AI Prototyping Studio

Prototipi e Agenti AI
validati in giorni, non mesi.

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Validiamo il caso d'uso, costruiamo un prototipo AI funzionante e lo progettiamo perché possa diventare produzione, con governance dal primo giorno.

Prenota una discovery callCome lavoriamo
Lo stack che assembliamo, non quello che rivendiamo. Nessun lock-in, il codice è tuo.
OpenAIAnthropicLangChainpgvectorSupabaseLovableVercel

Pensati per la velocità, progettati per la scala.

Usabile dal giorno 1

Niente scatole nere. I nostri prototipi hanno UX funzionante che i tuoi utenti possono usare e stressare davvero.

Team integrato

Lavoriamo come estensione della tua product unit: partecipiamo agli standup e condividiamo il codice sprint dopo sprint.

Strategia + codice

Non costruiamo solo ciò che ci chiedi. Validiamo il caso d'uso, mappiamo la fattibilità e definiamo i prossimi 12 mesi.

Sprint agili

Cicli ad alta visibilità con demo settimanali. Vedi il progresso in tempo reale, correggi rotta in fretta.

Fondamento API-first

Ogni prototipo è modulare. Quando sei pronto a scalare, il core è già progettato per andare in produzione.

Zero overhead

Niente strati d'agenzia. Parli direttamente con chi costruisce e rende funzionale la tua visione AI.

Cosa ottieni

Quattro cose concrete a fine sprint.

01

Prototipo funzionante in 3-4 settimane

Non un mock in Figma. Un artefatto che i tuoi utenti aprono, cliccano e mettono sotto stress su dati veri.

02

Decisione GO / NO-GO con evidenze

Accuratezza, latenza, costo per chiamata, adozione. Numeri per motivare l'investimento, o fermarlo, davanti al board.

03

Architettura pronta per la produzione

API-first e modulare dal giorno 1. Il passaggio a pilot è una continuazione, non una riscrittura da zero.

04

Stesso team dal PoC allo scale

Chi ha validato il caso d'uso ti accompagna in produzione con ZeroFive.AI. Nessun handoff a terzi, nessuna perdita di contesto.

The Validation Loop

Un processo data-driven che sceglie evidenze al posto di assunzioni. Ogni sprint produce qualcosa di misurabile.

Step 01

Validate

Verifichiamo il caso d'uso AI su fattibilità tecnica e valore business prima di scrivere una riga di codice.

Step 02

Build

Sviluppo rapido del core engine e della UI. Focus sulla minima intelligenza che dimostra il concetto.

Step 03

Iterate

Raffinamento del modello sui casi limite emersi nei primi test con utenti reali.

Step 04

Measure

Definiamo la traiettoria di scala con numeri: accuratezza, latenza, costo per chiamata, adozione.

Agenti e processi agentici

Un agente in demo non dice niente su un agente in esercizio.

Gartner prevede la cancellazione di oltre il 40% dei progetti agentici entro fine 2027, per costi in crescita, valore non chiaro e controlli inadeguati. Il modello raramente è il problema. Lo sono il caso d'uso scelto male, i passaggi tra agenti e l'assenza di una misura sull'intera esecuzione.

01

Prima capiamo se serve

Molti processi candidati a diventare agenti sono deterministici. Un'automazione classica li risolve meglio e costa meno. Lo verifichiamo in una settimana.

02

Poi lo costruiamo su dati veri

Agente funzionante su un processo reale, con almeno un'integrazione viva e permessi limitati. Nessun ambiente finto, nessun dataset ripulito.

03

Infine lo mettiamo sotto stress

Misuriamo l'intera esecuzione e non solo la risposta: passaggi intermedi, chiamate agli strumenti, casi limite, costo per esecuzione.

Come mettiamo alla prova un agenteAgenti e AI Act dal 2 agosto 2026 →
Casi

Cosa abbiamo costruito.

Progetti su commessa e prodotti costruiti da noi, con lo stesso metodo: ipotesi, build rapido, messa online, utenti veri.

Nomi e dettagli dei progetti su commessa disponibili in call. Tre nuovi prodotti sono in sviluppo. I primi casi agentici su commessa arrivano nei prossimi mesi.
Enterprise · UtilitiesCliente

Analisi bollette luce, gas e fonia multi-sede

Sfida
Una grande azienda multi-sede riceveva centinaia di bollette da fornitori diversi ogni mese, senza un modo semplice per confrontare consumi, costi e anomalie tra sedi.
Cosa abbiamo fatto
Pipeline di ingestione e parsing delle bollette (luce, gas, fonia), normalizzazione dei dati per sede e fornitore, dashboard di analisi consumi, costi e alert sulle anomalie.
Outcome
Visione unica dei costi energetici e telco per tutte le sedi, base solida per rinegoziazioni e ottimizzazioni.
Stack
PythonOCR + LLMPostgresNext.js
Gaming · ConsumerProdotto nostro

whos.it, lo score gaming che si condivide

Sfida
Le statistiche di Roblox, Clash Royale, Clash of Clans e Brawl Stars vivono su piattaforme separate. Nessun modo immediato di sintetizzarle in un numero comparabile e condivisibile.
Cosa abbiamo fatto
Aggregazione dei dati da fonti multiple, motore di scoring unificato, esperienza mobile-first pensata per la condivisione. Ipotesi, build e messa online con lo stesso metodo che applichiamo ai clienti.
Outcome
Prodotto vivo con utenti reali, che ha verificato in poche settimane se l'ipotesi di condivisibilità funzionava.
Stack
ReactNodePostgresGaming API
Quiz AI · ConsumerProdotto nostro

whos.pro, quiz multiplayer generati dall'AI

Sfida
Un quiz multiplayer richiede di norma un catalogo di domande precompilato, con vincoli sugli argomenti, costi di redazione e ripetitività dopo poche partite.
Cosa abbiamo fatto
Generazione delle domande via LLM in tempo reale su qualsiasi argomento, controlli di coerenza sulla risposta corretta, motore multiplayer sincrono, sessioni condivisibili via link.
Outcome
Un LLM in produzione con utenti veri, dove la latenza è un vincolo di prodotto e non una metrica da slide.
Stack
ReactLLMRealtimeSupabase
UtilityProdotto nostro

da.je, link corti senza attrito

Sfida
Verificare se uno shortener essenziale, con tracciamento dei click e nessuna sovrastruttura, valga ancora come prodotto autonomo.
Cosa abbiamo fatto
Servizio completo su dominio breve: creazione link in pochi secondi, tracciamento, dashboard essenziale. Dalla prima riga di codice all'online in tempi da sprint.
Outcome
Prodotto online e usato, costruito e rilasciato senza passare da un progetto di sei mesi.
Stack
ReactEdgePostgresAnalytics
Brand · EngagementCliente

Gioco interattivo per una campagna brand

Sfida
Un brand consumer voleva aumentare il tempo di interazione durante una campagna, andando oltre il classico form o landing statica.
Cosa abbiamo fatto
Meccanica di gioco leggera, mobile-first, integrata con il CRM del brand per lead e reward. Design, sviluppo e rilascio in poche settimane.
Outcome
Nuovo canale di ingaggio riutilizzabile su più campagne, con lead qualificati raccolti in modo nativo.
Stack
ReactNodePostgresCRM API
Brand · LoyaltyCliente

Gamification & loyalty per attivazioni sul territorio

Sfida
Un brand con attivazioni fisiche sul territorio non aveva un modo strutturato per riconoscere, premiare e re-ingaggiare le persone incontrate durante gli eventi.
Cosa abbiamo fatto
Sistema di gamification e loyalty end-to-end: profilo utente, punti, missioni legate ai touchpoint fisici, catalogo premi, dashboard per il team di field marketing.
Outcome
Attivazioni tracciate in modo omogeneo e base dati utenti riutilizzabile per CRM e comunicazioni successive.
Stack
Next.jsPostgresSupabaseTwilio
EventsCliente

Sistema di gestione eventi

Sfida
Organizzare eventi ricorrenti significava lavorare su Excel, moduli e mail: informazioni sparse, rischio di errori, poco controllo su iscrizioni e presenze.
Cosa abbiamo fatto
Piattaforma per gestire ciclo di vita completo dell'evento: pubblicazione, iscrizione, ticketing, check-in, comunicazioni, reportistica post-evento.
Outcome
Un unico strumento condiviso tra organizzazione, staff e partecipanti, con dati coerenti dall'iscrizione al report finale.
Stack
ReactNodePostgresStripe
Travel · EducationCliente

Gestionale per viaggi studio

Sfida
Una realtà specializzata in viaggi studio gestiva prenotazioni, studenti, famiglie, scuole partner e fornitori con strumenti scollegati e molte attività manuali.
Cosa abbiamo fatto
Gestionale su misura per l'intero processo di prenotazione: anagrafiche, pacchetti, pagamenti, documenti, comunicazioni verso famiglie e scuole, area operativa interna.
Outcome
Processi operativi standardizzati, meno errori sulle prenotazioni e visibilità in tempo reale sullo stato di ogni pratica.
Stack
Next.jsPostgresSupabaseStripe
Customer OnboardingCliente

Survey dinamiche per onboarding e personalizzazione

Sfida
Il team commerciale e prodotto voleva profilare i nuovi clienti in modo più intelligente, senza sottoporre form statici e ripetitivi.
Cosa abbiamo fatto
Motore di survey dinamiche con logiche condizionali e scoring, integrato con il CRM: le domande cambiano in base alle risposte e alimentano segmentazioni e personalizzazione dell'esperienza.
Outcome
Onboarding più corto e mirato, con dati strutturati subito utilizzabili da sales, prodotto e marketing.
Stack
ReactNodePostgresCRM API

Per chi lavoriamo.

Non ci vendiamo come specialisti di un solo settore. Portiamo un metodo che funziona dove il caso d'uso AI ha valore misurabile e dati accessibili.

Financial ServicesHealthcareManifatturieroRetailPAB2B SaaSLegal Ops
Tipi di team con cui collaboriamo meglio
Corporate innovation units·PMI in trasformazione·Product team B2B·Direzioni IT che vogliono uscire dal PoC eterno

Formati di ingaggio

Scegli velocità e profondità che corrispondono al tuo ciclo di innovazione.

BASIC

Fattibilità tecnica

  • ✓1 caso d'uso definito
  • ✓UX mock + report di fattibilità
  • ✓Sprint rapido di 1 settimana
  • ✓Deck sintetico per stakeholder interni
Su richiesta
Prenota sprint
Consigliato

STANDARD

Prototipo interattivo

  • Tutto quello che c'è in Basic, più:
  • ✓UI completa + logica di backend
  • ✓Integrazione modello (LLM / CV)
  • ✓Validazione su dati reali
  • ✓Consegna in 3-4 settimane
Su richiesta
Iniziamo

SCALE

Pilot ready

  • Tutto quello che c'è in Standard, più:
  • ✓Architettura API-first modulare
  • ✓Loop di validazione avanzati
  • ✓Roadmap post-sprint
  • ✓Abilitazione del team e documentazione
Su richiesta
Parliamone

Parte di una catena, non un fornitore isolato.

protot.ai è la fast prototyping unit di ZeroFive.AI, una ICONI.CO company. AI Rating e AI Strategy a monte, AI Shift a valle.

14 eseguiti
Progetti conclusi e rilasciati
4 in rilascio
Nuovi prototipi e prodotti in go-live
22 giorni
Tempo medio da kickoff a sistema funzionante

Risposte dirette.

Le domande che sentiamo da founder, product team e unità di innovazione prima della prima call.

Qual è la differenza tra PoC, prototipo e MVP?
Un PoC risponde a una sola domanda: è tecnicamente fattibile? Un prototipo è un artefatto funzionante che i tuoi utenti possono testare end-to-end. Un MVP è un prodotto lanciabile con utenti veri e ricavi. Noi costruiamo i primi due, così tu decidi se il terzo vale l'investimento.
Perché la maggior parte dei prototipi AI non arriva in produzione?
Perché nasce come demo, non come fondazione. Quando arriva il momento di collegare dati veri, sicurezza, monitoraggio e scala, l'architettura scorciatoia si sgretola. Noi disegniamo il prototipo API-first e modulare dal primo giorno: il passaggio in produzione diventa una continuazione, non una riscrittura.
Quanto tempo serve per un prototipo AI validato?
Una settimana per una feasibility con UX mock. Tre-quattro settimane per un prototipo interattivo con integrazione modello reale. Percorsi più lunghi esistono, ma se un caso d'uso non si può dimostrare o smentire in un mese, il perimetro è sbagliato.
Quando conviene non costruire un prototipo?
Quando il caso d'uso non ha un outcome misurabile, quando i dati non esistono o non sono accessibili, o quando lo stesso problema è già risolto da un prodotto sul mercato. Dire stop presto è parte del deliverable.
Cosa succede se dopo il prototipo decidiamo di non proseguire?
Il deliverable è comunque tuo: prototipo funzionante, report tecnico, roadmap chiara e le evidenze per motivare la decisione internamente. Un NO-GO argomentato vale quanto un GO. Evita mesi di sviluppo su un'ipotesi sbagliata.
Chi è proprietario del codice, dei modelli e dei dati?
Tu, sempre. Consegniamo repository, credenziali dei servizi e documentazione a fine sprint. Nessun lock-in su strumenti proprietari nostri: lo stack è quello che assembliamo insieme, non una piattaforma che dovrai continuare a pagare a noi.
Come si incastra protot.ai con AI Rating e AI Shift di ZeroFive.AI?
protot.ai è la fase di validazione rapida della catena ZeroFive. AI Rating misura la maturità dell'organizzazione. protot.ai dimostra che uno specifico caso d'uso funziona. AI Shift lo porta in produzione a scala. Stesso team, tre fasi.

Basta teorizzare.
Costruiamo.

30 minuti per capire se la tua idea AI vale un prototipo, e quanto velocemente.

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