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. 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. Ogni engagement è allineato al GDPR e strutturato per la conformità EU AI Act fin dal primo giorno — non aggiunto in seguito.
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.
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.
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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.
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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.
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.
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
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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