Un parcours complet pour livrer des fonctionnalités pilotées par le machine learning dans vos applications.

Le programme Advank rassemble contenus structurés, ateliers, guides et exemples de code afin d’aider vos équipes à passer de l’idée à un modèle déployé. Il est conçu pour les organisations qui possèdent déjà un produit en production et souhaitent l’enrichir avec des fonctionnalités pilotées par les données.

Chaque module s’accompagne de livrables actionnables : canevas de conception, squelettes de services, recommandations d’architecture et checklists de déploiement. L’objectif : réduire l’incertitude, accélérer la livraison et rendre les décisions algorithmiques lisibles pour l’ensemble des parties prenantes.

Comprendre le modèle économique

Tre moduli complementari per coprire l’intero ciclo di lavoro.

Il percorso segue una progressione chiara: definire i casi d’uso, passare dal prototipo a un servizio realmente utilizzabile, poi structurare la fase di rilascio e il monitoraggio continuo. Ogni modulo può essere arricchito con workshop personalizzati in funzione dei vostri progetti.

Modulo 1

Progettare funzionalità guidate dai dati

Allineare le ambizioni di ML con la realtà del prodotto e delle vostre basi dati.

Definizione dei casi d’uso: personalizzazione, ricerca avanzata, scoring, moderazione, automazione.
Mappatura delle fonti dati disponibili e dei segnali mancanti.
Valutazione della fattibilità e della complessità tecnica.
Scelta delle metriche prodotto e dei criteri di successo.

Modulo 2

Dal prototipo al servizio integrato nell’applicazione

Trasformare sperimentazioni isolate in servizi affidabili e utili per gli utenti finali.

Pattern architetturali per esporre i modelli tramite API o in applicazioni mobile.
Gestione delle versioni dei modelli e degli ambienti.
Strategie di rilascio graduale e meccanismi di rollback.
Collaborazione tra sviluppo, prodotto e data in un unico flusso di lavoro coerente.

Modulo 3

Ottimizzazione, governance e sostenibilità

Mantenere nel tempo le funzionalità ML senza perdere qualità, controllo o chiarezza operativa.

Monitoraggio delle performance in produzione e rilevamento della deriva dei dati.
Riduzione dei costi di inferenza e gestione dei compromessi tra performance e spesa.
Documentazione, conformità normativa ed accountability nei confronti degli utenti.
Organizzazione dei ruoli e dei processi interni dedicati ai modelli.

Un percorso pensato per prodotti già operativi.

Advank è progettato per i team che devono integrare funzionalità basate su machine learning all’interno di applicazioni esistenti, senza dover ripartire da zero né rivoluzionare la loro organizzazione.

Aziende SaaS B2B e B2C che desiderano arricchire il proprio prodotto con personalizzazione, raccomandazioni o processi automatizzati.
Applicazioni mobile che vogliono sfruttare i segnali degli utenti rispettando i vincoli di latenza e di tutela della privacy.
Team prodotto che cercano di strutturare le iniziative ML attorno a obiettivi concreti e indicatori verificabili.
Organizzazioni multi-prodotto che necessitano di standard condivisi per architettura, governance e pratiche ML.

Un percorso pratico, orientato ai risultati e ai materiali operativi.

Combiniamo contenuti didattici, workshop mirati e documentazione strutturata affinché le decisioni prese durante il programma restino utili e applicabili nel tempo. Ogni materiale è pensato per integrarsi facilmente nei vostri sistemi e processi interni.

Sessioni tecniche dedicate agli sviluppatori

Incontri brevi e focalizzati sulle esigenze dei team applicativi: integrazione con l’architettura esistente, strutture dati, scelta delle API e gestione delle prestazioni nei vostri ambienti di produzione.

Workshop di definizione con i product owner

Sessioni collaborative per identificare le priorità, definire i casi d’uso strategici e stabilire le metriche che guideranno la valutazione della funzionalità una volta rilasciata.

Guide, schemi tecnici e checklists operative

Documenti pronti per essere integrati nei vostri repository: template di progettazione, diagrammi architetturali, matrici di rischio, checklists di rilascio e modelli per dashboard di monitoraggio.