Case study

Sfida

Uno studio di web design voleva offrire ai propri clienti un assistente AI che rispondesse alle domande dei visitatori 24 ore su 24. Costruirlo significava allestire per ogni sito una knowledge base, un'integrazione LLM, moderazione, conformità GDPR e isolamento dei dati per cliente. I chatbot generalisti non risolvevano nulla di tutto questo: imponevano il marchio di un fornitore terzo ai clienti dello studio e rispondevano con ciò che riuscivano a raccogliere in rete — inaccettabile per attività che comunicano prezzi e disponibilità.

Approccio

• Ema Answers fornito come capacità white-label: lo studio rivende con il proprio marchio, e PuglieseWeb non compare mai davanti al cliente finale
• Un solo tag script per sito — nome dell'attività, colore del brand, avatar e domande suggerite sono configurazione, non un fork
• Ogni cliente è un tenant separato: knowledge base, conversazioni e lead partizionati per tenant, con blocco per origine e limiti di traffico e di costo per tenant attivi per impostazione predefinita
• Risposte ancorate esclusivamente ai contenuti approvati dal cliente — protezione contro il prompt injection integrata, e l'assistente passa la mano invece di inventare una risposta
• Lo studio gestisce contenuti, conversazioni e lead di tutti i clienti da un unico portale, con un numero WhatsApp opzionale per cliente

Risultati

Tecnologie

Sfida

Un produttore italiano stava ingegnerizzando una centralina modulare termoidraulica per il riscaldamento residenziale — un'unità centrale che legge 15 sonde e comanda 11 uscite, con moduli I/O cablati e wireless. L'hardware avanzava, il software di interazione non esisteva, e senza di esso la centralina non era un prodotto vendibile. Il materiale disponibile erano due messaggi vocali, un foglio pin manoscritto e un mockup del monitor — a fronte di un obiettivo di costo di 300–600 € per impianto contro i circa 1.200 € delle schede certificate equivalenti, e di un'interfaccia che deve essere usabile da persone over 60 non tecniche.

Approccio

• Trascritti integralmente i messaggi vocali del committente e riconciliati riga per riga con lo schema pin manoscritto — ogni canale porta un livello di confidenza esplicito
• Tradotto "usabile da una persona over 60" in numeri collaudabili: 8 mm di altezza reale delle cifre, aree di tocco da 12 × 12 mm, contrasto WCAG 2.2 AA, verificati sul tablet effettivamente installato
• Congelato un modello dati che regge qualunque configurazione d'impianto, così che aggiungere un modulo non richieda mai un rilascio dell'app
• Fissato il confine: la logica di regolazione vive nella centralina, mai nell'app — la casa resta riscaldata anche se cloud, telefono e pannello a muro spariscono
• Specificato uno strato di astrazione del dispositivo, così che l'intera interfaccia si possa sviluppare e dimostrare su un simulatore prima che l'hardware esista

Risultati

Tecnologie

Sfida

Una fintech britannica gestiva un sistema monolitico di elaborazione pagamenti che non riusciva a scalare oltre i volumi dei giorni di picco. I deploy richiedevano downtime completo e la mancanza di osservabilità rendeva la risposta agli incidenti lenta e soggetta a errori.

Approccio

• Scomposto il monolite in microservizi event-driven usando SQS, SNS ed EventBridge
• Implementato retry con backoff esponenziale e dead-letter queue per la resilienza dei pagamenti
• Introdotto logging strutturato, tracing distribuito e dashboard in tempo reale
• Migrazione incrementale con il pattern strangler fig — zero downtime durante tutto il processo

Risultati

Tecnologie

Sfida

Un'azienda SaaS in crescita con 8 team di ingegneria non aveva standard architetturali condivisi. Ogni team prendeva decisioni tecnologiche indipendenti, causando infrastruttura duplicata, API inconsistenti e debito tecnico crescente che rallentava il rilascio delle funzionalità.

Approccio

• Stabiliti gli Architecture Decision Record (ADR) come standard per le decisioni cross-team
• Definiti guardrail architetturali con test di fitness automatizzati nel CI/CD
• Creata una matrice di conformità che mostra l'aderenza di ogni servizio agli standard condivisi
• Organizzate revisioni architetturali mensili con i team lead per evolvere gli standard in modo collaborativo

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