Un hub di logica per l'operatività quotidiana

Costruiamo connessioni tra dati, regole e azioni. Il valore è nel flusso, non nel rumore.

Logic Hub IT nasce dall'esperienza di professionisti che hanno lavorato con PMI manifatturiere, logistiche e di servizi. Abbiamo visto processi rallentati da sistemi isolati, decisioni basate su intuizioni invece che su dati, e team sovraccarichi da attività ripetitive.

La nostra risposta è un approccio ingegneristico all'intelligenza artificiale: integrare modelli di ML nei flussi operativi esistenti, con KPI chiari e tracciabilità completa.

La nostra filosofia

Cinque principi che guidano ogni progetto

Chiarezza prima della complessità

Preferiamo un modello semplice che funziona a un sistema complesso che impressiona. Ogni componente deve avere uno scopo misurabile e documentato.

KPI prima del rollout

Definiamo metriche di successo condivise prima di scrivere una riga di codice. Nessun progetto parte senza obiettivi quantificabili e verificabili.

Integrazione senza strappi

Lavoriamo con i sistemi esistenti, non li sostituiamo. Le PMI hanno investito in ERP, CRM e database: il nostro compito è collegarli, non rimpiazzarli.

Tracciabilità e controllo

Ogni decisione automatica ha un audit trail. Gli utenti devono poter capire perché il sistema ha agito in un certo modo e intervenire quando necessario.

Miglioramento continuo

I modelli non sono statici. Monitoriamo performance, raccogliamo feedback e aggiorniamo regolarmente per mantenere l'efficacia nel tempo.

Triangolo decisionale

Come valutiamo ogni use case AI

Valore operativo

L'impatto deve essere misurabile: riduzione tempo, aumento accuratezza, risparmio risorse. Non perseguiamo automazione per il gusto della tecnologia.

Fattibilità (dati & sistemi)

Valutiamo la qualità dei dati disponibili e la maturità dei sistemi. Un modello eccellente con dati scadenti fallisce sempre.

Rischio / compliance

Consideriamo implicazioni normative, errori potenziali e necessità di supervisione umana. Trasparenza e controllo sono prioritari.

Playbook di progetto

Il nostro metodo in sei fasi

Scoperta

Obiettivo: Capire il processo attuale, i pain point e gli obiettivi di business.

Domande chiave: Quali decisioni vengono prese manualmente? Dove si perdono più tempo e risorse? Quali KPI misurate già?

Deliverable: Documento di scoperta con flusso as-is, opportunità identificate e prioritizzazione.

Design

Obiettivo: Progettare l'architettura della soluzione e definire le metriche di successo.

Domande chiave: Come colleghiamo i sistemi esistenti? Quali modelli ML sono appropriati? Come gestiamo le eccezioni?

Deliverable: Architettura documentata, piano di integrazione, KPI concordati, matrice di rischio.

Prototipo

Obiettivo: Costruire una versione funzionante su dati reali per validare l'approccio.

Domande chiave: Il modello performa come previsto? I dati sono sufficienti? L'interfaccia è intuitiva per gli utenti?

Deliverable: Prototipo funzionante, metriche di performance iniziali, feedback strutturato degli utenti.

Integrazione

Obiettivo: Connettere la soluzione ai sistemi produttivi con robustezza e sicurezza.

Domande chiave: Come gestiamo autenticazione e permessi? Qual è il piano di rollback? Come monitoriamo la salute del sistema?

Deliverable: Sistema integrato in ambiente di staging, documentazione tecnica completa, piano di deployment.

Monitoraggio

Obiettivo: Assicurare che il sistema mantenga le performance attese nel tempo.

Domande chiave: Quali metriche tracciamo in real-time? Come rileviamo drift dei dati o del modello? Chi riceve gli alert?

Deliverable: Dashboard di monitoraggio, sistema di alerting configurato, procedura di incident response.

Handover

Obiettivo: Trasferire competenze e responsabilità al team interno del cliente.

Domande chiave: Chi gestirà il sistema day-to-day? Quali competenze servono per manutenzione ordinaria? Quando coinvolgerci per escalation?

Deliverable: Documentazione utente e tecnica, sessioni di formazione, accordo di supporto post-rilascio.

Ruoli nel team

Competenze complementari per soluzioni complete

Solution Architect

Progetta l'architettura di integrazione tra sistemi esistenti e nuovi componenti AI. Garantisce scalabilità e manutenibilità della soluzione.

AI Engineer

Sviluppa e addestra modelli di machine learning. Ottimizza performance, gestisce il ciclo di vita dei modelli e monitora il drift.

Data Analyst

Valuta qualità dei dati, crea pipeline di preprocessing e definisce metriche di business. Traduce insight tecnici in valore operativo.

Delivery Consultant

Coordina implementazione presso il cliente, gestisce change management e assicura adozione della soluzione da parte degli utenti finali.