AI · LLM · WORKFLOW · N8N · RAG
Eliminiamo il lavoro manuale che rallenta il tuo team con automazioni AI.
Workflow n8n, chatbot su dati propri (RAG), document analysis, integrazione LLM nei gestionali esistenti. Stack OpenAI, Claude, LangChain, pgvector. Se l'AI non è la risposta, te lo diciamo prima di iniziare.
Per chi è pensato
Aziende che vogliono vedere risultati, non demo.
Noesis System è tra le software house italiane specializzate in automazioni AI per aziende, con sede a Milano e stack moderno: n8n per i workflow, GPT-4 e Claude come modelli, LangChain e LlamaIndex per l'orchestrazione, pgvector e Qdrant per la vector search nei sistemi RAG. Lavoriamo end-to-end con un team senior-only: dall'audit del processo manuale alla messa in produzione, con opzione di hosting EU-only o on-prem quando i dati richiedono privacy stretta. Approccio onesto: se un SaaS esistente o uno script senza AI risolve meglio, lo diciamo prima del preventivo.
Non vendiamo "AI magica". Lavoriamo bene quando c'è un processo misurabile da migliorare: ore di lavoro manuale ripetitivo, documenti che nessuno ha tempo di leggere, una knowledge base che il team non riesce a interrogare velocemente.
Hai un processo manuale ripetitivo
Email da smistare, fatture da inserire a mano, report che qualcuno compila ogni lunedì copiando dati tra sistemi. Lo automatizziamo con n8n e API, con o senza LLM dove ha senso.
Vuoi un chatbot sui tuoi dati
Un assistente che risponde su contratti, manuali, knowledge base aziendale — non su Wikipedia. Architettura RAG con i tuoi documenti, embedding e vector search, dati che non escono dal tuo perimetro.
Vuoi capire se l'AI ha senso per te
Hai sentito parlare di GPT-4 e Claude ma non sai dove applicarli concretamente. Partiamo da un audit del processo: se l'AI non serve, te lo diciamo prima di emettere un preventivo.
Cosa costruiamo
Workflow, chatbot, RAG. L'AI dove serve, niente vetrina.
Quattro tipologie di intervento, scelte in base al problema. Non abbiamo un modello da vendere a tutti i costi: scegliamo lo stack in funzione di dati, privacy, budget e ROI atteso.
Workflow n8n e back-office
Automazione di processi che oggi qualcuno fa a mano: smistamento email, sincronizzazione tra gestionale e CRM, compilazione report ricorrenti, notifiche condizionali. Self-hosted o cloud, a tua scelta.
Chatbot e assistenti su dati propri (RAG)
Un assistente AI che risponde basandosi sui tuoi documenti aziendali, non su Wikipedia. Architettura RAG con embedding, vector search e controllo delle fonti. Hosting EU-only o on-prem quando serve.
Document analysis & estrazione
Lettura automatica di fatture, contratti, ordini, CV, schede tecniche. Estrazione di campi strutturati pronti per il gestionale. OCR quando serve, validazione human-in-the-loop sui casi dubbi.
Integrazione LLM nei gestionali
Connettiamo modelli LLM (OpenAI, Claude, Bedrock, Vertex AI) al gestionale o all'ERP che usi già: classificazione automatica, suggerimenti contestuali, ricerca semantica nel patrimonio dati interno.
Come lavoriamo
Audit prima, codice dopo. Niente AI di facciata.
Ogni progetto AI parte dallo stesso schema: capire il processo reale, validare con un proof of concept misurabile, costruire, formare il team. Se a fine audit l'AI non è la risposta, te lo diciamo prima di firmare.
Audit del processo manuale
Call iniziale gratuita, analisi del flusso attuale, tempi e volumi reali. Stimiamo le ore risparmiabili e identifichiamo dove l'AI aggiunge valore — e dove invece basta uno script.
Proof of concept misurabile
Costruiamo un prototipo funzionante su un sottoinsieme dei tuoi dati reali, con metriche di accuratezza dichiarate. Decidi se procedere solo dopo aver visto i numeri, non le slide.
Build e integrazione
Sviluppo iterativo con sprint da 2-3 settimane. Integrazione con gestionali, CRM, ERP esistenti via API o webhook. Codice in repo che è tuo dal giorno 1, niente black box.
Training team + handoff
Formazione del tuo team su come usare, monitorare e correggere l'automazione. Documentazione tecnica e operativa. Manutenzione mensile opzionale per evoluzioni e nuovi casi d'uso.
Già visto in produzione
MM Numismatica usa l'AI per la pulizia automatica delle foto lotti.
MM Numismatica · AI in produzione
Il banditore carica fino a 10 foto per lotto dall'app, attiva «rimuovi sfondo» e in pochi secondi il lotto ha un aspetto da catalogo.
La rimozione dello sfondo è un servizio proprietario dell'app, progettato da noi: reti neurali in esecuzione su Google Cloud Run. Il pezzo arriva in asta su uno sfondo uniforme senza fotoritocco manuale, in un'app che ha già gestito 46.785 lotti per 860 utenti registrati.
Leggi il caso completoDomande frequenti
Quando ha senso, quanto costa, come si misura.
Le 5 domande che riceviamo più spesso quando un'azienda sta valutando un'automazione AI. Per il resto c'è la pagina FAQ completa o una call diretta.
Quando ha senso usare l'AI nel mio business?
Ha senso quando c'è un processo manuale ripetitivo con volumi misurabili (almeno qualche ora a settimana di lavoro umano), oppure quando devi estrarre informazioni da testo o immagini non strutturati. Non ha senso quando il problema è una decisione critica e rara, o quando un semplice script senza AI risolve allo stesso modo. Nell'audit iniziale calcoliamo le ore reali risparmiabili: se sono meno di 10-15 al mese, te lo diciamo.
Workflow n8n o agente LLM custom?
Dipende dalla natura del task. Se il flusso è deterministico (sposta un dato da A a B, attiva una notifica se X), n8n è più veloce, più economico e più stabile. Se il task richiede comprensione di testo libero, classificazione semantica o conversazione con l'utente, serve un LLM. Spesso la soluzione corretta è ibrida: n8n orchestra il workflow e chiama un LLM solo nei passaggi dove serve davvero ragionamento.
I miei dati restano privati?
Sì, e progettiamo l'architettura per garantirlo. Le opzioni in ordine di privacy crescente: API cloud (OpenAI, Anthropic) con data processing addendum; hosting EU-only su AWS Bedrock o Azure OpenAI Italy region; modelli open-source self-hosted (Llama, Mistral) su tuo cloud o on-prem. Nella discovery valutiamo classificazione del dato, normativa applicabile (GDPR, eventuali requisiti settoriali) e scegliamo lo stack di conseguenza. Niente dati sensibili inviati a servizi che li usano per training.
Quanto costa addestrare un modello sui nostri documenti?
Quasi sempre non serve addestrare nulla. L'architettura RAG (Retrieval Augmented Generation) usa modelli generalisti già pronti (GPT-4, Claude) che leggono i tuoi documenti al momento della richiesta tramite vector search — niente fine-tuning, niente training set da preparare. È più veloce da mettere in produzione, più economico, e aggiornare la knowledge base significa solo caricare nuovi file. Il fine-tuning vero serve in casi molto specifici, e nell'audit ti diciamo se rientri tra quelli.
Come si misura il ROI di un'automazione AI?
Con metriche concrete dichiarate prima di iniziare. Esempi reali: ore-uomo risparmiate al mese (es. 40 ore di inserimento fatture eliminate), riduzione del tempo di risposta clienti (da 24h a 2h), accuratezza dell'estrazione dati (es. 95% campi corretti vs 80% manuale). Nel proof of concept misuriamo i numeri su un campione reale, poi a 30 e 90 giorni dal go-live verifichiamo che siano confermati. Se l'automazione non regge i numeri promessi, rivediamo lo scope senza fatturare l'extra.
Hai un processo da automatizzare.
Vediamo se l'AI è la risposta.
Non devi avere già scelto lo stack o letto i paper sui transformer. La prima call è gratuita, dura 30 minuti, e ti diciamo subito se il tuo caso si presta a un'automazione AI sensata — oppure se conviene risolverlo in un altro modo, senza venderti hype.
Risposta entro 24 ore · Prima call sempre gratuita