Yabe Platform - Piattaforma No-Code per AI, Hyperautomation, Analytics, Data Ingestion

Panoramica del Progetto

Questo è il sito web ufficiale di Yabe (https://www.yabe.ai), una piattaforma no-code italiana sviluppata da Aion srl che integra Analytics, Automazione, Intelligenza Artificiale e Data Ingestion in un'unica soluzione convergente.

Informazioni Aziendali

• Nome: Yabe
• Sviluppatore: Aion srl
• Sede: Via Cavour 2, Lomazzo (Como), Lombardia, Italia 22074
• Coordinate: 45.6963649, 9.032937
• Email: info@yabe.ai
• Website: https://www.yabe.ai
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/aionteam/

Descrizione della Piattaforma

Yabe è definita come "The Next-gen Fabric Empowering Artificial Intelligence, Automation, Analytics & Data Management" - una piattaforma che unisce Automazione, Analytics e Data Governance in un'unica soluzione convergente ed integrata.

Yabe At A Glance

Immagina di dover parlare ad un CEO oppure CFO o ad un manager di un'azienda che voglia sapere cosa fa Yabe e come potrebbe essere di aiuto alla sua azienda. Sulla base di quello che ci siamo detti, prova a descriverlo.

• Decisioni più veloci e fondate sui dati
• Automazione dei processi
• AI utilizzabile in modo sicuro
• Ottimizzazione degli investimenti IT
• Maggiore resilienza e continuità
• Sintesi: Yabe ti aiuta a estrarre più valore dai tuoi dati, ridurre costi e rischi operativi e aumentare la produttività, con la flessibilità di una piattaforma che cresce con la tua azienda, dalla PMI alla grande impresa.

Ora prova a sviluppare ognuno dei punti che hai indicato precisandolo meglio, spiegando quali caratteristiche e funzionalità di Yabe potrebbero essere di aiuto

• Le decisioni si basano su dati aggiornati, certificati e disponibili a tutta l'organizzazione, senza colli di bottiglia IT. Questo accelera il time-to-decision, migliora la qualità del controllo di gestione e abilita previsioni più affidabili su costi, ricavi e rischi.
• Riduce i costi operativi, taglia i tempi di esecuzione dei processi e aumenta la scalabilità dell'organizzazione senza moltiplicare le risorse umane.
• Si adotta l'AI in azienda in modo controllato e conforme alle normative, riducendo i rischi legali e reputazionali e garantendo ROI misurabile.
• Consente di massimizzare gli asset già in azienda, ridurre i costi di infrastruttura e pianificare investimenti IT in modo più graduale e flessibile.
• I processi critici non si interrompono mai, garantendo business continuity anche in condizioni di carico eccezionale o fault. Questo significa meno rischi operativi e maggiore affidabilità percepita dai clienti.
• Yabe è una piattaforma unica che integra dati, automazione e AI in un ambiente governato e no-code.

Sintesi

• Porta i dati sotto controllo (data mesh + data fabric) rendendoli subito utilizzabili.
• Automatizza processi complessi con logiche business-driven.
• Integra AI in modo sicuro e conforme.
• Ottimizza gli investimenti IT sfruttando al massimo le risorse esistenti.
• Garantisce resilienza e continuità in qualsiasi scenario.
• In termini pratici: più efficienza, meno costi e più controllo, con una tecnologia che cresce insieme all'azienda.

1. Digital e Robot Process Automation (DPA/RPA)

Ok, passiamo a Yabe Automation. mi descrivi cosa vedi in queste immagini?

Il flusso complessivo fa questo:

1. Input documento (upload, conversione, parsing).
2. Preprocessing (estrazione clausole, definizione priorità).
3. Analisi AI (prompting per clausola, inferenza con modello quantizzato, estrazione delle osservazioni).
4. Compliance & Audit (task audit, disclaimer legale).
5. Output (review visibile in chat e inviata via mail, con possibilità di aprire revisioni aggiuntive).

È quindi una pipeline completa di Contract Review AI, integrata con:

• gestione file (PDF/DOCX),
• AI quantizzato in-bundle,
• audit e tracciamento,
• output multicanale (chat + mail),
• gestione errori e risorse.

Ok, ti do due immagini di dettaglio su uno dei punti. cosa capisci da queste immagini?

Queste immagini spiegano che il nodo Infer with GenAI in-bundle:

1. Usa un modello Mistral 24B quantizzato (GGUF, Unsloth) distribuito on-premise o in cluster Yabe.
2. È configurato con parametri per massimo determinismo (temperature quasi zero).
3. Si appoggia a un endpoint Yabe AI sicuro con token a breve durata, con supporto a più servizi (inference + NER).

E da questa immagine cosa capisci?

Questa automazione implementa un sistema di orchestrazione GPU distribuita con:

1. Dynamic routing dei job AI in base a priorità, topic, risorse disponibili.
2. Polling continuo dei worker → ogni worker comunica metriche (RAM GPU, token/sec, carico).
3. Gestione resiliente → se un worker fallisce, va in DLX e lo stato viene aggiornato.

È quindi un controller per AI inference distribuita, che trasforma Yabe in una sorta di Kubernetes per GPU inference, ma basato su altra tecnologia + metriche custom.

Ok, mi dici da queste immagini cosa capisci?

Queste immagini mostrano tutto il ciclo Yabe in azione:

1. Conversazione guidata: Yabe si presenta, chiede un documento, guida l'utente.
2. Flusso interattivo no-code: configurazione dei nodi user input (tipi di file, messaggi bot).
3. Elaborazione AI: caricamento contratto, analisi con modello quantizzato, estrazione clausole, suggerimenti di compliance.
4. Output ricco e navigabile: report con sezioni evidenziate (incluse/omesse), suggerimenti di formulazione.
5. Azioni successive: revisione Word con highlight, invio per mail, feedback valutativo.

In pratica, Yabe si comporta come assistente legale AI integrato che lavora in chat, ma tutto è orchestrato dietro da un flow no-code costruito in Yabe Automation.

Ok, ora mi dici cosa capisci da questa immagine?

Provo ad aggiungerti un ulteriore elemento. dimmi cosa capisci da queste altre immagini

È un digital process automation integrato:

• Document AI (OCR, IDR, NER, estrazione strutturata)
• ETL/Data Ingestion (merge, clean, enrichment, training sample)
• AI/ML (NER, inferenza, training continuo, forecast, insurance compute)
• RPA classico (browser automation per login e form)
• Notification/Communication (email templating).

Il tutto disegnabile in un unico canvas no-code senza frammentazione tra strumenti diversi (tipo UiPath per RPA, Alteryx per ETL, Power BI per dashboard, SAS per modelli, ecc.).

2. Intelligenza Artificiale Generativa On-Premise

Ok, ora mi dici cosa capisci da queste immagini?

• Qui si misura il carico applicativo e la qualità delle risposte dei modelli in termini di tempo e token.
• Qui Yabe integra un layer di AI governance, misurando la conformità operativa ai requisiti del regolamento AI Act.

Sintesi

Queste dashboard mostrano che Yabe non si limita a fare AI, ma offre un AI Ops layer con:

1. Monitoring real-time GPU/CPU usage: per stabilità e ottimizzazione risorse.
2. Inference metrics: numero richieste, durata media, token per inferenza, throughput.
3. Top worker performance: chi contribuisce di più e chi è col collo di bottiglia.
4. AI Act compliance monitoring: KPI per prompt/completion limit, audit trail, timestamp coherence.

In altre parole, Yabe unisce AIOps + MLOps + AI Governance in un'unica vista.

Ok, ora guardando lo schema che vedi nel pdf allegato, cosa capisci?

Lo schema raffigura Yabe come una piattaforma AI full-stack, con tre layer principali:

• Infrastructure layer: distributed GPU grid + inference/fine-tuning.
• Platform layer: Yabe Engine, RAG, anonymization, routing, analytics.
• Application layer: no-code automation, custom apps, chat, process verticali.

In pratica: Yabe non è un "singolo tool", ma un ecosistema integrato che mette insieme AI, automazione, BI/analytics, compliance e orchestrazione GPU in un'unica architettura coerente.

Ti aggiungo degli elementi di valutazione, fai una tua valutazione neutrale. Target aziende: Enterprise e SME. La GPU grid con balancing dinamico e routing dinamico è applicabile, ovviamente in tutti e due i mercati. Tipicamente nelle Enterprise critiche, che vogliono AI onprem, significa che la griglia viene costituita da un insieme di GPU eterogenee per prestazioni in datacenter (uno o più), con libertà di utilizzare gpu di classe server o gpu di classe consumer o un mix. Nelle SME l'obiettivo è quello di fornire AI in-a-box con il maggior risparmio possibile di costi. Questo significa, ad esempio in aziende che hanno al loro interno uffici tecnici con workstation CAD, dar loro la possibilità di sfruttare e condividere le gpu a bordo delle workstation anche per AI. Tieni in considerazione che, raccogliendo tutte le metriche di funzionamento in tempo reale, Yabe è anche in grado di evitare di inviare richieste a un worker se la gpu, ad esempio, è in uso per altri scopi come un rendering. Con questo approccio il cliente può sfruttare hardware già presente e, nel caso dovesse necessitare un revamping di gpu, questo fornirebbe un miglioramento sia per l'uso per ai che per l'uso originario da cad ufficio tecnico. Cosa ne pensi?

Valutazione neutrale complessiva

• Differenziazione: Yabe propone un modello agnostico dall'hardware → grande vantaggio in mercati ibridi.
• Enterprise: posizionamento come AI Fabric on-prem, flessibile e sicuro, con ottimizzazione dei CAPEX IT già esistenti.
• SME: posizionamento come AI appliance a costi contenuti, con logica "sfrutta ciò che hai già" e scalabilità incrementale.
• Vantaggio competitivo: la capacità di misurare metriche in tempo reale (carico GPU, uso CAD, token/sec, ecc.) e prendere decisioni di routing automatiche è il vero elemento differenziante rispetto a orchestratori generici.

In sintesi:

• Nelle enterprise Yabe è convincente come fabric AI on-prem scalabile, purché si posizioni bene rispetto agli orchestratori HPC/K8s già in uso.
• Nelle SME Yabe può diventare un entry point accessibile all'AI, sfruttando asset esistenti e riducendo il TCO → un messaggio molto attraente in mercati dove il budget è la prima barriera.

Nelle enterprise, la capacità di orchestrazione dinamica completamente personalizzabile no code con Yabe Automation e che quindi può tenere in considerazione non solo fattori di carico delle GPU, ma anche ad esempio logiche di business che impongano priorità a servire alcune richieste rispetto ad altre, basate anche per esempio su condizioni variabili, es. un particolare periodo di un mese, una certa fascia oraria del giorno, in cui ci sono processi critici proprietari, come ad esempio riconciliazioni di conti in banca, ma che se il carico del momento lo consente (cioè logiche di business incrociate con metriche realtime) non penalizzi a prescindere, può essere un fattore differenziante? oppure gli orchestratori che mi hai citato hanno già queste funzionalità?

Valutazione neutrale

• Orchestratori classici (K8s, Slurm, ecc.) → molto potenti per scheduling tecnico, ma non nascono per ragionare in ottica di business policy dinamiche. Per farlo servono estensioni e codice custom.
• Yabe → integra nativamente la possibilità di mettere insieme metriche infrastrutturali real-time + regole di business variabili, in un framework no-code.
• Questo è un fattore differenziante concreto, soprattutto nelle enterprise regolamentate e con processi critici (banche, assicurazioni, telco), dove il business context è importante quanto il carico tecnico.

In sintesi: sì, questo è un vantaggio competitivo differenziante. Gli orchestratori classici non lo fanno nativamente: servono livelli di astrazione aggiuntivi o codice custom. Yabe lo espone direttamente a livello di design di flusso no-code, e questo lo rende più fruibile sia per IT che per business operations.

Caso d'uso: Banca – Orchestrazione dinamica AI con job a priorità differenziata

Tipologie di job

• Job AI critici:
  • Analisi transazioni sospette (AML - Anti Money Laundering).
  • Verifica frodi su carte in tempo reale.
  • Questi job non possono essere rimandati.
• Job AI importanti ma differibili:
  • RAG su contratti legali.
  • Analisi di credit scoring.
  • Possono slittare se ci sono job bancari core da eseguire.
• Job AI sperimentali / R&D:
  • Fine-tuning di modelli su dataset interni.
  • Analisi batch storiche.
  • Possono girare solo se le GPU sono scariche.
• Job core banking:
  • Riconciliazione contabile di fine giornata / fine mese.
  • Priorità assoluta nei momenti critici.

Benefici

• Gestione multi-priorità: non tutti i job AI vengono trattati allo stesso modo → i critici hanno SLA garantiti, i differibili vengono spostati, gli R&D usano finestre "vuote".
• Ottimizzazione risorse: niente GPU ferme, ma nessun rischio che un job sperimentale rallenti processi critici.
• Business-driven AI Ops: le regole non sono solo tecniche (load, VRAM) ma aderenti alle policy aziendali (periodi di fine mese, fasce orarie).
• No-code governance: l'operations manager bancario può modificare le policy senza scrivere codice, adattandole a nuove esigenze regolamentari o di business.

Ok ora aggiungi al tuo ragionamento questo elemento; la griglia gpu di Yabe si basa su instradamento a worker AI diversi che sfruttano gpu più o meno performanti. la priorità può essere usata per configurare no code non solo logiche di deferimento, ma anche reinstradamento verso worker meno performanti, garantendo comunque l'evasione del job AI, ma con minor velocità. Questo in totale trasparenza sia a livello di auditing, sia in contesti di interazione diretta con gli utenti come in chatbot, in cui l'utente viene avvisato in modo "human readable" della impossibilità di soddisfare la sua richiesta nei tempi abituali dandogli la possibilità di decidere se continuare o no, o magari ricevere il risultato con una mail (es. revisione di un contratto). scopo di questa funzionalità: 1. prioritizzazione, come hai bene evidenziato, per regole di business mixate a tecnologiche 2. resilienza a fault o temporanee indisponibilità di infrastruttura, garantendo comunque il servizio in modalità degradata, sia quando l'AI viene usata in processi automatizzati, sia in interazioni con end users. Mi fai una valutazione neutrale aggiungendo questi elementi?

Valutazione

• Questo approccio è unico rispetto agli orchestratori classici (K8s, Slurm, ecc.): lì un job su risorsa non disponibile fallisce o resta in coda, qui viene "ricollocato" dinamicamente.
• La trasparenza all'utente è un valore aggiunto rarissimo: gli orchestratori standard non hanno logica di UX feedback.
• L'unione di prioritizzazione business-driven + resilienza tecnica porta ad un livello di robustezza "enterprise grade".
• Yabe non solo orchestra AI e GPU, ma si integra senza attriti con i processi aziendali già in uso.
• Il modello dei template ITSM no-code riduce barriere culturali e tecniche all'adozione.
• Porta il monitoraggio AI/ML allo stesso livello di governance di reti, server e applicazioni.

Sintesi

Questa funzionalità rende Yabe:

1. più intelligente degli orchestratori tradizionali (che si limitano a queue/fail).
2. più robusto (resilienza in fault o saturazione).
3. più trasparente (comunicazione human-readable e audit trail).

In scenari enterprise critici (banche, assicurazioni, sanità) questa combinazione può diventare un fattore differenziante forte, perché unisce AI Ops + UX + compliance in un unico flusso.

Sintesi finale (con tutti gli elementi)

• Prioritizzazione business + tecnica → logiche dinamiche che incrociano SLA, orari, periodi critici con metriche GPU real-time.
• Resilienza → rerouting automatico su GPU meno performanti garantisce continuità (degraded mode) anziché fallimento.
• Trasparenza verso l'utente → feedback human-readable in chatbot/processi, con opzioni alternative (attendere, ricevere via mail, interrompere).
• Integrazione ITSM no-code → chiusura del ciclo operativo, con template già pronti e personalizzabili, che allineano l'AI Ops al resto dell'IT Ops aziendale.

Valutazione neutrale: Yabe qui si posiziona come AI Infrastructure & Process Fabric, capace non solo di orchestrare risorse eterogenee, ma anche di inserirsi senza attriti nei processi IT e business esistenti. Questo riduce barriere di adozione sia in enterprise (compliance, audit, ITIL) che in SME (time-to-value rapido, "AI in a box").

3. Advanced Analytics

Yabe Advanced Analytics permette di configurare analisi e calcoli KPI attraverso un'interfaccia no-code con funzioni in stile Excel. Alcuni esempi includono la possibilità di generare tabelle pivot da diverse sorgenti dati (DB relazionali, non relazionali, file CSV, Excel, JSON), unire i risultati di diversi cubi di calcolo e ricalcolarli, oltre a funzioni di forecast basate su modelli statistici come SARIMA utilizzabili nello stesso ambiente. Alla luce di queste caratteristiche; come si posiziona Yabe rispetto alle altre piattaforme di Analytics? E in che misura altri vendor offrono funzionalità simili (es. modelli di forecast come SARIMA) in modalità comparabile?

Quello che descrivi per Yabe Advanced Analytics ha un posizionamento piuttosto distintivo, per vari motivi:

Posizionamento sul mercato

• No-code per business analyst: il fatto di poter comporre in modalità excel-like funzioni avanzate (PivotTable, MergeCubes, AutoArima) avvicina strumenti complessi a un pubblico che normalmente non usa linguaggi di query o pacchetti statistici (R, Python). Questo abbassa drasticamente la soglia di adozione.
• Data Mesh + AI Forecast integrato: la possibilità di unire cubi da sorgenti eterogenee (relazionali, NoSQL, file, JSON) e ricalcolarli in tempo reale con un engine proprietario orientato al data mesh è un differenziatore forte: molti competitor hanno connettori e layer semantici, ma pochi integrano un approccio multi-source + mesh + calcolo dinamico direttamente in un ambiente no-code.
• Forecasting embedded in sequenza di funzioni: la funzione AutoArima inserita nella stessa grammatica "excel-like" di analisi è un elemento molto competitivo. Normalmente i sistemi Analytics offrono il forecasting come "widget" o come algoritmo pre-pacchettizzato, ma raramente come funzione componibile in pipeline di calcolo al pari di una somma o una media.

In sintesi: Yabe si posiziona come un prodotto di nuova generazione che porta l'AI Forecast (SARIMA, AutoArima, ecc.) dentro il linguaggio nativo del business analyst, integrandolo in un flusso no-code di KPI. Oggi i grandi vendor offrono il forecasting, ma non con questo grado di componibilità e immediatezza.

Yabe ora è posizionato in alto a destra, molto vicino a Dataiku/Alteryx in termini di potenza algoritmica, ma nettamente più in alto in termini di usabilità per business analyst, grazie alla sua estendibilità R/Python che rimane invisibile all'utente finale (plugin funzioni excel-like).

Conclusione

Yabe emerge come una piattaforma ad elevata potenza algoritmica e con usabilità superiore grazie alla sua architettura di calcolo come sequenza componibile di funzioni. L'estendibilità invisibile via R/Python lo rende tecnico sotto il cofano, ma completamente intuitivo in superficie - un posizionamento unico rispetto agli altri.

In sintesi:

Queste immagini mostrano il modulo Yabe Analytics in azione, con strumenti per creare dashboard interattive e KPI su metriche AI Ops. Gli utenti definiscono pipeline dati e pivot table tramite un linguaggio Excel-like o wizard visuali, collegati ai cubi OLAP interni (es. AI WORKERS METRICS). Questo rende chiaro come Yabe posizioni la BI e l'AI Ops Monitoring insieme: non solo monitoraggio tecnico delle GPU, ma anche strumenti self-service di analisi per utenti non tecnici.

Queste nuove immagini mostrano chiaramente la funzionalità di modellazione OLAP di Yabe, cioè la parte dove si definiscono i cubi di analisi su cui poi gli utenti business possono lavorare con le funzioni excel-like o le dashboard.

In sintesi

Queste immagini raccontano che Yabe non si limita a "leggere dati grezzi", ma fornisce un ambiente completo di modellazione OLAP self-service dove:

• L'utente (anche non tecnico) può definire cubi multidimensionali con interfaccia grafica.
• I cubi possono integrare metriche di AI Ops, risorse cloud, log applicativi, feedback utenti.
• Le misure supportano non solo somma/media, ma anche statistica avanzata.
• Il tutto è immediatamente riusabile nelle dashboard e nelle funzioni excel-like (pivot, merge, forecast).

Questo posiziona Yabe a metà strada tra Power BI/Tableau (usabilità per business user) e strumenti enterprise OLAP/ETL (SAS, SSAS, SAP BW), ma con un vantaggio: la nativa integrazione con l'AI (AutoArima, metriche LLM, ecc.) e con la compliance normativa.

4. Data Governance e Data Management

Da questa immagine vedo un workflow Yabe Automation che gestisce in modo schedulato e automatico il fine-tuning di un modello AI, sfruttando dati reali (contratti e feedback utenti).

Ok, come valuteresti il fatto che l'utente disegna questo flusso e che, in realtà, dal nodo Yabe ETL Start al nodo Exec FineTune ETL in realtà Yabe Automation non fa altro che raccogliere la definizione della pipe di trasformazione per inviarla automaticamente all'engine Yabe Data Ingestion?

Implicazioni positive di questo approccio

• Separazione chiara dei ruoli
• Scalabilità
• Astrazione "Excel-like" anche sull'ETL
• MLOps continuo integrato

Come valuterei questa scelta

La valuterei come molto matura per tre motivi:

• User Experience: l'utente si sente in pieno controllo, disegnando il flusso; non percepisce complessità tecnica.
• Architettura: scarichi il lavoro pesante su un engine dedicato, ottimizzato e scalabile.
• Governance: la pipeline esiste come oggetto "dichiarativo", quindi puoi versionarla, validarla, rieseguirla → importante per audit, AI Act, NIS2, GDPR ecc.

In pratica, Yabe riesce a:

• mascherare la complessità tecnica (ETL distribuito + MLOps);
• mostrare un front-end no-code coerente,
• garantire solidità enterprise dietro le quinte.

Yabe Data Ingestion non è solo un modulo ETL, ma un motore di integrazione intelligente e scalabile, che combina facilità no-code, estendibilità, resilienza e governance.

Sintesi della valutazione

• Dal punto di vista tecnico: copre gli standard dei grandi ETL (connettività, batching, parallelismo) ma con l'aggiunta di feature "intelligenti" come autoregolazione risorse e star-schema auto-generato che riducono drasticamente la complessità di setup.
• Dal punto di vista funzionale: mantiene coerenza con la filosofia Yabe + no-code, excel-like, unificato → riducendo la barriera di ingresso per i business analyst e abbattendo i silos tra IT e business.
• Punto differenziante: mentre competitor come Talend/Informatica si posizionano come tool specialistici, Yabe lo integra come parte nativa della stessa piattaforma che gestisce Analytics, AI e Automation - meno frammentazione, più controllo end-to-end.

Yabe Data Ingestion si colloca a metà tra un classico ETL enterprise (Informatica, Talend) e le nuove soluzioni di data integration as-a-service (Fivetran, Airbyte), con il vantaggio unico di essere integrato in un ambiente unificato no-code con AI e Analytics.

Sintesi aggiornata

• Yabe: si distingue per la potenza enterprise (parallelismo, batch/transactional, star-schema) unita a usabilità no-code excel-like, con in più la possibilità unica di configurare chiavi logiche e politiche di update in modo visuale.
• Talend: molto completo e potente, ma con curva di apprendimento alta e approccio più tecnico.
• Fivetran: eccelle nella semplicità e nei connettori SaaS, ma è limitato nella flessibilità di trasformazioni e politiche di aggiornamento.
• Airbyte: Grande flessibilità open-source/self-hosted, ma meno curato in governance, facilità d'uso e funzioni avanzate come star-schema o chiavi logiche.

Valore Proposto

• Time-to-decision più rapido: Accelerazione dei processi decisionali
• Riduzione costi operativi: Efficientamento attraverso automazione
• AI integrata e sostenibile: Implementazione AI accessibile
• Compliance normativa: AI Act compliant
• Costi IT ridotti: Piattaforma unica integrata
• Approccio completamente no-code: Accessibilità per utenti non tecnici
• Ecosistema integrato: Tutti i componenti lavorano insieme

Casi d'Uso Dimostrati

Il sito presenta diversi casi d'uso attraverso video dimostrativi:

1. Yabe GenAI - Contract Review: Revisione automatica di contratti
2. Yabe Intelligent Automation: Automazione intelligente dei processi
3. Yabe ChatBot Integration: Integrazione chatbot con qualsiasi applicazione
4. Self Service Analytics ChatBot: Analytics conversazionale self-service

Target di Mercato

• PMI (Piccole e Medie Imprese): Soluzioni accessibili e scalabili
• Enterprise: Funzionalità avanzate e governance
• Business Analyst: Strumenti intuitivi per analisi dati
• Organizzazioni che necessitano di compliance AI Act

Posizionamento Competitivo

Yabe si posiziona come alternativa no-code alle soluzioni enterprise tradizionali, offrendo:

• Integrazione nativa di AI, Analytics, Automation e Data Management
• Approccio completamente no-code
• Compliance AI Act europea
• Implementazione on-premise per sicurezza
• Sostenibilità economica per PMI