Decidere prima di industrializzare
Trasformare un’intenzione IA in un progetto controllabile
Accompagniamo i team di prodotto e tecnici nella selezione di un caso d’uso, nella verifica dei dati, nel confronto delle architetture e nella costruzione di un primo servizio misurabile. L’obiettivo non è una demo spettacolare, ma una decisione motivata e un percorso realistico.
- Decisione
- Proseguire, reindirizzare o fermarsi sulla base di dati misurati
- Architettura
- Uno scenario compatibile con dati e operations
- Percorso
- Fasi, rischi e costi resi espliciti
Progredire attraverso le prove
Sei fasi per ridurre l’incertezza
- 01
Qualificare il caso d’uso
Utenti, decisione assistita, frequenza, beneficio atteso e costo accettabile dell’errore.
- 02
Verificare i dati
Fonti, qualità, permessi, dati personali, formati, volumi e frequenza di aggiornamento.
- 03
Definire la valutazione
Casi rappresentativi, metriche, soglie e protocollo di validazione umana.
- 04
Confrontare le architetture
Modelli, RAG, strumenti, hosting, sicurezza, latenza, costo e reversibilità.
- 05
Prototipare il rischio principale
Un esperimento mirato sull’ipotesi più incerta, senza nascondere i limiti.
- 06
Preparare la produzione
Integrazione, osservabilità, responsabilità, sicurezza, operations e miglioramento continuo.
Deliverable utilizzabili
Ciò che l’accompagnamento deve lasciare ai team
Il formato dipende dal progetto. Privilegiamo elementi utili a decidere, costruire e gestire.
- Mappa dei casi d’uso e priorità motivate
- Audit di dati, accessi e dipendenze
- Architettura target e scenari confrontati
- Set di valutazione e risultati del prototipo
- Registro dei rischi e misure di controllo
- Road map verso la produzione
Punti di attenzione
Ciò che rifiutiamo di nascondere
Un POC non è la produzione
Una demo convincente non dimostra robustezza, sicurezza o costo su larga scala.
Il modello non corregge i dati
Fonti incoerenti o permessi mal definiti si ritrovano nel servizio finale.
L’autonomia deve essere proporzionata
Più un’azione ha conseguenze, maggiori devono essere controlli, validazioni e possibilità di ricorso.
Serve esplorare prima di definire?
Il Lab documenta i nostri esperimenti tecnici
Consultate le aree di lavoro e gli articoli dedicati alle architetture RAG, ai modelli e alla loro integrazione.