We transform AI prototypes into robust and reliable enterprise agentic applications designed to increase productivity and usability, revolutionising the way business applications are used.
Un prototipo agentico che funziona bene in ambiente controllato non regge automaticamente il passaggio alla produzione: aumentano dati e varietà, il non determinismo dei modelli diventa un rischio, crescono esposizione dei dati e costi computazionali, e il proof of concept deve integrarsi con sistemi che prima non conosceva. adesso.it risponde con un metodo basato su quattro leve, conoscenza del dominio di business, ingegneria del sistema, co-design con gli utenti e un’architettura a tre livelli (dati, agenti, governance) pensata per scalare il carico reale.
Il problema: perché un PoC agentico non scala da solo
Il metodo: quattro leve per ingegnerizzare la soluzione
L’architettura: dati, agenti, governance
I benefici
The evolution of enterprise software applications means that Artificial Intelligence is no longer just another new feature, but is completely revolutionising the user experience by introducing an “agent layer” that acts as an interface and orchestrator between users, data and applications. The transition from a Software as a Service (SaaS) model to an Agent as a Service (AaaS) architecture represents a major strategic opportunity for companies that need greater flexibility and responsiveness.
However, the path is difficult. Prototypes based on Artificial Intelligence technologies often demonstrate promising effectiveness in controlled environments. The real challenge arises when attempting to scale these solutions for real-world applications:
Our distinctive value lies in our ability to engineer and transform ideas and prototypes into robust, scalable AI solutions that are integrated into business processes. We do this by following a methodological approach based on two fundamental pillars.
1. We start from our customers' business and technological domain. Our unique ability to understand and design evolutions in companies' application portfolios allows us to go beyond stand-alone innovations and conceive them within the customer's technical and business ecosystem:
Non pensiamo le soluzioni di Agentic AI come innovazioni stand-alone: le costruiamo dentro l'ecosistema tecnico e di business del cliente. La soluzione si struttura su tre livelli distinti ma coordinati, ognuno con un'architettura di riferimento e la disciplina ingegneristica che la rende robusta, scalabile e realmente integrata.
La conoscenza del dominio come base
Un Corporate Knowledge Graph modella dati, applicazioni e processi del cliente come un reticolo di relazioni reali, rendendoli strutturati e interrogabili dagli agenti. Partiamo dai dati, dalle applicazioni e dai processi reali del cliente non da un modello astratto: pipeline di ingestion affidabili sulle fonti esistenti, integrazione senza creare nuovi silos, mappatura dei flussi che l'AI potenzierà.
Agenti che collaborano, persone che decidono
Un'architettura cloud-native multi-agentica, in cui più agenti collaborano su fasi diverse dello stesso processo, ciascuno con una responsabilità precisa e definita. Il disegno degli agenti nasce da un co-design umano-centrico: coinvolgiamo utenti e stakeholder per modellare comportamenti che riflettano bisogni operativi e decisionali reali, integrando intelligenza artificiale e giudizio umano invece di sostituirlo.
Controllo end-to-end del sistema agentico
Integrazione con i sistemi esistenti, guardrail multilivello, observability, evaluation by design, FinOps. Un framework di sviluppo rigoroso guida e contiene il comportamento del sistema: Adaptive Test Driven Development, checkpoint umani sulle decisioni cruciali, compliance e privacy by design fin dall'architettura.
Thanks to integration with corporate systems and information storage capabilities, agents are revolutionising the way enterprise applications are used. Business logic is shifting towards a new AI layer capable of interacting directly with corporate data.
In particular, the benefits can be classified into the following types:
Thanks to integration with company systems, AI agents can support specific use cases for different industrial sectors and individual companies.
An AI agent can make decisions based on real-time business data, reducing the number of errors, optimising and speeding up processes.
AI agents interact in a personalised way based on the relevant application domain, improving interaction between systems and users.
AI agents allow you to manage a virtually unlimited volume of operations and requests without having to proportionally increase staff and fixed costs, enabling you to handle peaks in demand in an efficient and controlled manner.
Guardrail multipli, checkpoint umani sulle decisioni cruciali e controllo dei costi computazionali in produzione.
Un approccio FinOps che unisce monitoraggio dei consumi, model routing, prompt e semantic caching per tenere il costo per inferenza sotto controllo mentre i volumi crescono.
Insights
28/8/2026
Discover→Valutiamo insieme le soluzioni di Enterprise AI più adatte alla tua azienda
Enterprise AI è il servizio con cui si trasforma un prototipo di Agentic AI, efficace in un ambiente controllato, in un'applicazione enterprise robusta: integrata nei sistemi esistenti, governata da checkpoint umani nei punti che contano, e sostenibile quando crescono volume di dati, utenti e costi computazionali.
Perché aumentano insieme quantità e varietà dei dati da gestire, la natura non deterministica dei modelli diventa un rischio quando incide su decisioni core, cresce l'esposizione di dati sensibili e i costi computazionali salgono in modo esponenziale, mentre il proof of concept, nato isolato, deve integrarsi con l'infrastruttura IT esistente.
È il passaggio da applicazioni pensate come software da usare a un layer agentico che orchestra direttamente utenti, dati e applicazioni, diventando l'interfaccia primaria attraverso cui il lavoro viene svolto, non solo una funzionalità aggiuntiva del software esistente.
Con un ciclo di Adaptive Test Driven Development che sottopone il sistema a batterie di test continui, punti di controllo dove un supervisore umano valida le decisioni cruciali, e guardrail a più livelli sull'intero sistema agentico, dal livello dei dati a quello applicativo fino alla governance end-to-end.
Non è la tecnologia in sé, ormai matura, ma la capacità di orchestrare e supervisionare gli agenti lungo tutto il ciclo di vita: dalla validazione di dati e casi d'uso alla data foundation, dall'orchestrazione del processo target al presidio di controllo, osservabilità e costi computazionali nel tempo.
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