Caso d'uso

AI for product teams

Customer-facing AI features built right. Internal tools that beat Retool. Prototype-to-production handled.

Per cosa ci scelgono i team

Tre lavori che i team prodotto ci affidano

  • Customer-facing AI feature

    In your design system, with the eval harness.

  • Internal admin / ops tools

    Auth, rbac, audit logs — beyond retool.

  • Prototype-to-production

    V0 or bolt prototype → real production build.

Cosa costruiamo

Cosa costruiamo per i team prodotto

  • Customer-facing AI feature

    Built into your product, in your design system, with the eval harness to know it works. Not a chat box bolted on.

  • Internal admin / ops tools

    Replaces the Retool app your team has outgrown. Auth, RBAC, audit logs included.

  • Prototype-to-production

    Take a v0 or Bolt prototype, deliver a production-grade build on top. Auth, payments, infra, error handling.

  • AI eval + observability

    Confidence that the feature actually works in production. Logging, prompt regression, hallucination guards.

Il tempo perso, reso visibile

Parti dalle ore che perde il tuo team prodotto

Troviamo dove il team perde tempo, mostriamo quanto costa e costruiamo la soluzione. Tre servizi ti portano dall'individuare i lavori all'uso del risultato da parte del team.

  • Consulenza IA

    Capire dove l'IA rende: i lavori in ordine di priorità, quanto costa oggi ciascuno e da dove partire.

    Scopri di più
  • Implementazione IA

    Metterla al lavoro e mantenerla attiva: l'IA fa il volume, una persona controlla il risultato.

    Scopri di più
  • Formazione IA

    Far usare lo strumento al team: formazione per ruolo legata ai flussi che costruiamo.

    Scopri di più
Domande

Domande frequenti

We have a v0 or lovable prototype — can you ship it to production?

Yes. that's a common shape. we take the prototype as the brief and build the production version on top: streaming, eval suite, audit logging, in-product ux in your design system.

What does the ai eval harness actually cover?

Prompt regression tests, hallucination guards on cited fields, latency budgets, and logging of inputs, prompt, model, output, reviewer per call. enough that when the model version changes you know within an hour whether the feature still works.

How do you avoid shipping another chat box bolted on?

We start from the workflow, not the chat ui. for the fintech assistant we mapped the three highest-volume support tickets first, then built the feature inside the existing in-app surfaces. chat is one mode among several — not the default just because it's the fastest demo.

Dicci quale lavoro richiede più tempo.

30 minuti, senza preparazione. Ti diremo con onestà se l'IA può aiutare e da dove iniziare.