Molte aziende si trovano davanti a un paradosso: vogliono l'AI generativa ma non intendono condividere i propri dati, un po' come guidare premendo contemporaneamente acceleratore e freno. Cercano prevedibilità dei costi, ma si ritrovano con addebiti variabili che trasformano ogni ciclo di fatturazione in una roulette finanziaria.
Per rispondere a queste esigenze, abbiamo realizzato ÆRA: un Large Language Model open‑weights, installabile on‑premise e privo dei costi variabili legati ai token, con un focus sulla fattualità e l'affidabilità delle risposte.
Con 4 miliardi di parametri, ÆRA non compete sulla dimensione, ma sull’efficacia: è progettato per essere veloce e preciso. L’architettura open-weights significa trasparenza: il modello può essere ispezionato, modificato e addestrato sui vostri dati proprietari, fino a diventare un esperto del vostro dominio.
La caratteristica fondamentale di ÆRA sta nella sua architettura orientata alla fattualità:
Il modello è ottimizzato per italiano e inglese e sarà disponibile su Hugging Face entro fine mese. (Edit: https://huggingface.co/and-emili/aera-4b).
Nella nostra roadmap è il primo di una serie.
Non partiamo dall’anno zero.
Negli ultimi anni abbiamo progettato e sviluppato soluzioni di AI per le imprese, dal fine-tuning di modelli su dati proprietari alla gestione sicura in ambienti regolamentati.
ÆRA è la sintesi di questa esperienza: un modello locale (on-prem) e trasparente (open-weights), pensato per l’uso aziendale.
So cosa state pensando: serve davvero un altro LLM? Me lo sono chiesto anch’io.
La verità è che non serve “un altro modello”: servono competenze per trasformare l’AI in margini.
I numeri lo dimostrano: il 95% dei progetti AI non genera ritorni (MIT – The GenAI Divide, 2025). La causa è spesso un disallineamento tra obiettivi e maturità tecnica; in assenza di processi solidi, l’esecuzione tende a essere "esplorativa", con impatti su tempi e costi.
Sviluppare (o adattare) i propri modelli significa sporcarsi le mani e capire il motore. È la differenza tra montare mobili IKEA seguendo il manuale e progettare arredi su misura partendo dal legno grezzo.
La linea di demarcazione è tutta qui: superficie vs sostanza.
Dove ÆRA fa la differenza
Immaginate di valutare il merito creditizio delle PMI italiane. Un modello generalista conosce bilanci e indicatori (ratios); non conosce i vostri segnali predittivi, le correlazioni settoriali scoperte sul campo, i segnali deboli che anticipano le insolvenze nel vostro portafoglio. ÆRA, invece, può essere specializzato sui vostri dati e processi fino a diventare il miglior conoscitore del vostro mercato.
Inoltre, ÆRA può essere ulteriormente perfezionato attraverso processi di fine-tuning, permettendo di ottimizzare le performance per casi d'uso specifici e raggiungere livelli di accuratezza superiori nel dominio di applicazione desiderato.
ÆRA si integra nativamente nella Piattaforma Cognitiva AND EMILI, permettendo di orchestrare agenti virtuali specializzati che:
Grazie all’integrazione nativa con la nostra Piattaforma Cognitiva controlliamo l’intera catena del valore: dal modello di base all’orchestrazione degli agenti, dalla gestione dei dati all’interfaccia utente.
Perché l’AI più utile non è necessariamente la più grande: è quella che sa ciò che serve a voi.
Se ti interessa capire come ÆRA possa integrarsi nei tuoi processi aziendali, il mio consiglio è quello di chiederci un Proof of Concept, così da capire al volo se la soluzione faccia al caso tuo.
Contattaci, qui.