App LLM che producono valore
Copilot, ricerca, sintesi e workflow documentali legati a KPI misurabili. Consegniamo funzionalità che spostano le metriche, non demo che si bloccano in fase pilota.
Servizi
Servizi AI, ML e Data Engineering che arrivano in produzione
YuSMP Group costruisce applicazioni GenAI di livello produttivo, sistemi RAG, AI agent e le pipeline di dati che li alimentano — come scaglioni snelli a scope fisso, non un ingaggio enterprise a sei cifre. Un PoC / pilot da $2,900 in 4–6 settimane, RAG sulla vostra knowledge base da $8,100, un AI agent autonomo da $10,400, un modello ML in produzione da $13,800. Oltre 80 senior engineer a Yerevan lavorano nella fascia oraria CET / costa est USA, con uno stack vendor-neutral sui modelli tra OpenAI, Anthropic e Bedrock. Scope fisso, prezzi all-in in USD, IP trasferita a voi dal primo giorno, allineato al GDPR e strutturato per la conformità EU AI Act fin dal primo giorno — non aggiunto in seguito.
9+Anni di attività
80+Senior engineer in organico
120+Progetti consegnati
71NPS clienti
Vendor-neutral · Conforme GDPR · ISO 27001 ready · SOC 2 Type II in corso · HIPAA-capable · EU AI Act & NIST AI RMF · giornata CET con sovrapposizione 9:00–13:00 ET
Forniamo uno scope integrato: applicazioni GenAI, retrieval-augmented generation, AI agent multi-step, machine learning classico, la data engineering che rende tutto ciò affidabile e il MLOps che ne garantisce il funzionamento. I nostri team rimangono vendor-neutral sui modelli — Anthropic, OpenAI, open-weight tramite Bedrock o self-hosted — e scelgono lo stack in base alla residenza dei dati, alla latenza e al budget. La governance è integrata: GDPR, controlli ISO 27001, SOC 2 Type II in corso, delivery HIPAA-capable e un passaggio di classificazione del rischio EU AI Act in ogni engagement. Vederlo in pratica nel nostro caso di studio ARIA.
Servizi AI e Data che consegniamo end-to-end
RAG che recupera davvero
Recupero ibrido, reranking, valutazione e osservabilità. Ottimizziamo sui vostri dati, le vostre query e i vostri criteri di accettazione, non su benchmark fittizi.
MLOps che scala
Training riproducibile, model registry, shadow deploy e monitoraggio per drift e bias. Ogni modello ha un percorso chiaro dal notebook alla produzione.
Piattaforme dati che reggono
Modern data stack su Snowflake, BigQuery o Databricks. ELT con dbt, contratti tra team e lineage di cui sia gli auditor che gli analisti possono fidarsi.
Conformità EU AI Act e NIST AI RMF
Classificazione del rischio, avvisi di trasparenza, documentazione tecnica e supervisione umana integrati nel prodotto ai sensi dell'EU AI Act e del NIST AI Risk Management Framework — non aggiunti prima di un audit. Consapevole delle leggi statali (Colorado AI Act 2026, NYC AEDT, norme CCPA ADM).
Le eval come abitudine
Golden dataset, regressioni automatizzate ed eval offline su ogni modifica ai prompt e ai modelli. La qualità è un numero, non una sensazione.
Servizi AI & Data specializzati
Vi serve un ingaggio mirato invece di un build end-to-end? Ogni capacità qui sotto è un servizio YuSMP dedicato, con il suo team senior, il suo playbook di delivery e la sua postura di conformità USA e UE.
Integrazione di Generative AI
Integrate la GenAI nel vostro prodotto esistente — copilot, sintesi e workflow di contenuti su uno stack vendor-neutral.
Integrazione GenAI →Implementazione RAG enterprise
Retrieval ibrido, reranking e valutazione sulla vostra knowledge base, con osservabilità e guardrail.
Implementazione RAG →Sviluppo di AI Agent
Agent multi-step che compiono azioni tra i vostri tool, con human-in-the-loop sui percorsi ad alto rischio.
AI agent →Computer Vision
Pipeline di detection, classificazione e OCR per team industriali e di prodotto, addestrate e monitorate sui vostri dati.
Computer vision →Fine-Tuning LLM & MLOps
Fine-tuning, eval e il MLOps per rilasciare e monitorare i modelli quando il solo RAG non raggiunge i vostri obiettivi di costo o latenza.
Fine-tuning & MLOps →Conformità EU AI Act
Classificazione del rischio, documentazione tecnica e design della supervisione umana perché la vostra AI arrivi audit-ready nell'UE.
Conformità EU AI Act →Stack AI e Data vendor-neutral sui modelli
Python
PyTorch
LangChain
LlamaIndex
OpenAI
Anthropic
Mistral
Bedrock
Vertex AI
Azure OpenAI
pgvector
Qdrant
Snowflake
Databricks
dbt
MLflow
Da discovery a produzione in 8-14 settimane
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01
Discovery
Mappiamo i casi d'uso rispetto al valore di business, alla prontezza dei dati e alla doppia classificazione del rischio — classe di rischio EU AI Act più profilo NIST AI RMF Govern/Map/Measure/Manage — poi scegliamo i due o tre con il payoff più elevato.
-
02
Design
Architettura di riferimento, harness di valutazione, pipeline di dati e confini human-in-the-loop vengono progettati prima che qualsiasi modello venga integrato nel prodotto.
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03
Build
Sprint di due settimane con eval offline, A/B test su utenti reali, controllo delle versioni di prompt e modelli e osservabilità su costi, latenza e qualità.
-
04
Run
Dashboard su drift, bias e costi, rivalutazioni programmate e un backlog legato ai cambiamenti di modelli e normativi nell'UE (AI Act), negli USA (NIST AI RMF, leggi statali) e presso i principali provider.
Modelli di ingaggio
Prezzo fisso
Per proof of value AI delimitati, pilot RAG e build di piattaforme dati con criteri di accettazione precisi e una scadenza fissa.
Time & Materials
Per prodotti AI in evoluzione in cui prompt, modelli e metriche cambiano ogni settimana. Team senior, demo settimanali, revisioni mensili della capacità.
Team dedicato
Un team AI e data di lungo periodo integrato nella vostra organizzazione di prodotto, responsabile della qualità dei dati, del ciclo di vita dei modelli e della documentazione di conformità.
Quanto costa un progetto AI, ML o Data
La maggior parte dei fornitori tiene il numero per una call commerciale. Ecco i nostri scaglioni snelli a scope fisso, così potete fare il budget prima della discovery. Tutto è all-in, denominato in USD, con IP trasferita a voi dal primo giorno, nessun ricarico di recruiting, nessun sovrapprezzo per i tool e nessuna commissione nascosta. Vedete il budget dettagliato prima che venga scritto qualsiasi codice e lo approvate. I costi cloud e GPU passano dai vostri account, così mantenete la leva sui costi.
PoC / pilot
da $2,900
4–6 settimane · un caso d'uso
Un proof of concept delimitato sui vostri dati reali: un caso d'uso, un prototipo end-to-end funzionante, un eval set e un go/no-go scritto con una proiezione dei costi.
RAG sulla vostra knowledge base
da $8,100
ancorato al vostro corpus
Retrieval-augmented generation sulla vostra knowledge base: ingestion e chunking, retrieval ibrido e reranking, un eval harness in CI, guardrail e osservabilità.
AI agent (autonomo)
da $10,400
multi-step, con uso di tool
Un agent multi-step che compie azioni tra i vostri tool, con human-in-the-loop sui percorsi ad alto rischio, eval deterministiche, filtri sull'output e un runbook di proprietà del vostro team.
Modello ML in produzione
da $13,800
dal notebook al serving
Un modello ML su misura portato in produzione: pipeline di dati, training e ablation, MLOps con monitoraggio di drift e bias e un percorso documentato dal notebook al serving.
Cosa sposta il numero: quanti casi d'uso rilasciate e quanto va in profondità ogni corpus RAG; la dimensione dell'eval set necessaria per fidarsi degli output; gli obiettivi di latenza (p95 sotto i 500 ms impone scelte di modello e infrastruttura); e lo scope di conformità — il GDPR è in scope per impostazione predefinita, ma flussi di dati HIPAA-capable, residenza solo UE o contratti provider zero-retention aggiungono lavoro di controllo. GPU, tooling di terze parti e spesa cloud passano dai vostri account. Tutto ciò che esce dallo scope firmato finisce su una roadmap con stime dimensionate invece di un'estensione silenziosa delle tempistiche. I prezzi sono indicativi e vengono fissati in una proposta scritta per il vostro scope specifico.
Lavori selezionati
AdTech · Lead generation
ARIA
Landing page single-page su Tilda con acquisizione lead tramite bot Telegram per un'agenzia pubblicitaria — rilasciata in due settimane, pronta per USA e UE.
Blockchain · Crypto
Cyber Token
Lancio ERC-20 end-to-end — contratto Solidity, audit di sicurezza, listing sugli exchange, checkout MetaMask sul sito del progetto.
FinTech · Lending
Loan Conveyor
Motore decisionale per prestiti ad alto throughput su Laravel — scoring automatizzato, integrazione con le agenzie di credito e decisioni 10 volte più rapide per istituti di credito USA e UE.
Settori per cui costruiamo prodotti AI & Data
L'AI è utile solo quando rispetta la realtà di dati, latenza e normative del vostro settore. Uniamo ML e data engineering a una conformità specifica per settore nei mercati USA e UE.
FinTech
Modelli di scoring, segnali di frode e document processing con decisioni auditabili e flussi di dati in scope PCI DSS.
AI per FinTech →HealthTech
ML HIPAA-capable e allineato al GDPR su dati clinici e dei pazienti, con flussi di dati documentati e BAA.
AI per HealthTech →E-commerce & Retail
Modelli di ricerca, raccomandazione e previsione della domanda, più le piattaforme dati che li alimentano.
AI per il Retail →Logistica & Mobilità
Modelli di routing, ETA e dispatch su pipeline di eventi in tempo reale con dati di corrieri terzi.
AI per la Logistica →Perché i team USA e UE scelgono YuSMP
Conforme GDPR · Pronto per ISO 27001 · SOC 2 Type II in corso · Compatibile HIPAA · CCPA riconosciuto
Allineati tra CET e ET
Data engineer e ML lead in orario CET con sovrapposizione costa est USA (9:00-13:00 ET), sui vostri standup, con decisioni in giornata su prompt, modelli e rollout.
Solo ingegneria senior
ML engineer e data platform lead con sistemi in produzione USA e UE già rilasciati. Non impar iamo i vector database sulla vostra roadmap.
Pronti per GDPR + CCPA e ISO 27001
Endpoint hosted con region-lock (residenza dati UE · opzioni USA su richiesta), configurazioni zero-retention, DPA e BAA firmati, controlli allineati a ISO 27001 con SOC 2 Type II in corso. Scope PCI DSS dove il ML tocca i pagamenti; HIPAA-capable dove il ML tocca PHI.
La doppia governance AI è parte di ogni decisione architetturale: nell'UE applichiamo l'AI Act (classificare ogni caso d'uso, documentare il sistema, definire i punti di supervisione umana, preparare le evidenze per scenari ad alto rischio come assunzione, credit scoring e trattamento biometrico); negli USA applichiamo gli executive order federali sull'AI, il NIST AI RMF (Govern / Map / Measure / Manage), le aspettative OMB M-24-10 e le screening statali — Colorado AI Act (in vigore dal 2026), NYC AEDT (Local Law 144), NY AI Bill of Rights e norme CCPA / CPRA sul processo decisionale automatizzato.
Cosa dicono i clienti
Un motore di decisione sui prestiti che impiega dieci volte meno tempo per approvare non avviene per caso. YuSMP ha costruito la pipeline di scoring, l’integrazione con i bureau del credito e un back-office che i nostri sottoscrittori apprezzano davvero. I tempi di approvazione sono passati da due giorni a meno di quattro ore.
Aggregare i prezzi in tempo reale su più exchange mantenendo la latenza sotto i 500 ms è ingegneria davvero complessa. YuSMP ha integrato il feed multi-exchange, i grafici dei token in tempo reale e il flusso di listing in una piattaforma coerente. Non abbiamo avuto un’interruzione dal lancio.
Domande frequenti
Quanto costa un progetto AI, ML o Data con YuSMP?
I progetti hanno scope fisso e sono snelli, all-in e denominati in USD. Un PoC / pilot parte da $2,900 (4–6 settimane); RAG sulla vostra knowledge base da $8,100; un AI agent autonomo da $10,400; un modello ML in produzione da $13,800. Il numero esatto dipende da quanti casi d'uso rilasciate, dalla profondità del corpus e dalla dimensione dell'eval set, dagli obiettivi di latenza e dallo scope di conformità. Vedete il budget dettagliato al termine della discovery e lo approvate prima che venga scritto qualsiasi codice. Non c'è alcun ricarico di recruiting né sovrapprezzo per i tool, e i costi cloud e GPU passano dai vostri account, così mantenete la leva sui costi.
Quale LLM dovremmo usare — OpenAI, Anthropic, Mistral o open-source?
Valutiamo i modelli candidati sui vostri task reali prima di raccomandare. Mistral / Claude / OpenAI con region-lock su Bedrock, Vertex o Azure OpenAI (hosted UE per clienti UE, hosted USA per clienti USA), e modelli open-source su cluster UE o USA, spesso battono la scelta ovvia su costo e residenza dei dati una volta misurata la latenza end-to-end e l'accuratezza.
Il RAG è sufficiente o abbiamo bisogno del fine-tuning?
Per la maggior parte dei casi d'uso legati alla knowledge base, il retrieval-augmented generation con eval solide batte il fine-tuning. Passiamo al fine-tuning o a LoRA solo quando gli obiettivi di stile, latenza o costo non possono essere raggiunti con RAG, e misuriamo il guadagno.
Come mantenete le funzionalità AI sicure e coerenti con il brand?
Versioning dei prompt, eval deterministiche, prompt di red-team, filtri sull'output e human-in-the-loop sui percorsi ad alto rischio. Ogni release viene rilasciata con una dashboard di qualità e sicurezza misurabile, non solo un controllo a sensazione.
Dove si applica l'EU AI Act al nostro prodotto?
La maggior parte dei prodotti SaaS utilizza l'AI in ruoli a rischio limitato o minimo, che richiedono avvisi di trasparenza e logging di base. Aiutiamo a classificare i vostri casi d'uso, a documentare il sistema e a prepararsi agli obblighi ad alto rischio se assunzione, credito o biometria rientrano nello scope.
Come gestite la conformità AI USA (NIST AI RMF, leggi statali come il CO AI Act 2026)?
Per i deployment USA mappiamo i controlli rispetto al NIST AI Risk Management Framework (Govern / Map / Measure / Manage), ci allineiamo agli executive order federali sull'AI e alle aspettative OMB M-24-10, e pre-screening i casi d'uso rispetto alle leggi statali — il Colorado AI Act (in vigore dal 2026), NYC AEDT (Local Law 144), il NY AI Bill of Rights e le norme CCPA / CPRA sul processo decisionale automatizzato. Documentiamo classe di rischio, avvisi di trasparenza, supervisione umana e valutazioni d'impatto in una singola AI system card per deployment.
Le funzionalità AI possono operare solo su dati USA o solo su dati UE?
Sì. Utilizziamo endpoint con region-lock di Bedrock, Vertex, Azure OpenAI e Mistral — hosted UE per clienti UE (residenza dati UE), hosted USA per clienti USA (opzioni USA su richiesta, BAA disponibili per carichi di lavoro HIPAA-capable). Modelli open source self-hosted su cluster UE o USA quando la residenza è critica. DPA, BAA e configurazioni zero-retention fanno parte di ogni revisione dell'architettura.
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