostra: il nome, la licenza e dove lavora sono scritti nel registro dei modelli del progetto. - **Gli agenti non decidono da soli.** Preparano e propongono; le azioni che contano partono solo con la conferma di una persona. - **Non tutti gli agenti lavorano con modelli a pesi aperti.** Per il lavoro di tutti i giorni possono usare un modello di frontiera; quando i dati non possono uscire, un modello a pesi aperti sulla nostra infrastruttura o sulla vostra. Ve lo diciamo, agente per agente. - **Pesi aperti non vuol dire licenza libera.** Ogni modello ha la sua licenza: la controlliamo e la scriviamo nel registro prima di usarlo. - **Non diamo pareri legali.** Leggiamo le norme e costruiamo i controlli; la qualificazione giuridica resta al vostro legale. Il primo passo ## Prenota un incontro. Ci raccontate lo scopo. Vi diciamo se un agente o un modello addestrato lo fa meglio di come lo fate oggi, che cosa servirebbe (dati, potenza di calcolo, tempi) e quale strada conviene: la nostra infrastruttura o la vostra. Se non è un lavoro per noi, ve lo diciamo. - videochiamata o di persona - 30 minuti - gratis [Prenota un incontro](https://csidia.com/prenota/?servizio=misura) [oppure scrivete a engagement@csidia.com](mailto:engagement@csidia.com?subject=Primo%20incontro%3A%20Un%20modello%20addestrato%20sul%20vostro%20scopo) Il servizio Un modello addestrato sul vostro scopo Un modello a pesi aperti addestrato con i vostri dati, sulla nostra infrastruttura o sulla vostra. Quello che impara resta vostro. [Cosa facciamo](https://csidia.com/cosa-facciamo/) [Cosa sappiamo fare](https://csidia.com/cosa-sappiamo-fare/) Pagina: https://csidia.com/cosa-facciamo/ · CSIDIA S.r.l., Vignola (MO) · engagement@csidia.com · indice per agenti: https://csidia.com/llms.txt