Tecnologie e modelli
I modelli AI di frontiera, i framework di sicurezza che applichiamo davvero e lo stack con cui costruiamo.
Il panorama dell’intelligenza artificiale cambia ogni settimana: nuovi modelli, nuove capacità, nuovi rischi. Il nostro mestiere non è inseguire l’ultima novità, ma scegliere con criterio gli strumenti giusti per un problema concreto e metterli in produzione in modo sicuro e mantenibile. Per questo non ci leghiamo a un singolo fornitore e non vendiamo “magia”: vendiamo software che funziona, di cui capiamo ogni pezzo.
Lavoriamo con i principali lab di frontiera (Anthropic, OpenAI, Google, Amazon, Meta, Mistral) e con un ecosistema di strumenti per i dati, le integrazioni e l’automazione. La differenza la fa il metodo: scelta del modello in base al compito, sicurezza disegnata dall’inizio e un ambiente costruito per durare nel tempo, non solo una demo che impressiona.
I modelli che usiamo
Centinaia di modelli sul mercato: scegliamo quello giusto per ogni compito tra i lab di frontiera, senza legarci a un solo fornitore.
Non esiste un “modello migliore” in assoluto: esiste il modello adatto a un certo compito, con il giusto equilibrio tra capacità di ragionamento, velocità e costo. Un’estrazione dati ad alto volume chiede un modello rapido ed economico; un’analisi complessa chiede un modello che ragiona a fondo. Per questo instradiamo le richieste su più provider, misuriamo la qualità dell’output e teniamo sempre un piano B: se un modello cambia, peggiora o aumenta di prezzo, il sistema continua a funzionare. Niente lock-in, nessuna dipendenza cieca da un singolo fornitore.
Famiglia Claude (Opus, Sonnet, Haiku).
Famiglia GPT.
Famiglia Gemini.
Modelli Nova, distribuiti su Amazon Bedrock.
Famiglia Llama, a pesi aperti.
Modelli Mistral, anche a pesi aperti.
Come li usiamo
- Modello giusto per il compito giusto: ragionamento, velocità o costo cambiano la scelta.
- Instradamento multi-provider, senza lock-in su un singolo fornitore.
- Valutazione e fallback: misuriamo l’output e abbiamo sempre un piano B.
I framework che applichiamo
Standard riconosciuti, dal web alle applicazioni con LLM, dal codice fino all’ambiente.
La sicurezza, per noi, non è una verniciatura finale: è una decisione di progetto presa fin dall’inizio (secure by design). Applichiamo framework riconosciuti e pubblici, non standard inventati, a tutti i livelli: OWASP Top 10, API Security e ASVS per il web e le API; la OWASP Top 10 for LLM Applications e MITRE ATLAS per i rischi specifici dei sistemi di AI, a partire dalla prompt injection; NIST AI RMF e ISO/IEC 42001 per la governance; l’EU AI Act per gli obblighi di trasparenza. Per gli agenti che possono compiere azioni reali, aggiungiamo perimetro, guardrail e conferma umana sulle operazioni sensibili.
OWASP Top 10
Applicazioni webI rischi più critici delle applicazioni web: dall’injection al controllo degli accessi.
OWASP API Security Top 10
APII rischi specifici delle API: autorizzazioni a livello di oggetto, esposizione dei dati, abusi.
OWASP ASVS
VerificaUno standard di verifica della sicurezza applicativa per controllare il software a fondo.
OWASP Top 10 for LLM Applications
App con LLMI rischi delle applicazioni basate su modelli linguistici: prompt injection, fuga di dati, output non sicuri.
MITRE ATT&CK
MinacceLa base di conoscenza delle tattiche e tecniche reali degli attaccanti.
MITRE ATLAS
Minacce ai sistemi AIIl panorama delle minacce specifiche dei sistemi di intelligenza artificiale.
NIST AI RMF
Gestione del rischio AIIl framework per identificare e gestire i rischi dei sistemi di AI.
ISO/IEC 42001
Governance AILo standard per un sistema di gestione dell’intelligenza artificiale.
EU AI Act
NormativaIl quadro normativo europeo sull’AI: trasparenza e obblighi per chi costruisce con l’AI.
Strumenti e integrazioni
Le tecnologie e i servizi con cui costruiamo, in continuo aggiornamento.
Anthropic
OpenAI
ElevenLabs
n8n
Make
Qdrant
WooCommerce
Shopify
WordPress
Canva
Google Drive
Google Sheets
Gmail
LinkedIn
Facebook
Instagram
EdenAI
FashnAIE molte altre, in continuo aggiornamento.
Lo strumento giusto, non quello di moda
Ogni scelta tecnologica nei nostri progetti risponde a una domanda semplice: serve davvero a risolvere il tuo problema? Costruiamo l’applicazione e tutto l’ambiente in cui vive (infrastruttura, deploy, hardening, osservabilità), perché un software che va online è solo all’inizio del suo lavoro. Vogliamo che resti sicuro, comprensibile e modificabile nel tempo.
Non sai cosa significano alcuni di questi termini? Li spieghiamo in chiaro nel glossario. Apri il glossario →