Connettori limitati
I tool no-code parlano generalmente solo con applicativi esterni agli ambienti enterprise. Il tuo gestionale custom, il PLM proprietario, il database SAP rimangono fuori. E senza accesso ai dati reali, l'AI è inutile.
Piattaforma AI Enterprise
Costruisci agenti AI sui tuoi sistemi.
Costruisci agenti AI sui tuoi sistemi.
In giorni, non in mesi.
PaLoMa AI è la piattaforma per portare l'AI generativa dentro i tuoi processi: documenti tecnici, ERP, PLM, gestionali, qualsiasi sistema con un'API. Configurabile da un'unica admin, multi-LLM, governance enterprise dal giorno uno.
MCP-native
Multi-LLM, no vendor lock-in
Deploy on-prem o cloud EU
In produzione
Già attiva in un'azienda automotive con MCP custom verso i sistemi gestionali interni, modelli su Azure OpenAI e documentazione tecnica multimodale (testo + immagini + schemi).
Il problema
L'AI generativa promette molto. Implementarla bene in azienda è un'altra cosa.
Vendor lock-in
La piattaforma è cablata su GPT-4 o solo Azure. Domani esce un modello migliore, costa di meno o non vuoi più dipendere da un cloud singolo: devi rifare tutto da zero.
Sei mesi prima di vedere risultati
Sviluppo custom con LangChain + vector DB + RAG pipeline = 3-6 mesi di lavoro tecnico, un consulente esterno, e una soluzione fragile da mantenere. Il time-to-value uccide il progetto.
La soluzione
Dal documento al chatbot in 5 minuti.
Apri PaLoMa AI. Crei uno workspace, gli dai un nome, scegli il modello LLM. Carichi i documenti. PaLoMa fa indexing, vettorizzazione, OCR sui contenuti scannerizzati. In 5 minuti hai un agente AI che risponde sui tuoi contenuti, citando le fonti.
45 SECONDI · CREAZIONE WORKSPACE → UPLOAD DOC → CONFIGURAZIONE LLM → PUBBLICAZIONE
Le funzionalità chiave
Una piattaforma sola. Tutto quello che serve.
Sei capacità che insieme rispondono alla domanda "perché PaLoMa AI invece delle alternative no-code o di uno sviluppo interno?".
MCP-native, MCP custom su richiesta
Connetti qualsiasi sistema, anche il più esotico.
- Model Context Protocol nativo — standard 2025 per LLM enterprise
- Sviluppiamo l'MCP server su misura: REST, SOAP, GraphQL, DB diretto
- Il tuo team interno non scrive una riga di integration code
- Già operativi: ERP, PLM Teamcenter, WMS, ticketing, Outlook
Multi-LLM, niente vendor lock-in
Cambi modello con un dropdown.
- Claude 4.x via Anthropic o Bedrock per ragionamento complesso
- GPT-4o / GPT-5 su Azure OpenAI per sovranità del dato
- Gemini Pro per task multimodali e context window estesa
- Llama / Mistral on-prem per casi con dati riservati
- Scelta da UI per ogni agente o per ogni task. Cambi quando vuoi.
RAG multimodale
I tuoi manuali tecnici hanno schemi e foto? PaLoMa indicizza testo, tabelle, diagrammi e immagini. La risposta cita il paragrafo e mostra lo schema giusto.
Agenti specializzati
Un bot per HR, uno per service, uno per sales — stessa admin, knowledge base separate, permessi granulari. Ognuno parla con i sistemi pertinenti e vede solo i dati a cui ha accesso.
Senza codice
Crei agenti, gestisci knowledge base, configuri permessi, monitori utilizzo da un'unica interfaccia. L'IT non diventa un collo di bottiglia.
Function calling
Gli agenti non si limitano a leggere — eseguono azioni: aprono ticket, cercano in magazzino, prenotano slot calendario, lanciano workflow. Con permessi e audit.
Deploy flessibile
Cloud gestito EU, on-prem nella tua infrastruttura, o ibrido. Compliance, sovranità del dato e network isolato quando serve.
Come funziona
PaLoMa al centro, i tuoi sistemi attorno.
L'hub di intelligenza che parla con i tuoi sistemi via MCP, dispaccia le richieste al modello giusto, e mantiene la governance sotto controllo.
A SINISTRA I TUOI SISTEMI · AL CENTRO PALOMA · A DESTRA GLI LLM · SOPRA GOVERNANCE · SOTTO UTENTI
In produzione
Documentazione tecnica automotive, ricerca in linguaggio naturale.
Da archivio statico a conoscenza conversazionale.
Una multinazionale del settore automotive utilizza PaLoMa AI per dare accesso a migliaia
di documenti tecnici interni — manuali, specifiche, schemi, procedure di riparazione —
a operatori che prima dovevano memorizzare l'archivio o chiamare un esperto.
Il modello LLM gira su Azure OpenAI per ragioni di compliance
e governance del dato. PaLoMa AI è connessa via MCP custom
ai gestionali interni, sviluppati ad hoc da FITEC. La documentazione tecnica include schemi
e fotografie: PaLoMa indicizza il contenuto multimodale
e cita la fonte precisa nelle risposte.
Zero curva di apprendimento
I tecnici parlano alla piattaforma in linguaggio naturale: non devono imparare un nuovo sistema, ricordare codici prodotto, navigare interfacce. Chiedono come chiederebbero a un collega.
Operazioni più veloci
Il tempo per trovare l'informazione corretta — il pezzo, la procedura, lo schema giusto — si riduce drasticamente. L'utente passa dalla domanda alla risposta in secondi.
Conoscenza preservata
L'expertise dei senior, distribuita nei documenti aziendali, diventa accessibile a tutti — anche a chi è entrato ieri. Il turnover non disperde più sapere critico.
Il confronto
PaLoMa AI vs le alternative.
Le opzioni che il buyer enterprise valuta in parallelo, messe a confronto sui criteri che contano davvero.
| Build interno (LangChain + ...) | PaLoMa AI | |
|---|---|---|
| Tempo per andare in produzione | 3-6 mesi | Giorni |
| Connettori a sistemi custom | Da sviluppare | ✓ MCP custom on demand |
| Multi-LLM (vendor neutrality) | Dipende | ✓ Switch da UI |
| RAG multimodale (immagini PDF) | Da sviluppare | ✓ Nativo |
| Governance / audit enterprise | Da sviluppare | ✓ |
| Dipendenza ecosistema | Indipendente | Indipendente |
| Sovranità dei dati (on-prem / EU) | ✓ | ✓ |
| Supporto e manutenzione | Tuo team | FITEC (Torino) |
Domande frequenti
Le domande che ci fanno più spesso.
Quanto tempo serve per andare in produzione?
Per il primo agente con documenti propri: 5-10 giorni lavorativi.
Per integrazioni MCP custom verso sistemi proprietari aggiungiamo
2-4 settimane di sviluppo dedicato, in parallelo all'avvio.
Quali LLM supporta PaLoMa AI?
Tutti i principali tramite API: Anthropic (Claude 4.x), OpenAI (GPT-4o, GPT-5),
Google (Gemini), e via Azure OpenAI per requisiti di sovranità del dato.
Si scelgono da UI per ogni agente o per ogni task. Supportiamo anche modelli
open source on-prem (Llama, Mistral).
I miei dati restano in Europa?
Sì, scegliendo un modello su Azure OpenAI region EU o un deploy on-prem.
PaLoMa AI può essere deployata in cloud EU o su infrastruttura del cliente.
Per scenari ad alta sensibilità (sanità, difesa, banche) il deploy on-prem
+ modello open source on-prem è la combinazione raccomandata.
Cosa significa "MCP custom su richiesta"?
Model Context Protocol è lo standard 2025 per connettere LLM a sistemi esterni.
Se il tuo gestionale ha un'API (qualsiasi tecnologia: REST, SOAP, GraphQL,
database diretto), sviluppiamo noi l'MCP server che lo espone a PaLoMa.
Il tuo team interno non scrive integration code.
PaLoMa AI sostituisce ChatGPT in azienda?
Risponde a uno scopo diverso. ChatGPT è un assistente generico sul web pubblico.
PaLoMa AI è una piattaforma per costruire assistenti aziendali
che conoscono i tuoi documenti, parlano con i tuoi sistemi, rispettano i tuoi
permessi. Sono complementari: ChatGPT per task generici, PaLoMa AI per i processi
dell'azienda.
Quanto costa PaLoMa AI?
Il pricing dipende dal numero di workspace, dagli utenti attivi, dalle integrazioni
MCP custom necessarie. Contattaci per una proposta su misura: nella prima call
analizziamo il tuo caso e ti diamo un range entro 48h.
Posso vederla prima di impegnarmi?
Sì, organizziamo una demo live di 30 minuti sul tuo caso d'uso reale.
Senza commitment, senza presentazioni commerciali. Demo + Q&A tecnico +
valutazione concreta di fattibilità. Se il match non c'è, te lo diciamo.
Vediamoci 30 minuti.
Ti mostriamo PaLoMa AI sul tuo caso d'uso.
Senza presentazioni commerciali. Demo live, domande tecniche, valutazione concreta della fattibilità sul tuo scenario. Se il match non c'è, te lo diciamo.
Richiedi una demoOppure scrivi direttamente a paloma@fitec.it