Casi studio clienti
Storie selezionate di delivery tra prodotto, IA e operations.
Una selezione del tipo di lavoro su prodotto, sistemi di IA e workflow agentici che aiutiamo i team a portare dal concetto all'esperienza rilasciata.
Casi studio e pubblicazioni in arrivo.
Questi progetti tendono a seguire uno schema ricorrente: chiarire la storia del prodotto, sostenere il lavoro sui sistemi o sulla componente IA sottostante e collegare l'esperienza pubblica a una leva interna reale attraverso workflow che aiutano davvero il team a muoversi.
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Mercuri Finance
Abbiamo supportato Mercuri sulla superficie pubblica del prodotto, sull'implementazione del sistema di IA e sull'automazione di workflow agentici per operations, marketing, outreach e ingegneria.
Minerva Cloud
Abbiamo aiutato Minerva Cloud ad automatizzare end-to-end la pipeline di ingegneria e supportato l'implementazione di Vox Engine, il suo sistema nativo di IA costruito su OpenAI e Anthropic.
Melon
Abbiamo supportato Melon dall'ideazione al lancio, guidando il delivery di ingegneria tra frontend e backend e usando l'automazione dei workflow con IA per migliorare il modo in cui il team operava ogni giorno.
Modelli di collaborazione selezionati
Alcuni lavori possono essere condivisi nel dettaglio, mentre altri restano privati o non sono ancora pronti per la pubblicazione. Il filo conduttore è chiarezza di prodotto, implementazione di sistemi più solida e leva interna concreta attraverso l'automazione.
Sistemi di prodotto
Superfici pubbliche, workflow interni e narrazione tecnica modellati insieme.
Sistemi di IA
Supporto all'implementazione di comportamenti di prodotto e operations abilitati dall'IA.
Automazione dei workflow
Leva operativa tra marketing, outreach, ingegneria e cicli di esecuzione.
Perché questi progetti reggono anche dopo il lancio.
Il filo conduttore non è un modello o un framework specifico. È il modo in cui strutturiamo il lavoro perché i team possano muoversi in fretta senza creare un secondo problema da ripulire in seguito.
Principi di delivery
Definiamo il primo rilascio intorno a un workflow doloroso o a un momento utente critico. Manteniamo gli operatori nel loop quando i casi limite contano più del puro throughput. Favoriamo sistemi che il team possa mantenere anche dopo la prima spinta.
Cosa ottengono di solito i team
Un percorso più diretto dall'idea alla produzione, con meno deviazioni speculative. Un collegamento più forte tra interfaccia di prodotto, comportamento del sistema di IA, spiegazione tecnica e fiducia dell'utente. Una base architetturale più chiara per la fase successiva, invece di un prototipo usa e getta.
Prossimo passo
Vuoi esplorare un ambito simile?
Se hai un workflow, una superficie di prodotto o un collo di bottiglia nel delivery che ti sembra vicino a questi casi, possiamo aiutarti a testare il percorso e definire il primo taglio giusto.