What if the AI gets something wrong?

Fair worry — and the honest answer is, sometimes it will. Less often than the wild AI demos you've probably seen, but never zero. Every AI feature we ship is grounded in your real information so it's answering from facts instead of guessing. For high-stakes tasks (quotes that go to customers, contracts, money) we add a step where a person reviews before anything goes out. The skill is catching mistakes before your customer ever sees them.

Who pays for the AI usage — me or you?

You do, but it's billed directly to your OpenAI or Anthropic account, not ours. We don't resell AI usage or take a markup on what the AI costs to run. You see exactly what every interaction costs in your own dashboard, and if we ever part ways the account and any unused credit stays with you.

What does this actually cost to run per month?

For a small AI feature like a chatbot, usually $5–$50 per month in AI usage. For a bigger AI assistant reading through your documents, typically $30–$300 per month depending on how much your team or customers use it. We turn on a behind-the-scenes trick called prompt caching by default that drops the cost of repeat questions by 50–80%. You get a usage dashboard from day one so nothing surprises you.

What about the privacy of my data?

Big concern, totally understandable. Short version: your data stays yours. The two main AI providers we use (OpenAI and Anthropic) have contracts saying they don't use your data to train their models when accessed through their business APIs. Your data lives in your accounts, not a third-party AI service. For regulated industries (healthcare, finance, legal), we can also use Azure OpenAI or Amazon Bedrock for extra contractual coverage that satisfies HIPAA and similar requirements.

Claude, GPT, Gemini, Llama — which do you actually use?

All of the major ones — the answer really is whichever is best for the specific job. Claude (from Anthropic) is our default for careful writing, reasoning, and using business tools. GPT (from OpenAI) is great for fast, cheap classification work at high volume. Gemini (from Google) wins when there's a huge amount of context to process or when your business already lives in Google Workspace. Llama (from Meta) is the right pick when you need to run the AI on your own servers, especially in regulated industries. We write everything so the AI provider can be swapped with a single configuration change — when the next better model comes out, you upgrade without a rewrite.

AI per la tua attività

AI che ti fa risparmiare davvero tempo — non solo un altro strumento da imparare.

Non ti serve un altro abbonamento a ChatGPT. Ti serve AI che gestisce le cose specifiche che ti mangiano la settimana — scrivere preventivi, rispondere per la 40ª volta oggi alla stessa domanda del cliente, riassumere la storia di un cliente prima di alzare la cornetta. Integrata negli strumenti che usi già, basata sui tuoi dati, con un prezzo tale che i conti tornano davvero. Da 500 $.

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Niente teatro da demo — solo qualcosa che si ripaga.

È per te?

L'AI ti conviene davvero per la tua attività?

Parliamo chiaro, subito.

L'AI si ripaga se…

Fai lo stesso compito ripetutamente — scrivere preventivi, rispondere alla stessa domanda, smistare fatture — e ti mangia ore ogni settimana.
Hai una montagna di dati (ordini, ticket, email, PDF, note di chiamata) che nessuno ha tempo di leggere, ma con risposte seppellite dentro.
Il tuo team risponde alle stesse 10 domande dei clienti ogni giorno, e il tuo sito potrebbe risolverle se sapesse come.
Vuoi accettare più lavoro senza assumere un'altra persona per gestire l'admin che arriva dietro.
Hai smanettato con ChatGPT e hai pensato "deve esserci un modo per collegarlo alla mia attività vera, non a una tab separata".

Meglio aspettare se…

Il vero collo di bottiglia è che non hai ancora i dati. L'AI senza le tue informazioni reali dietro tende a inventarsi le cose — quindi il primo passo migliore è mettere i tuoi dati in un posto solo. Felice di aiutare con quel pezzo se è utile, poi ritorniamo all'AI dopo.
Vuoi "un'AI" ma non riesci ancora a indicare un compito specifico che dovrebbe gestire. Del tutto comune — l'AI è ovunque in questo momento. La soluzione è facile: pensa a una cosa specifica e ripetitiva sul tuo piatto (scrivere preventivi, rispondere alla stessa domanda, smistare scartoffie) e portala alla call. Costruiamo una buona risposta a un problema reale.
Il tuo team ha già risolto il processo con un foglio di calcolo e funziona davvero. Risparmia i soldi — se è quello che troviamo durante la call, è quello che ti diremo.
Stai pensando all'AI principalmente perché è di moda in questo momento. Del tutto comprensibile, ma vale un attimo: ai clienti di solito importa se rispondi al telefono, non cosa gira dietro le quinte. Se troviamo un problema reale specifico che l'AI risolverebbe, ottimo. Altrimenti, va bene anche quella risposta.

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Se non sei sicuro da che parte stai, la call gratuita serve esattamente a questo.

In ogni progetto

Cosa ottiene di default ogni feature AI che costruiamo.

Non upsell. Come teniamo l'AI onesta.

Ancorata ai tuoi dati reali
Costi monitorati dal primo giorno
Risposte in meno di 3 secondi
Puoi vedere cosa sta facendo
Piano di riserva se si rompe
Approvazione umana sulle cose a rischio
Prompt e dati sono tuoi

Approccio

Come costruiamo davvero le feature AI.

Scelta per ogni compito. Integrata dove il lavoro si fa già. Misurata prima di essere promossa.

Lo strumento giusto per il compito

Claude per il lavoro di ragionamento, OpenAI per classificazione ed estrazione veloci, modelli più piccoli ed economici per il grunt work ad alto volume. Mescolati e abbinati, non sposati con un vendor — così quando il mese prossimo esce un modello migliore, aggiorni con un cambio di configurazione, non con una riscrittura.

Legge la tua roba prima di rispondere

Prima che qualsiasi cosa vada in produzione, la facciamo girare contro 30–100 esempi reali del tuo business e la valutiamo. Precisione, costo per risposta, quanto spesso si rifiuta. Se i numeri non passano l'asticella, si aggiusta o si abbandona — non paghi codice di produzione che fallisce il test.

Testata prima del rilascio

Prima che qualcosa vada live, la provo contro 30–100 esempi reali dalla tua attività e le do un punteggio. Accuratezza, costo-per-risposta, quanto spesso rifiuta. Se i numeri non superano l'asticella, la tuniamo o la chiudiamo — non paghi codice di produzione che fallisce il test.

Integrata dove già lavori

L'AI compare dentro il tuo sito, la tua app, le tue bozze email, il tuo flusso Power Automate — non come un'altra tab da ricordare. La miglior funzionalità AI è quella in cui nessuno deve fare login.

Spediamo AI ogni giorno — nostra e dei clienti.

Scriviamo codice di produzione con Claude ogni giorno, facciamo girare workflow AI multi-step dentro la nostra app Rec Soccer, e abbiamo sostituito circa $40K/anno di reportistica fornitori in un ruolo precedente con automazione AI-assistita. Attuned Ventures non vende qualcosa di cui abbiamo letto — vendiamo quello che gira già sulle nostre macchine.

Modelli con cui costruiamo

I modelli AI che alimentano il tuo progetto.

Non siamo sposati con un fornitore. Scegliamo il modello che vince sul tuo task — precisione, costo e velocità — e lo cambiamo quando ne esce uno migliore. L'uso è fatturato sul tuo account, non sul nostro, così non paghi mai un markup sui token.

Claude

Anthropic

Il mio default per ragionamento, contesti lunghi, scrittura attenta e uso di tool. Claude Sonnet per la maggior parte dei compiti, Opus per quelli tosti.

GPT

OpenAI

Classificazione ed estrazione strutturata economiche e veloci. Il mio go-to quando ti serve "leggi questa email e tira fuori il numero fattura" su larga scala.

Gemini

Google

Finestre di contesto enormi e forte multimodalità — leggere PDF interi, lunghe trascrizioni di riunioni, o intere codebase in un colpo. Va d'accordo con i dati di Google Workspace.

Llama

ElevenLabs

Voce

La miglior voce che abbia sentito — voci clonate, multilingua, agenti conversazionali. Quando l'AI deve suonare come una persona, è questa.

Sora + Nano Banana

OpenAI · Google

Video da Sora, immagini da Nano Banana (il Gemini 2.5 Flash Image di Google). Per asset di marketing, demo reel, creatività pubblicitarie, mockup di prodotto e post social — quando non hai una troupe o un designer a budget.

sora.com deepmind.google

Più servizi di specialità quando se lo guadagnano — Whisper e Deepgram per lo speech-to-text, Azure OpenAI o Amazon Bedrock per contratti regolamentati o enterprise, Hugging Face per la coda lunga dei modelli open. Quello che vince sul tuo compito.

Pacchetti

Tre modi per iniziare. Scegli la forma giusta.

Ogni pacchetto è ancorato sui tuoi dati, valutato prima del lancio, e tuo. I range sono tipici — mandiamo un preventivo fisso di una pagina dopo una chiamata di scoperta.

Spark

Range tipico 500–2.000 $

Tempistica: 1–2 settimane
Scope: Singola funzionalità
Lingue: Inglese

Discovery sul compito vero — cosa c'è, cosa funziona, cosa è rotto
Modello + prompt scelti e tunati contro 30+ esempi reali
Output strutturato (schema JSON) così i tool a valle possono usarlo
Collegato alla tua inbox, CRM, foglio o workflow esistente

Avvia un progetto Spark

Stack

Range tipico 2.000–8.000 $

Tempistica: 3–5 settimane
Scope: Workflow multi-step
Lingue: Inglese + 1

Tutto quello dello Spark
Pipeline RAG sui tuoi documenti, PDF, fogli, export Notion o Slack
Vector store + strategia di chunking tunata per i tuoi contenuti
Citazione delle fonti su ogni risposta — niente risposte da "fidati"

Avvia un progetto Stack

Suite

Range tipico 8.000–15.000 $+

Tempistica: 6–12 settimane
Scope: Multi-funzionalità, integrata nell'app
Lingue: 2–12 lingue

Tutto quello dello Stack
Tool use — AI che chiama le tue API, CRM, calendario, ERP o endpoint custom
Loop di agenti multi-step con retry, fallback e passaggi di approvazione umana
Multimodale quando si ripaga — voce (STT/TTS), immagini, PDF

Avvia un progetto Suite

Add-on

Extra, quando se li guadagnano.

Aggiungili a qualsiasi pacchetto, o più avanti man mano che il caso d'uso cresce.

Corpus RAG / vector store

800–2.500 $

Ingestione, chunking, embedding e indicizzazione dei tuoi documenti — più un job di re-ingest per quando i contenuti cambiano. Firestore vector, Pinecone o pgvector.

Voce (STT + TTS)

1.000–3.000 $

Whisper o Deepgram per lo speech-to-text, ElevenLabs o voci OpenAI per le risposte. Telefono, browser o in-app.

Visione / comprensione immagini

800–2.000 $

Legge ricevute, documenti, moduli, screenshot, foto di prodotto. Estrae dati strutturati o risponde a domande su cosa c'è nell'immagine.

Eval harness

600–1.500 $

Un set di test, una rubrica di scoring e un runner a un comando così puoi vedere l'impatto di ogni cambio di prompt o modello prima di rilasciarlo.

UI di versioning dei prompt

1.000–2.500 $

Un piccolo pannello admin dove puoi modificare i prompt, fare A/B test sulle varianti e rollback — senza ridistribuire l'app.

Retainer AI mensile

300–1.000 $ / mese

Tuning dei prompt, monitoraggio dei costi, upgrade dei modelli quando ne escono di nuovi, e indagini "perché l'ha fatto?" — su chiamata.

Processo

Come va davvero un progetto AI.

Niente demo con la bacchetta magica. Una call, un pilota scoped, misurazione vera, poi produzione — o uno stop onesto.

Call di discovery da 20 minuti

Chiediamo quale task stai cercando di sistemare, chi lo fa oggi, com'è "buono", e dove vivono i dati. Se l'AI non è lo strumento giusto, lo diciamo — a volte un flusso Power Automate o una vista SQL è la risposta.

Pilota scoped

Entro 48 ore hai un preventivo fisso — una funzionalità, un modello, una metrica di successo. Costruiamo contro 30–100 esempi reali dai tuoi dati, non inventati.

Misura con le eval

Prima che qualcosa vada live le diamo un punteggio. Accuratezza, costo per chiamata, latenza p95, tasso di rifiuto. Se i numeri non superano l'asticella, tuniamo, cambiamo modello o chiudiamo — non paghi codice di produzione che fallisce il test.

Rilascia e itera

Vive nella tua app, monitorata in tempo reale, con log che puoi vedere. La maggior parte dei clienti ci tiene su un piccolo retainer per regolare prompt e cavalcare upgrade di modello; alcuni no. Entrambe vanno bene.

FAQ

Le cose che di solito chiedono.

Espandi tutto Riduci tutto

E se l'AI sbaglia qualcosa?

Meno delle demo che hai visto, ma mai zero — ecco perché ogni build è ancorato sui tuoi dati con retrieval, validato con output strutturati, e misurato contro esempi reali prima di partire. Per task ad alto rischio aggiungiamo uno step di approvazione umana. La risposta onesta è: l'AI sbaglia, e l'ingegneria sta nel beccare gli errori prima dell'utente.

Chi paga per l'utilizzo dell'AI — io o tu?

Tue, fatturate direttamente sul tuo account OpenAI / Anthropic. Non rivendiamo token né prendiamo markup sull'uso. Vedi esattamente quanto costa ogni chiamata, e se mai ci separiamo le chiavi (e la spesa) restano con te.

Quanto costa davvero far girare tutto al mese?

Per una feature Spark, spesso $5–$50/mese in chiamate API. Per un assistente Stack con RAG, tipicamente $30–$300/mese a seconda del traffico. Con prompt caching attivo, le query ripetute possono calare del 50–80%. Mostriamo la dashboard dal giorno uno così non ci sono sorprese.

E la privacy dei miei dati?

OpenAI e Anthropic per contratto non addestrano sul traffico API per default. I tuoi dati vivono nei tuoi account (Firestore, Pinecone, S3 — quello che usi), le chiamate AI partono server-side dalla tua infrastruttura, e niente viene loggato su SaaS terzi a meno che lo richiedi. Per lavoro regolato possiamo anche usare Azure OpenAI o Bedrock per copertura contrattuale extra.

Claude, GPT, Gemini, Llama — quale usi davvero?

Tutti i principali — la risposta è davvero "quello che è meglio per il lavoro specifico". I quattro grandi provider AI hanno ciascuno punti di forza: Claude (di Anthropic) è il nostro default per scrittura attenta, ragionamento e uso di strumenti business. GPT (di OpenAI) è ottimo per lavoro di classificazione veloce ed economico ad alto volume. Gemini (di Google) vince quando c'è un'enorme quantità di contesto da elaborare — PDF interi, lunghe trascrizioni di riunioni — o quando la tua attività vive già in Google Workspace. Llama (di Meta) è la scelta giusta quando devi far girare l'AI sui tuoi server, specialmente in settori regolamentati dove i dati non possono lasciare la tua sede. La buona notizia per te: scriviamo tutto in modo che il provider AI possa essere sostituito con un singolo cambio di configurazione. Quando esce il prossimo modello migliore, aggiorni senza una riscrittura.

Per i più tecnici: per la voce usiamo ElevenLabs; per la generazione di immagini, il Gemini 2.5 Flash Image di Google ("Nano Banana") e Sora di OpenAI per i video. Tutto instradato attraverso lo stesso strato di astrazione.

Parliamone

Dicci il task di cui sei stanco. Ti diciamo se l'AI è la soluzione giusta.

Le prime call durano circa 20 minuti — solo una conversazione vera sul compito che ti mangia il tempo. Te ne vai con un prossimo passo chiaro: un pilota scoped, una raccomandazione, o a volte un onesto "questo è un problema da foglio di calcolo, non da AI". Qualunque sia adatta, è quello che sentirai.

— Quinton

Prenota una call gratuita hello@attunedventures.com