Ingegneria AI
L’ingegneria AI trasforma una capacità di modello in una superficie prodotto affidabile. Il lavoro vero è il sistema attorno al prompt: confini dei dati, strumenti, retrieval, valutazioni, fallback, costi, latenza, osservabilità e UX comprensibile.
Deliverable tipici
- Architettura funzionalità AI e piano implementativo
- Design modello, retrieval e tool
- Suite di valutazione con regressioni
- Prompt, schemi e contratti tool tipizzati
- Controlli sicurezza, privacy, approvazione e audit
- Integrazione production con osservabilità e controllo costi
Dalla capacità al sistema
Un modello può classificare, generare, riassumere, ragionare, cercare o chiamare tool. Un prodotto deve decidere quando usarlo, quale contesto dare, quali prove richiedere e cosa succede quando la confidenza è bassa.
Progettiamo un sottosistema esplicito: normalizzazione input, contesto, chiamata modello, esecuzione tool, validazione, logging e output utente. Così l’esperimento resta veloce senza diventare fragile.
Valutazioni come infrastruttura
Senza valutazioni, il lavoro AI è opinione. Costruiamo esempi golden, casi adversarial, regressioni, rifiuti, budget di latenza e costo.
Per sistemi agentici valutiamo anche scelta dei tool, argomenti, recovery, approvazioni e ancoraggio della risposta allo stato osservato.
Guardrail pratici
I guardrail utili sono normale logica prodotto: permessi, schemi, input tipizzati, controlli deterministici, fonti, rate limit, review ed escalation.
Preferiamo controlli debugabili: output strutturati, regole in codice, soglie, audit, approvazione umana per azioni irreversibili e degrado pulito.
Integrazione nell’architettura esistente
Le aziende non hanno bisogno di demo isolate. Hanno bisogno di comportamento AI dentro prodotto, database, app mobile, operations o workflow cliente.
Definiamo punti di integrazione, contratti API e confini dati per mantenere la logica AI comprensibile e testabile dal team.
Come lavoriamo
- Discovery: workflow, rischi, dati, criteri e metriche.
- Prototype: workflow AI stretto ma reale, con dati ed eval.
- Hardening: guardrail, errori, performance, strumenti e operations.
- Transfer: architettura documentata, test, runbook e codice mantenibile.