La piattaforma Eye4Task è stata progettata per essere versatile e scalabile, facile da usare e semplice da configurare. Le tecnologie adottate per lo sviluppo, dal Cloud Native al Machine Learning e l’attenzione particolare alla UX e UI, contribuiscono a renderla una soluzione altamente usabile e intuitiva.

Realizzata utilizzando gli ultimi standard tecnologici, Eye4Task è disponibile sia come SaaS (Software-as-a-Service) sulle public cloud (Amazon AWS e Google GCP), sia in private cloud on-premises. L’architettura aperta permette l’integrazione con sistemi di terze parti (knowledge base e piattaforme IoT) tramite API e connettori già sviluppati. Ogni azienda può impostare in autonomia Eye4Task e aggiornarla in base alle proprie necessità.

Lorenzo Gallucci, technical leader in HeadApp, ci racconta le tecnologie sulle quali si basa la piattaforma e come ogni scelta sia fondamentale per garantire un’alta efficienza alle aziende e un prodotto di qualità.

Quali tecnologie usa Eye4Task?

Per Eye4Task il team di HeadApp ha scelto le tecnologie Cloud Native. Il modello operativo basato sul cloud consente di ottenere migliori risultati in efficienza e velocità, non perdendo d’occhio la stabilità dei sistemi adottati. Per le aziende optare per il public cloud significa azzerare i costi infrastrutturali. Ad ogni modo hanno la possibilità di scegliere se installare Eye4Task a casa propria.

Come per ogni App, utilizziamo tecnologie per la produzione di interfacce utenti altamente usabili, teniamo molto al design e a far sì che il cliente finale sia agevolato sin da subito a poter utilizzare in autonomia la soluzione. Alla UX e UI si aggiunge un altro importante tassello, fondamentale per assicurare la velocità e la qualità di ogni rilascio: le tecnologie di Testing.

E infine il Machine Learning, che riteniamo sia una tecnologia importante per la personalizzazione dei nostri prodotti. Con l’ausilio di questa tecnologia, gli utenti potranno godere di un’esperienza più vicina possibile alle proprie esigenze grazie ai continui feedback che vengono raccolti e processati per migliorare le prestazioni della soluzione.

Di seguito la video intervista a Lorenzo Gallucci:

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