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Metodologia · Eat your own dog food

Non costruiamo per gli altriciò che noi stessi non usiamo.

Digital Maker gestisce internamente 54 agenti AI in produzione — e il numero cresce ogni giorno. Gli stessi sistemi che costruiamo per i clienti operano nella nostra acquisizione, nel lavoro sui progetti e nel reporting.

Agenti attivi
54+
↗ cresce ogni giorno
In funzione da
v2025.01
oltre 14 mesi live
Proprietà dello stack
100%
code-first · versionato
Perché è importante

Non conosciamo l'AIdai whitepaper.

La conosciamo dalle operazioni quotidiane — con tutto ciò che ne consegue: i momenti in cui un agente funziona alla perfezione e quelli in cui ci va quasi. Questa conoscenza confluisce direttamente nei progetti dei clienti. Gli errori li abbiamo già commessi noi. Non a vostre spese.

AI sovrana

AI che ti appartiene.Non AI che ti possiede.

Devi usare i modelli migliori — senza incatenarti a essi. Il 2026 ha mostrato quanto in fretta la situazione possa ribaltarsi: un modello di punta è stato offline 19 giorni per ordine, e un fornitore AI è diventato in due mesi concorrente del proprio partner. Chi cabla la propria azienda a un ecosistema cede il controllo. Noi costruiamo diversamente — così il modello resta intercambiabile e il codice ti appartiene. Come funziona in concreto lo mostrano i nostri Insights.

01 / Ownership

Il codice ti appartiene

/ code · handover

Ogni agente, ogni workflow, ogni configurazione sta nei tuoi account — documentato e consegnato. Nessun lock-in, nessun abbonamento sulla speranza.

02 / Modelle

I modelli restano intercambiabili

/ abstraction · swap

Il modello sta dietro uno strato di astrazione. Se un fornitore rincara, cade o diventa concorrente, il cambio è una configurazione — non una ricostruzione.

03 / Daten

I dati sensibili restano in azienda

/ local · open-weight

Per i carichi critici per la privacy usiamo modelli aperti che girano in locale o in cloud UE. Ciò che non lascia l'azienda, nessuno può analizzarlo.

04 / Standards

Nessun lock-in di piattaforma

/ open · no lock-in

Costruiamo i processi business-critical su standard aperti, non su ecosistemi proprietari le cui regole possono cambiare in qualsiasi momento.

Tre aree · Uno stack coerente

Nessuna divulgazione completa.Ma abbastanza per dimostrare: questo non è un concetto.

01 / Akquise

Prima che Gee abbia il primo colloquio.

/ inbound · qualification

Le richieste in entrata vengono contestualizzate automaticamente — settore, dimensione dell'azienda, esigenza riconoscibile, compatibilità con i nostri servizi principali. Nessun inserimento manuale nel CRM. Nessuna informazione persa tra il primo contatto e il primo colloquio.

Ogni colloquio inizia in modo informato.
02 / Projektarbeit

Mentre il lavoro procede.

/ documentation · context

La documentazione di progetto nasce in parallelo — non a posteriori. Le trascrizioni delle riunioni vengono strutturate, le decisioni contestualizzate, i punti aperti finiscono automaticamente dove devono stare. Niente "lo annoto al volo". È già scritto.

Nessuna perdita di conoscenza. Nessun chiarimento ripetuto.
03 / Reporting

Ciò che l'azienda sa di sé stessa.

/ analytics · control

Nessuna raccolta manuale di numeri. Lo stack si rendiconta da solo — stato dei progetti, carico di lavoro, voci aperte, prossimi passi. Gee guida l'azienda invece di amministrarla.

Decisioni basate sui dati, non sui ricordi.
Cosa abbiamo imparato

Cosa possono fare gli agenti AI —e cosa (ancora) non possono.

„I nostri agenti sono in produzione da oltre un anno. La consapevolezza più importante: gli agenti AI non sono collaboratori autonomi. Sono strumenti precisi per compiti chiaramente definiti — ed eccezionalmente bravi proprio in quei compiti."

Chi pensa agli agenti come „collaboratori digitali" si costruisce una delusione. Chi li pensa come strumenti chirurgici si costruisce un vantaggio.

  • FEHLER 01
    Impiegare agenti per compiti che richiedono capacità di giudizio. L'AI non è brava a riconoscere il contesto che non è stato reso esplicito. È eccellente nell'eseguire con precisione processi definiti.
  • FEHLER 02
    Far girare agenti senza contesto sufficiente. Un agente senza i dati giusti è un agente pericoloso. Più contesto = risultati più precisi — quasi sempre.
  • FEHLER 03
    Nessun human-in-the-loop per le decisioni critiche. Costruiamo gli agenti in modo che si fermino a checkpoint definiti e richiedano conferma — per denaro, contratti, comunicazione con i clienti.

Entrambe le cose le abbiamo vissute in prima persona. Per questo sappiamo come evitarle.

Con cosa lavoriamo

Nessun segreto.Chi nasconde il proprio stack vende magia.

Utilizziamo esclusivamente strumenti che possiamo anche spiegare pubblicamente — e tutto ciò che spieghiamo, lo sappiamo anche costruire. Nessun tool no-code, nessun vendor lock-in. Se domani volete smettere di lavorare con noi, l'intero codice, l'infrastruttura e il know-how sono vostri.

/01 · foundation

Le fondamenta

Ciò su cui tutto si basa. Modelli, infrastruttura, archivi di dati.

Claude API Modello principale
Ollama Modelli locali
Qdrant Vector store
Google Cloud Infrastruttura
Docker Container · deployment
Python Linguaggio · tutti gli agenti
/02 · mcp servers

Connessione con il mondo

Ciò che i nostri agenti possono leggere, scrivere e controllare — tramite Model Context Protocol.

notion Knowledge base
gmail Inbox · outreach
google-drive Documenti · asset
asana Tracciamento progetti
fireflies Trascrizioni delle riunioni
meta-ads Campagne · analisi
google-ads Search · performance
/03 · clis & agents

Nel terminale

Strumenti per codice, deployment e i nostri agenti — Hermes e Paperclip.

claude-code Agentic coding
gh GitHub · repo
gcloud Cloud · deployment
hermes internal Orchestrazione · routing
paperclip internal Agente documentale
git Versionamento · audit
$ 54 agenti orchestrano quotidianamente questo stack — dalla qualificazione dei lead alla generazione di codice fino al reporting. E il numero cresce ogni giorno.

Cosa significa per voi.Esperienza operativa, non teoria.

Quando costruiamo un agente AI per voi, non portiamo solo know-how tecnico. Portiamo esperienza operativa — da un'azienda che ci lavora ogni giorno. È la differenza tra un sistema che si può dimostrare — e uno che funziona davvero.

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