Integrazione AI
Integrare AI in un prodotto esistente non significa costruire una demo nuova. Bisogna aggiungere intelligenza senza danneggiare fiducia, performance, permessi, dati o modello mentale degli utenti.
Deliverable tipici
- Audit integrazione AI e mappa opportunità
- Modello contesto, permessi e contratti tool
- Assistant, copilot, automazione o extraction
- UX approvazione e audit trail
- Valutazioni di correttezza, sicurezza e regressione
- Osservabilità, costi, fallback e handover
Scegliere la superficie giusta
L’AI può essere assistant, editor inline, copilot, classificatore, agente supporto, estrattore, generatore report o automazione.
La superficie dipende da task e rischio. Spesso un bottone, una proposta strutturata, un diff o una review sono più utili di una chat generica.
Contesto e tool come contratti
Un agente integrato accede solo allo stato necessario: utente, oggetto selezionato, permessi, storico, documenti, record, stato e azioni.
I tool sono API: input tipizzati, side effect chiari, validazione in codice e approvazione per azioni sensibili.
Fiducia, review e audit
Gli utenti devono capire cosa propone l’AI. Per azioni rischiose servono modifica proposta, motivo, record coinvolti, confidenza e approvazione.
Dopo il lancio, audit e log permettono diagnosi e miglioramento rispettando privacy e retention.
Adozione incrementale
I prodotti esistenti non possono fermarsi mentre si ricostruisce una layer AI. Integriamo per workflow, ruolo e confine dati.
Il primo caso deve rendere più semplice il secondo: context builder, contratti tool, fixture eval e osservabilità riutilizzabili.
Come lavoriamo
- Selezionare: workflow a valore misurabile e rischio gestibile.
- Connettere: esporre solo contesto e tool necessari.
- Controllare: validazione, permessi, approvazioni, log e fallback.
- Espandere: decidere il passo successivo dai risultati del primo caso.