Ecosistema AI interno · agritech di precisione

L'AI che potenzia ogni team di Agrobit

Una startup agritech che sviluppa l'app iAgro con agenti AI specializzati e porta lo stesso approccio al Sales & Marketing. Specialisti, non tuttologi — con security review e approvazione umana a ogni passo.

2
pipeline AI
20
agenti dev
3
componenti iAgro
100%
azioni approvate
Filosofia

Tre principi

Non regole, ma un cambio di mentalità che trasforma l'AI da gadget a moltiplicatore di forza.

L'AI come membro del team

Non autocomplete: un collega che conosce il codice, ricorda le decisioni e gestisce i compiti ripetitivi, con security review e validazione agronomica integrate.

Specializza tutto

20 agenti, ognuno esperto di un solo dominio (Flutter, .NET CQRS, computer vision, agronomia). Stretto e profondo batte ampio e superficiale.

+

La conoscenza si accumula

I pattern reali di ogni componente vivono nei `CLAUDE.md`. Ogni masterplan e ogni review arricchiscono il contesto: conoscenza istituzionale dal primo giorno.

Scala

I numeri

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Componenti
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Agenti AI
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Pipeline VM
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Stack
0
Doc sicurezza
Esplora

L'AI in ogni team

Ogni team usa l'AI a modo suo. Due pipeline sono già operative; altre in arrivo.

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Sviluppo

Architettura del workspace, 20 agenti, workflow masterplan, 3 pipeline di computer vision, security-first.

Esplora →
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Sales & Marketing

Outreach autonomo, email scritte da zero, arricchimento dati, proposte su misura, contenuti e CRM.

Esplora →
Presto
G

Grant & Ricerca

Ricerca bandi (PSR/CSR, Horizon, ESA, EIT Food), drafting proposte, check di conformità, budget.

Presto
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Customer Success

Assistenza agli utenti iAgro, triage ticket, knowledge base, risposte tecniche agronomiche.

Presto

Amministrazione

Fatturazione, riconciliazione, reportistica finanziaria, gestione abbonamenti iAgro.

Presto
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Operations

OKR, sprint, standup e coaching AI per il team multidisciplinare di Agrobit.

Impatto

Con l'AI vs senza

Stessa feature, stesso team, approccio diverso. Esempio: "stima di resa scansionando un filare".

Senza AI

  • Ricerca manuale tra mobile, backend .NET e VM Python
  • Documento di architettura scritto a mano
  • Implementazione coordinata tra 3 stack diversi
  • Review e fix sparsi, conoscenza persa tra le sessioni
Settimane · contesto disperso

Con l'AI

  • Ricerca in parallelo sui 3 componenti (codebase-researcher)
  • Masterplan + mockup in poche ore
  • Implementazione coordinata mobile → API → VM
  • Security review incrementale + validazione agronomica
Giorni · conoscenza nei CLAUDE.md
Tecnologia

Lo stack reale

Tre stack diversi, un'unica pipeline AI che li attraversa.

FlutterDart · BLoCFirebase .NET 8CQRS · MediatREF CoreSQL Server PythonFastAPIGDAL · rasterioPyTorchSAM · YOLODepth-Anything-V2 AzureNetTopologySuiteClaude CodeMCP
Agritech di precisione

iAgro: l'agricoltura di precisione nelle tue mani

Computer vision e AI per ridurre input chimici e acqua, ottimizzare le pratiche agronomiche e migliorare la qualità del prodotto. Scopri l'ecosistema Agrobit.