VERIAX orchestra workflow completi attraverso agenti AI autonomi. Deployment on-premise per sovranità dei dati. Architettura model-agnostic per indipendenza dai fornitori LLM. Governance nativa per compliance AI Act, GDPR, NIS2.
Voglio un'analisi sulla Lombardia: dammi un riepilogo con ricavo totale, prodotto top, mese migliore e peggiore; genera un grafico interattivo con l'andamento mensile del ricavo suddiviso per categoria di prodotto (linee separate, hover con il valore); usando scikit-learn, addestra una regressione lineare sul ricavo totale mensile della regione e prevedi i prossimi 6 mesi (gen-giu 2026). Mostrami R², coefficiente angolare e un grafico con storico + previsione.
Veriax può commettere errori. Assicurati di verificare le informazioni importanti.
Molte organizzazioni processano dati sensibili che non possono uscire dall'infrastruttura aziendale. Le soluzioni SaaS mainstream richiedono connessione cloud pubblico. Il deployment in cloud privato o on-premise risolve il vincolo ma introduce complessità infrastrutturale che richiede competenze specifiche.
Le piattaforme AI enterprise richiedono competenze di orchestrazione LLM, prompt engineering, vector database e gestione infrastrutturale. La maggior parte delle organizzazioni non dispone di queste competenze internamente e non può permettersi cicli di assunzione di 6-12 mesi.
AI Act richiede audit trail completo, supervisione umana configurabile e documentazione del ciclo di vita del sistema AI. GDPR e NIS2 aggiungono requisiti specifici per diversi settori. La conformità non può essere un add-on: deve essere nativa nell'architettura.
12 mesivs12 settimane
Sviluppo Interno
12+ mesi
VERIAX
12 settimane
THUX Srl sviluppa soluzioni per Finance, Manufacturing, Pubblica Amministrazione dal 1995. VERIAX non è un pivot — è l'evoluzione naturale di un framework di engineering maturo applicato agli LLM enterprise. Dal prototipo di ricerca semantica del 2019 a Socratech, Thuxbot e la gestione documentale per Subaru: ogni progetto ha depositato competenza nel successivo.
Python è il nostro stack primario dal 2005. Quando gli LLM sono diventati affidabili per contesti critici, avevamo già l'infrastruttura e l'expertise per metterli in produzione enterprise senza improvvisare.
Certificati qualità e sicurezza informazioni. VERIAX gestisce il sistema di gestione qualità e sicurezza di THUX CODE — siamo il nostro primo utente. Lo usiamo davvero su noi stessi, non è solo una demo.
VERIAX è una piattaforma di orchestrazione di agenti AI autonomi. A differenza degli assistenti conversazionali che rispondono a richieste puntuali, VERIAX pianifica ed esegue processi aziendali completi end-to-end senza supervisione continua.
Quattro settori. Quattro processi orchestrati end-to-end.
Verifica manuale di polizza, documentazione, pattern fraud e approvazioni su soglie. Ogni step richiede intervento umano non strutturato.
L'agente verifica copertura via SQL, analizza documenti e foto danno, rileva pattern fraud su storico sinistri, applica guardrail automatici su soglie importo con HITL configurabile.
Tutto quello che ti serve per costruire, governare e far evolvere i tuoi agenti AI vive dentro un'unica piattaforma. Agenti, conoscenza, governance e modelli — già pronti, attivabili senza scrivere codice.
Le tabelle seguenti confrontano VERIAX con le due categorie di alternative più frequentemente valutate in fase di selezione: assistenti AI conversazionali enterprise e piattaforme AI infrastrutturali cloud.
Team Finance di 10 analisti, 20 ore/mese di produzione documentale.
Scenario rappresentativo. Non include la riduzione errori, l'accelerazione dei tempi decisionali e il valore del personale riassegnato ad attività a maggior valore aggiunto.
Nessun team AI interno richiesto. 1 Admin IT + 2–5 domain expert gestiscono la piattaforma dopo il go-live.
Il team di progetto THUX CODE è identificato per nome nell'offerta, prima della firma. Le stesse persone che analizzano il contesto conducono il delivery e la formazione utenti.
Sessione strutturata (2-4 ore) in cui THUX CODE analizza il contesto operativo, identifica il caso d'uso con ROI più rapido e produce una roadmap tecnica del primo deployment.
Prima della sessione, sottoponiamo al tuo team un AI Readiness Assessment strutturato, così l'analisi tecnica parte già dal tuo contesto reale, non da zero.
Sessione 2-4 ore · Output ROI concreto
