AI & Tecnologia
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è entrata stabilmente nel mio lavoro attraverso automazione, sviluppo software e analisi delle informazioni.
Quando passa dal prototipo alla produzione, però, diventa parte di un sistema fatto anche di API, database, permessi, costi e infrastruttura.
È questo passaggio che mi interessa di più: capire dove l’AI sia utile davvero e come mantenerne sotto controllo il comportamento.
AI applicata e automazione
Prima di scegliere un modello cerco di capire dove si perde tempo, quali attività sono ripetitive e quali decisioni possono essere automatizzate senza introdurre rischi inutili.
Il valore più immediato, per me, è nell’automazione.
Molti processi sono ancora fatti di passaggi manuali: leggere una richiesta, estrarre dati, classificarli o spostarli tra sistemi. L’AI permette di automatizzarne alcuni anche quando l’input arriva da testi, documenti o email non perfettamente strutturati.
AI e sviluppo software
Uso l’AI anche nello sviluppo software, per analizzare codice, costruire prototipi, individuare problemi e velocizzare alcune attività ripetitive.
Il vantaggio maggiore, per me, è accorciare il tempo tra un’idea e un test. Posso costruire un prototipo, verificarlo e scartarlo rapidamente se la strada non funziona.
Il codice generato non riceve trattamenti speciali: dipendenze, configurazioni e modifiche vanno controllate come qualsiasi altro codice.
Retrieval, dati e conoscenza
Un altro campo su cui lavoro è l’accesso a informazioni distribuite tra documenti, database, wiki, email e applicazioni diverse.
Tecniche come il RAG — Retrieval-Augmented Generation, cioè la generazione aumentata dal recupero di informazioni, permettono di collegare modelli generativi a fonti informative specifiche.
Prima di rispondere, il modello può recuperare informazioni aggiornate da fonti controllate invece di affidarsi soltanto a ciò che ha appreso durante l’addestramento.
È utile per ricerca interna, documentazione e assistenza, ma porta subito con sé problemi di permessi, dati riservati e tracciabilità delle fonti: il sistema deve sapere cosa può leggere e cosa può mostrare a ciascun utente.
Security, agenti e controllo umano
Prompt injection, data leakage e gestione delle credenziali diventano problemi concreti quando il modello accede a dati o strumenti interni.
Un sistema che può soltanto generare testo ha capacità limitate.
Un sistema che può leggere database, chiamare API, modificare file o eseguire operazioni dispone invece di privilegi reali.
A quel punto conta tanto la qualità della risposta quanto il controllo delle azioni che il sistema può effettuare.
Un agente può ricevere un obiettivo, analizzare un contesto, scegliere strumenti e compiere una sequenza di azioni per raggiungere il risultato.
Questa flessibilità richiede permessi chiari, logging, limiti operativi e la possibilità di fermare il processo. È ciò che intendo per autonomia controllata.
Un sistema può classificare informazioni autonomamente; se deve spendere denaro, pubblicare qualcosa, accedere a dati sensibili o modificare un sistema, preferisco prevedere una conferma.
Dalla demo alla produzione
In produzione, API, database, autenticazione, monitoraggio e logging contano almeno quanto il modello scelto.
La mia esperienza con server, cloud e Google Cloud Platform mi porta a guardare l’intelligenza artificiale anche dal punto di vista operativo.
Una demo che funziona è solo l’inizio. In produzione emergono costi, errori, limiti di capacità e problemi di disponibilità che nel prototipo spesso non si vedono.
Anche il costo diventa presto un vincolo: chiamate API, token, elaborazione e storage crescono insieme all’utilizzo.
A volte basta un modello più piccolo; in altri casi il problema si risolve meglio senza AI, con software deterministico.
AI Project Management
Ho approfondito formalmente questi temi anche attraverso un percorso come AI Project Manager presso Cefriel.
Il project management diventa particolarmente utile quando un prototipo AI deve entrare nei processi reali di un’organizzazione.
La scelta del modello è solo una parte: bisogna capire quali dati usare, come misurare il risultato, chi è responsabile e come il sistema entrerà nel lavoro quotidiano.
Le difficoltà maggiori arrivano spesso quando il sistema deve entrare nei processi esistenti ed essere usato davvero dalle persone.
Sperimentazione
Come nella SEO, anche con l’AI continuo a lavorare per esperimenti.
La velocità con cui cambiano modelli, strumenti e metodologie rende difficile affidarsi esclusivamente a conoscenze teoriche.
Preferisco costruire piccoli prototipi e misurare cosa succede. Se un esperimento fallisce presto, spesso ha comunque fatto risparmiare tempo su una strada sbagliata.