Il momento giusto per
ripensare il BIM.
Perché esistiamo
I modelli sono sempre più ricchi di dati. I requisiti progettuali sono sempre più complessi. E la quantità di informazioni che i team devono verificare continua a crescere.
Gli strumenti tradizionali sono stati progettati per aiutare le persone a lavorare con i modelli. Clev nasce per aiutare le persone a lavorare con le informazioni contenute nei modelli.
Un confronto diretto con chi costruisce Clev
Il team combina competenze BIM, software e machine learning per aiutarti a capire dove Clev può ridurre controlli manuali, revisioni e tempi di consegna.
Dall'adozione dell'AI
all'orchestrazione dell'AI.
Il problema non è avere accesso all'AI. È sapere dove l'AI deve fare il lavoro. Dare un chatbot ai dipendenti non trasforma i processi: servono flussi strutturati, ripetibili e misurabili.
Siamo un team prodotto, non una società di consulenza. Costruiamo sistemi che generano valore misurabile.
in produzione dentro studi di ingegneria e architettura
di tempo su workflow specifici, già nel primo mese*
di riduzione dei tempi dal secondo mese in poi*
studi e società di progettazione che lavorano con Clev
* Valori medi rilevati sui workflow dei clienti Clev.
Tre livelli di collaborazione tra persone e AI, applicati ai flussi BIM dei nostri clienti.
Livello 1
Human driven
Modellazione
Persona: Guida ogni fase e mantiene il controllo
AI: Supporto puntuale, solo su richiesta
Livello 2
Assistente AI
Coordinamento e QA
Persona: Corregge, integra e decide
AI: Propone bozze, ricerche e analisi in tempo reale
Livello 3
Agentico
Compilazione parametrica
Persona: Definisce l'obiettivo e valida il risultato
AI: Esegue l'attività in autonomia, dall'inizio alla fine
Uno strato di orchestrazione tra l'azienda e i modelli AI.
- 01Quale modello utilizzare
- 02Quale agente attivare
- 03Quando coinvolgere una persona
- 04Come distribuire il lavoro
- 05Come misurare il risultato
Persone
Team di progetto, BIM manager, direzione
Strato di orchestrazione Clev
Instrada, coordina, misura
Agenti · Modelli AI · Dati
OpenAI · AWS Bedrock · Open source · Modelli futuri
Risultati aziendali
Tempo, costo, qualità
Agnostici rispetto al modello: non scegliamo oggi quello che userete domani.
Un ciclo continuo di ottimizzazione.
Inizia in piccolo → Misura → Dimostra il valore → Scala
01
Osserva
Mappiamo attività, processi e inefficienze.
02
Individua
Dove AI e agenti possono generare valore.
03
Implementa
Introduciamo l'automazione nel workflow.
04
Misura
Tempo, costo, qualità, intervento umano.
05
Riassegna
Spostiamo il lavoro tra persone e agenti.
06
Ottimizza
Il sistema impara dove l'AI crea più valore.
La nostra CTO viene dal mondo della data security. La protezione dei dati di progetto è parte dell'architettura, non un'aggiunta.
- AI Act & GDPR
- Conformità normativa
- AES-256 · TLS 1.3
- Crittografia dei dati
- Hosting 100% UE
- Data sovereignty
- Zero retention
- I dati non addestrano i modelli
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