14 ottMADE Competence CenterAbbiamo parlato al MADE, Politecnico di MilanoAbbiamo parlato al MADE del Politecnico di Milano: «Beyond Dashboards», con Miraitek

Basta report. Solo decisioni.

I dati li hanno tutti. Il muro che li separa dalle decisioni, però, è più spesso che mai. Noi configuriamo squadre di agenti che mappano i tuoi processi e lo abbattono.

DECISIONI PRONTE17 SU CUI AGIREPREPANALISICONTROLLIDECISIONIAVVIADECISIONIdelLA TUA SQUADRA DI AGENTI

Scelto da team nell’industria, nella consulenza e nel tech

Delo

Ecco Delo

Una squadra di agenti sui tuoi dati. Lavora come un team e torna con decisioni.

Delo è una squadra di agenti che lavora sui tuoi dati come un team di analisti. Ognuno ha un ruolo: un analista dei costi, un manutentore, un ML expert. Tutto in una sandbox isolata, sui dati veri.

Il risultato non è un report da leggere ma un elenco di decisioni: ognuna con le righe su cui agire (gli identificativi veri), il valore in euro quando i dati lo permettono, chi l’ha trovata e a chi mandarla. La durata dipende dai dati, dalla domanda e dal budget dell’analisi.

Perché «Delo»? Davide, Edoardo, Leonardo e una o. L’abbiamo scelto il giorno prima di salire sul palco del MADE: un nome ci voleva. Il talk al MADE →

Dentro le evidenze

Una decisione, con le sue prove.

Il risultato è già qui. Definizioni, calcoli e verifiche restano accanto alla decisione.

Esempio svolto [dati sintetici]

Magazzino [decisione]

Quattro riordini da mettere in attesa.

Lo stock disponibile copre già il fabbisogno confermato.

6.840 €

Acquisti proposti da rivedere

Stock già presente: 12.400 €

Apri una posizione per seguire la decisione.

20 pezzi a stock coprono i 0 richiesti nei prossimi 90 giorni. Il riordino proposto di altri 12 pezzi può aspettare la verifica degli acquisti.

240 giorni senza movimenti. Costo unitario: 120 €.

Per il responsabile acquisti

Conferma il fabbisogno e gli impegni con i fornitori prima di mettere in attesa i riordini.

Spesa proposta da mettere in attesa, previa conferma degli acquisti. Nessun risparmio già realizzato.

Scarica le 4 righe

Guardiano del dato [Data contract]

Cosa significano i dati?

Prima, ci accordiamo su cosa contare.

Fermo significa senza movimenti da oltre 180 giorni. Alla data del 31 ottobre lo stock di proprietà copre il fabbisogno confermato dei 90 giorni successivi: possiamo quindi rivedere i riordini proposti. Il conto deposito resta fuori.

Una posizione
Articolo + sede
Fabbisogno
Unità confermate nei 90 giorni successivi
Spesa proposta
Quantità di riordino × costo unitario in EUR
Scarica la sorgente

Un piccolo esempio svolto, non un’analisi dal vivo o un risultato cliente.

Il metodo dietro

Come lavora una squadra

Una squadra che segue le prove.

Gli specialisti lavorano sullo stesso caso. Il capo confronta i risultati e chiede di indagare ancora quando manca una prova. Il narratore dà forma alle decisioni sostenute dai dati, con le evidenze dietro.

Gli specialisti lavorano sullo stesso caso. Il capo confronta i risultati; le verifiche possono rimandare una pista a un’altra indagine. Il narratore dà forma all’azione sostenuta dai dati.

Il metodo Delo

Chiarire il significato. Conservare le prove.

Una decisione utile comincia prima del primo calcolo. Delo collega la domanda, il significato dei dati e le evidenze dietro la risposta.

Il Data contract esplicita le definizioni: quali righe contano, cosa misura una colonna, quali date, unità e valorizzazione usare. Le regole supportate diventano controlli eseguibili.

Il Decision ledger conserva il calcolo con le righe sorgente e le verifiche. Un prezzo a confezione diventa confrontabile solo dopo aver verificato unità e minimi d’ordine.

Quando i dati non sostengono una risposta, l’informazione che manca deve far parte del risultato.

Perché costruiamo così

Guardalo all’opera

Un’indagine, riga per riga

  1. 0:00❯southwind investigate blackbox.parquet --lens overloads
  2. 0:01e2bsandbox avviata · accesso controllato · snapshot sorgente
  3. 0:04playbookdata contract · 412 compressori · definizioni eventi
  4. 0:05Capo: 4 indagini, definizioni condivise
  5. 0:05agent-1 · firmware 2.3.1✓ in corso
  6. 0:05agent-2 · turno notturno· in corso
  7. 0:05agent-3 · temperatura· chiusa
  8. 0:06agent-4 · operatore· chiusa
  9. 0:06agent-1 · ipotesi: i sovraccarichi seguono un aggiornamento firmware
  10. 0:07ev = pd.read_parquet("/data/blackbox.parquet")
  11. 0:07ovl = ev[ev.event == "OVERLOAD"]
  12. 0:08by_fw = ovl.groupby(["model", "fw"]).serial.nunique()
  13. 0:08by_fw.sort_values(ascending=False).head(3)
  14. model fw
  15. M-24 2.3.1 38
  16. 2.2.0 4
  17. M-31 2.3.1 3
  18. Name: serial, dtype: int64
  19. 0:15Controprova: succede anche su altri modelli?
  20. 0:19M-31, M-12 con firmware 2.3.1· nessun aumento
  21. 0:24Registro decisioni: ricalcolo delle righe
  22. 0:2638 compressori · seriali riletti sulla fonte✓ corrisponde
  23. 0:27×9 sovraccarichi per compressore✓ corrisponde
  24. 0:28Turno notturno +40%✗ scartata
  25. 0:31report.json scritto3 azioni · 1 affermazione scartata

report.json

01 / La scoperta

I sovraccarichi si concentrano sui compressori M‑24 con firmware 2.3.1.

×9sovraccarichi per compressore dopo l’aggiornamento

✗ Turno notturno +40%: non riproducibile sulle righe sorgente

✓Replay illustrativo · tempi compressi

Come lavora un’indagine
Una scoperta su 412 compressori industriali

Come funziona Delo

Dal dataset alla decisione, in quattro passi

Colleghi un dataset, gli agenti esplorano, resta solo ciò che supera la verifica.

Scegli un dataset

Export ERP, telemetria, tabelle di magazzino e vendite. Nessuna migrazione, nessuna nuova dashboard.

Ogni sorgente in un catalogo

Carichi Excel, CSV o Parquet, con profilo e note. Ogni analisi usa una versione scelta dei dataset.

Casi d’uso

Pensato per i dati che fanno girare l’azienda

Capisci quali preventivi si chiudono, e perché.

Offerte, sconti, tempi di risposta e clienti, incrociati per trovare dove si perde la trattativa.

Parliamo dei tuoi dati

Domande che gli agenti si pongono da soli

  • Tempi di risposta

    Quanto costa in chiusure una risposta lenta?

  • Sconti

    Gli sconti più alti chiudono davvero più offerte?

  • Margine

    Quali preventivi vinti erodono il margine?

  • Clienti dormienti

    Chi chiede ancora preventivi ma non ordina più?

La conoscenza del tuo team

Una correzione oggi. Una regola per la prossima volta.

Lascia un feedback su una decisione: resta collegato alla sua origine. Rivedilo con il tuo team, poi scegli la regola, la squadra e il dataset per le analisi successive.

Qui escludiamo solo copie identiche di un pagamento; gli importi discordanti restano da verificare. Feedback e approvazione umana restano distinti.

Hai una decisione in mente?

Raccontaci cosa devi decidere. Scegliamo insieme un primo caso.

Parliamo dei tuoi dati →

Come mettiamo alla prova Delo

Delo Bench

Le buone decisioni meritano prove più difficili.

Delo Bench è il nostro benchmark per verificare che Delo consegni le righe, i valori e le unità corretti su diversi tipi di dati aziendali.

Confrontiamo ogni risultato con una risposta calcolata in modo indipendente. Righe mancanti e identità duplicate sono errori, anche quando il totale sembra giusto. Una spesa storica non può diventare denaro recuperabile.

Conserviamo input, output e versioni della valutazione, compresi gli errori, per ripetere le prove e capire se una modifica migliora davvero il risultato.

Pubblicazione prevista [dicembre 2026]

Stiamo preparando una versione pubblica del benchmark e della metodologia. Oggi è uno strumento di valutazione interno.

Un controllo concreto [dati sintetici]

Il totale non basta.

Tre righe attese. Una manca nel risultato, ma vale zero: la somma resta identica.

Risposta attesa

EXAMPLE-001120 €

EXAMPLE-0020 €

EXAMPLE-00380 €

200 €

Risultato incompleto

EXAMPLE-001120 €

[riga assente]

EXAMPLE-00380 €

200 €

Prova non superata. Manca EXAMPLE-002. Il totale di 200 € torna, ma la risposta non è completa.

Un esempio pubblico indipendente dal benchmark completo. Illustra un controllo su righe, importi e valuta; non è una misura dell’accuratezza generale di Delo.

I controlli del motore e le valutazioni degli agenti sono misurati separatamente. Un calcolo corretto è una parte di una raccomandazione utile.

La domanda che ci fanno sempre

«Ok, ma i miei dati?»

Domanda giusta. Ecco dove girano e quale modello li vede.

Restano in Europa.
Il codice che giustifica ogni decisione gira in una sandbox isolata in Europa. Il capo coordina gli agenti specialisti in un ambiente controllato; l’accesso esterno è limitato alle sorgenti consentite alla squadra.
Il modello lo scegli tu.
L’architettura è agnostica rispetto al modello: Amazon Bedrock nel tuo tenant AWS, i grandi laboratori AI con un accordo dedicato, oppure modelli che girano da te, fino a una tinybox sotto la scrivania.
Controlli prima di pubblicare.
I controlli confrontano cifre registrate, righe e copertura della richiesta prima della pubblicazione. I risultati non sostenuti possono essere corretti, rimossi o segnalati. Il report conserva i punti aperti; il significato aziendale va rivisto dal tuo team.
Leggi la privacy policy →

Zoom su un agente

«Ok, ma come fa un agente a fare previsioni?»

Prendiamo il previsore. La sua pista è una domanda come «quanti fermi il mese prossimo, per linea». Prende la serie dal data lake e, nella sandbox, ha a disposizione i migliori modelli fondazionali per serie storiche, tra cui Chronos-2 di Amazon, TimesFM-3 di Google e Timestral di Mistral. Li prova sul passato, tiene quello che sbaglia meno e consegna la previsione con quanto fidarsi.

15 ottClaudeSouthwind fa parte di Claude for Startups

Programmi e palchi dove abbiamo presentato Southwind

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Cosa impariamo costruendo agenti che indagano da soli

Edoardo Spada sul palco del MADE

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Parti dai tuoi dati

Raccontaci la decisione che devi prendere. Capiamo insieme se Delo può aiutarti.