Costruiamo agenti e applicazioni AI per i processi aziendali

SS9 Digitale è una AI company specializzata nell'integrazione dell'Intelligenza Artificiale nei processi aziendali e industriali. Costruiamo applicazioni agentiche e agenti AI collegati a dati, documenti, ERP, MES e WMS. Il punto di partenza è il processo: quali attività migliorare, con quali dati e sotto quali autorizzazioni.

Applicazioni e integrazioni nel territorio

AI nei processi documentali delle aziende di Bologna — Documenti, knowledge e workflow: identificare una prima attività, le fonti e i punti di controllo umano.
Applicazioni AI integrate per i processi delle imprese di Parma — Collegare documenti e dati ai sistemi esistenti, con ruoli, approvazioni e un perimetro verificabile.

Agentic AI

Applicazioni operative e agenti AI inseriti in workflow, con dati, API e azioni circoscritte. IntelliFlow collega il processo ai sistemi già presenti; permessi, approvazioni e audit delimitano ciò che viene eseguito.

Enterprise AI

Knowledge management, elaborazione ed estrazione di documenti, classificazione delle comunicazioni e integrazione con ERP, CRM e Microsoft 365. La qualità dei documenti e i permessi sulle fonti vengono prima del modello; un progetto di ricerca o RAG non implica una funzione RAG nativa del prodotto.

Industrial AI

Dati MES, IoT e produzione alimentano analisi, interpretazione di anomalie e supporto alle persone. Forecasting, manutenzione o computer vision richiedono fonti, validazione e un perimetro specifico: non vengono presentati come pacchetti automaticamente disponibili in IntelliFlow.

AI for Intralogistics

AI e WMS aiutano a leggere documenti, interrogare informazioni operative e gestire eccezioni nei passaggi ERP–magazzino–produzione. Gli agenti possono assistere il processo, non sostituire i controlli macchina o il fleet manager. Il lavoro parte da integrazione, autorizzazioni e tracciabilità.

AI agentica · IntelliFlow · WMS · AI e intralogistica

Il nostro ruolo

Progettiamo e costruiamo applicazioni sopra modelli e piattaforme di terzi. Non addestriamo modelli fondazionali, non li ospitiamo e non li rivendiamo: la responsabilità che ci assumiamo è quella del sistema che li mette al lavoro dentro i processi.

Quando interveniamo

Documenti e comunicazioni che qualcuno deve leggere, classificare e smistare a mano ogni giorno.
Conoscenza aziendale sparsa fra cartelle, mail e persone, che non si trova quando serve.
Attività ripetitive di back office che seguono regole chiare ma nessuno ha mai automatizzato.
Dati storici già presenti nei sistemi che nessuno usa per prevedere domanda, carichi o anomalie.
Controlli visivi fatti a occhio, su pezzi o lavorazioni, con esiti che dipendono da chi guarda.

Cosa possiamo fare

Ricerca semantica e knowledge — Rendere interrogabile la documentazione aziendale in linguaggio naturale, con risposte ancorate ai documenti reali dell'impresa e non alla conoscenza generica del modello.
Document intelligence — Estrarre dati strutturati da documenti non strutturati — ordini, conferme, capitolati, corrispondenza — e passarli ai sistemi che li devono ricevere.
Classificazione e smistamento — Riconoscere di cosa parla una comunicazione in entrata e instradarla alla persona, alla coda o al workflow giusto.
Agenti e workflow — Costruire agenti che eseguono sequenze di operazioni sui sistemi aziendali, con i limiti e i punti di controllo umano decisi insieme all'azienda.
Previsione e anomaly detection — Usare i dati già raccolti per stimare la domanda, prevedere carichi e segnalare comportamenti fuori norma prima che diventino un problema.
Visione artificiale — Applicare la computer vision al controllo e alla verifica, sui dati di macchina e sui componenti fisici.

Come si integra

Un'applicazione AI ha valore solo se legge e scrive dove i dati vivono già: gestionale, sistemi di produzione, archivi documentali, posta. La parte di integrazione è quasi sempre più grande della parte di modello, ed è quella che decide se la soluzione resta in uso dopo tre mesi.

Understand serve a capire quale attività vale la pena automatizzare e quale no. Design definisce dove l'AI decide e dove decide una persona. Improve è la fase che nell'AI conta di più: senza misurazione degli esiti non si sa se il sistema sta migliorando o degradando.

Tecnologie e ambiti

Ricerca semantica e RAG · Document intelligence · Classificazione ed estrazione · Agenti e orchestrazione di workflow · Previsione della domanda · Anomaly detection · Computer vision

Soluzioni proprietarie coinvolte

SS9 IntelliFlow — La piattaforma agentica SS9 Digitale per applicazioni operative e agenti AI integrati con dati, documenti e sistemi aziendali.

Piattaforme di terzi

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Dove lo abbiamo già fatto

Portare l'AI dentro i processi, non accanto — Un percorso strutturato di adozione dell'AI in un'azienda con più unità operative, dalla comprensione dei modelli ai workflow agentici. (Progetto realizzato)
Controllare un pezzo grande senza spostarlo — Ispezione visiva in realtà aumentata su Twyn by Visometry: il modello CAD sovrapposto al pezzo reale per verificare grandi componenti di carpenteria dove sono prodotti. (Progetto realizzato)

Dove operiamo

SS9 Digitale ha sede a Fidenza e segue progetti in Emilia-Romagna, Lombardia, Veneto e Toscana. Tutti i nove servizi core sono disponibili nelle quattro regioni, anche senza una landing locale dedicata. L'unico indirizzo è Via S. Pertini, 13 — 43036 Fidenza (PR); le aree servite non sono sedi locali.

Emilia-Romagna · Lombardia · Toscana · Veneto

Domande frequenti

Serve avere già molti dati per iniziare?

Dipende da cosa si vuole fare. Le applicazioni su documenti e conoscenza lavorano su quello che l'azienda ha già prodotto negli anni, quindi il materiale c'è quasi sempre. Le applicazioni predittive hanno bisogno di storico strutturato: se non c'è, la prima cosa da fare non è l'AI ma la raccolta del dato.

I nostri documenti finiscono nel modello di qualcun altro?

È una scelta di architettura che va fatta all'inizio, non alla fine. Le condizioni di trattamento dipendono dalla piattaforma scelta e dal contratto che l'azienda sottoscrive con il fornitore del modello. Fa parte di quello che definiamo in fase di design, insieme a chi ha accesso a cosa.

Sviluppate un modello su misura per noi?

Nella grande maggioranza dei casi non serve, e sarebbe una spesa senza ritorno. Il valore sta nel sistema attorno al modello: come recupera i dati giusti, come li verifica, dove scrive il risultato, cosa succede quando sbaglia.

Come si capisce se conviene?

Si parte dall'attività, non dalla tecnologia: quante ore assorbe oggi, con quale tasso di errore, quante persone coinvolge. Se il conto non torna prima di scrivere codice, non torna nemmeno dopo.

Cosa succede quando l'AI sbaglia?

È la domanda giusta, e va risolta in progettazione. Per ogni automazione si stabilisce cosa il sistema può fare da solo, cosa deve proporre a una persona e cosa non deve toccare. Un'applicazione senza punti di controllo non è più veloce, è solo più difficile da correggere.

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