Porto l'AIin produzione.

Definiamo cosa significa «funziona».

Mappiamo processo, dati e vincoli. Concordiamo metriche quantitative di successo prima di scrivere codice — non puoi ottimizzare quello che non misuri.

• Workshop con stakeholder operativi e tecnici
• KPI misurabili (accuracy, tempo, costo per task)
• Use case priorizzati per ROI e fattibilità

Partiamo dal minimo indispensabile.

Prompt singolo → workflow chained → router → agente autonomo. Saliamo nella complessità solo quando i dati lo richiedono. Mai un agente dove basta una funzione.

• Augmented LLM come building block di base
• Workflow espliciti dove la prevedibilità conta
• Agenti solo per task open-ended, con guardrail forti

Niente «ci sembra che funzioni».

Costruiamo una eval suite con casi reali ed edge case fin dal primo prototipo. Ogni cambio di prompt, modello o tool passa per numeri.

• Test set generato dai dati di produzione
• Eval automatiche a ogni iterazione
• A/B su prompt, modelli e parametri

Il sistema migliora con l'uso, non solo con i deploy.

Rollout graduale con fallback sicuri, monitoring di latenza, costo e qualità. I log alimentano nuovi test. Tracciabilità end-to-end.

• Rollout per fasce di utenti, fallback deterministici
• Tracing e cost monitoring end-to-end
• Iterazione settimanale guidata dai dati reali