Intelligenza Artificiale
Certificazioni IBM avanzate, esperienza pratica su pipeline reali. RAG, agenti autonomi, LLM engineering — da progetto a produzione.
Progettazione di sistemi Retrieval-Augmented Generation per basi di conoscenza aziendali. Chunking, embedding, vector store, retrieval pipeline e response generation calibrata al dominio.
Sviluppo di agenti autonomi capaci di pianificare, usare tool e completare task complessi senza intervento umano. Architetture multi-agente con supervisione e handoff.
Progettazione di prompt avanzati, catene di ragionamento, output strutturato. Fine-tuning su dataset domain-specific. Valutazione e ottimizzazione dei modelli in produzione.
Costruzione di pipeline automatizzate per elaborazione documenti, web scraping intelligente, notifiche e integrazioni tra sistemi. Dal trigger all'output, senza codice manuale.
Integrazione di modelli vision-language per analisi di immagini, documenti e contenuti multimediali. Generazione di immagini con modelli diffusion (ComfyUI, FLUX, HunyuanVideo).
Valutazione critica degli use case, analisi rischi e compliance, roadmap di adozione. Per executive e team che vogliono capire dove l'AI crea valore reale — e dove no.
"Non basta sapere come funziona un LLM. Bisogna saper costruire qualcosa che funziona davvero."
Le certificazioni IBM in AI generativa coprono l'intera catena: dall'architettura dei transformer alla messa in produzione di sistemi RAG e agentici. Non corsi introduttivi — specializzazioni tecniche con progetti pratici.
Non parto dal modello, parto dal problema. Qual è il task reale? Qual è il costo dell'errore? Cosa succede se il sistema alucina? Solo dopo rispondo: serve davvero l'AI qui?
Molti progetti AI falliscono non per limiti tecnici, ma perché il problema era mal definito. Dedicare tempo all'analisi del problema salva settimane di sviluppo.
Un prototipo funzionante in pochi giorni, testato su dati reali dell'organizzazione. Le demo su dataset sintetici non dicono nulla: bisogna vedere come il sistema si comporta sul vostro contesto.
RAG su dati aziendali reali rivela subito i problemi di qualità dei documenti, le lacune nel retrieval, i limiti del modello scelto. Meglio scoprirlo in settimana 1 che in settimana 8.
Latenza, costo per chiamata, rate limit, gestione degli errori, fallback graceful. Un sistema AI in produzione deve funzionare anche quando il modello risponde male — e deve farlo in modo controllato.
Ho esperienza di deployment su infrastruttura self-hosted (Proxmox, LXC) e cloud. Scelgo l'architettura in base ai vincoli di costo, privacy e latenza del progetto specifico.
L'AI generativa ha limiti reali: allucinazioni, deriva del contesto, sensibilità al prompt, costi non lineari con la scala. Li conosco e li comunico chiaramente prima di iniziare.
Un cliente informato sui limiti del sistema prende decisioni migliori sul deployment, sulla supervisione umana necessaria e sulle aspettative di qualità dell'output.
Sistema di Q&A su documenti interni: manuali, contratti, FAQ, procedure. L'AI risponde citando le fonti — nessuna allucinazione fuori contesto.
Scraping e valutazione automatica di pagine prodotto Amazon. Output strutturato con analisi di idoneità, categorie e scoring — su migliaia di ASIN in batch.
Motore di raccomandazione contestuale per GiftMaster: occasione, budget, relazione — l'AI suggerisce categorie e prodotti rilevanti in real-time.
Workflow n8n che aggrega fonti, sintetizza contenuti con LLM e formatta output pronti per l'invio — zero intervento manuale.
Agente conversazionale con contesto culturale italo-giapponese per supporto clienti o mediazione commerciale. Madrelingua in entrambe le lingue per il prompt design.
"Capisco sia il lato tecnico che quello di business — e parlo giapponese."
Rare combination per chi lavora con mercati asiatici o vuole costruire sistemi AI veramente contestuali.
Promesse irrealistiche, demo su dati finti, AI washing.
Se un problema non richiede AI, lo dico. Se richiede 6 mesi invece di 6 settimane, lo dico prima.
Parliamo del tuo caso specifico. Nessun preventivo generico — prima capisco cosa serve davvero, poi propongo qualcosa di concreto.