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La manutenzione delle infrastrutture si basa ancora su segnalazioni manuali o ispezioni sporadiche. Identificare anomalie — buche, crepe, dissesti — richiede personale specializzato, e gli interventi sono reattivi anziché programmati. Chi monitora ha bisogno di agire nel momento in cui l'anomalia emerge, non di leggere un report la settimana dopo.

Piattaforma distribuita che analizza flussi video in tempo reale con modelli YOLO, su un'architettura a microservizi. Non è solo computer vision: l'operatore lavora dentro un'unica web app — mappa georeferenziata, tabella filtrabile, grafici — e può qualificare, scartare o inoltrare una segnalazione con un click. Training pipeline integrata per il fine-tuning sul dataset del cliente, hot-swap del modello senza downtime.

Rilevazioni continue sulla dashboard operatore, azione in un click, base dati georeferenziata pronta per la pianificazione predittiva. Architettura modulare: stesso pattern applicabile a monitoraggio ambientale, controllo qualità industriale, sicurezza perimetrale.

Le società di recruitment gestiscono migliaia di CV in formati eterogenei. L'estrazione manuale di competenze ed esperienze è costosa e inconsistente, frena il time-to-hire. I sistemi legacy non garantiscono isolamento sicuro dei dati tra clienti diversi.

Piattaforma SaaS multi-tenant con parsing AI dei CV basato su Claude Haiku. Backend Java/Spring Boot, PostgreSQL con Row-Level Security per isolamento nativo per tenant, ricerca full-text e fuzzy con pg_trgm, frontend React + TypeScript.

Tempo di analisi CV da minuti a secondi, matching candidato/posizione automatizzato, architettura pronta a servire più clienti da una stessa installazione. Pattern replicabile su ogni dominio con intake di documenti non strutturati: legale, assicurativo, sanitario, procurement.

Nelle aziende i team di sviluppo usano l'AI in modo sporadico, senza un metodo condiviso. Ogni sviluppatore ha le proprie abitudini, manca un framework aziendale. Il risultato: una produttività incrementale che non si traduce in un vero salto di efficienza, e nessun modo per dimostrare alla direzione il ritorno reale dell'investimento in AI.

Percorso intensivo di 4 settimane (Track A, tutto il team) con un track avanzato opzionale di 6 settimane per i senior. Un programma strutturato che porta il team dall'uso occasionale a un workflow AI-first misurabile. Le esercitazioni avvengono sulla codebase reale del cliente, non su esempi didattici: al termine il team ha trasformato il modo di lavorare sui progetti veri, non su toy example.

Tempo di debug e sviluppo ripetitivo ridotto fino al 30%, tempo di scrittura della documentazione dimezzato, cicli di code review più rapidi, onboarding dei nuovi sviluppatori accelerato. Programma modulare: adattabile allo stack tecnologico, alla seniority del team e ai vincoli di tempo; finanziabile via Fondimpresa.