Blog tecnico · 30 guide
Guide tecniche su AI, architettura e governance
Risorse di riferimento scritte da chi i sistemi AI li costruisce: LLM, RAG, agenti, tool calling, MCP, vector database, guardrail, logging, AI Act e adozione. Niente pagine SEO: contenuti per capire e decidere.
Come funzionano gli LLM
Token, contesto, probabilità, embedding e limiti pratici dei Large Language Model in azienda.
Cos'è un token
Perché i token influenzano costo, contesto, qualità del prompt e progettazione delle knowledge base.
Cos'è il contesto negli LLM
Finestra di contesto, memoria apparente, retrieval e gestione delle informazioni durante una conversazione.
Perché le AI allucinano
Cause tecniche delle allucinazioni e controlli per ridurle in workflow aziendali.
Prompt engineering per aziende
Struttura del prompt, esempi, vincoli, verifica e pattern per ottenere output più affidabili.
Differenza tra RAG e fine tuning
Quando recuperare conoscenza esterna e quando addestrare il comportamento del modello.
Cloud AI vs AI locale
Trade-off tra modelli cloud, AI locale, on-premise, costi, privacy, latenza e manutenzione.
Open source vs closed source AI
Come scegliere tra modelli proprietari e open source in base a controllo, qualità e governance.
Come scegliere un modello AI
Criteri tecnici per confrontare OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Qwen e altri modelli.
Come progettare un agente AI
Tool calling, memoria, permessi, fallback e supervisione nella progettazione di agenti aziendali.
AI Act spiegato alle PMI
Ruoli, livelli di rischio, AI Literacy e obblighi senza trasformare la compliance in panico.
AI Literacy e Articolo 4
Cosa significa alfabetizzazione AI adeguata e perché deve essere differenziata per ruolo.
Sistemi AI ad alto rischio
Criteri, esempi e conseguenze tecniche della classificazione ad alto rischio.
ChatGPT in azienda
Policy, dati, configurazioni, prompt e processi per usare ChatGPT senza perdere controllo.
Claude in azienda
Dove Claude è utile, come valutarlo e come inserirlo in architetture AI governate.
Microsoft Copilot in azienda
Permessi, documenti, tenant Microsoft 365 e governance prima di abilitare Copilot.
Gemini in azienda
Integrazione con Google Workspace, dati, controlli e casi d'uso realistici.
MCP: Model Context Protocol
Perché MCP cambia il modo in cui agenti e tool espongono contesto e capacità operative.
Tool Calling negli LLM
Come un modello chiama funzioni, API e strumenti esterni senza perdere controllo operativo.
Vector database per RAG
Embedding, similarità, chunking, metadata filtering e criteri per scegliere un vector store.
Knowledge base per sistemi AI
Come progettare documenti, chunk, aggiornamenti e permessi per assistenti aziendali.
Human in the Loop
Dove inserire supervisione umana, approvazioni e escalation nei workflow AI.
Guardrails per sistemi AI
Validazioni, policy, filtri, test e limiti tecnici per contenere output indesiderati.
AI Governance
Processi, ruoli, logging, policy e architettura per adottare AI in modo professionale.
Bias nei sistemi AI
Dove nasce il bias e come valutarlo in dati, prompt, retrieval e decisioni operative.
Valutazione dei fornitori AI
Checklist tecnica per vendor AI: dati, contratti, API, sicurezza, lock-in e audit.
Logging nei sistemi AI
Cosa loggare, cosa non loggare e come usare i log per audit, debugging e qualità.
Auditing dei sistemi AI
Audit trail, evidenze tecniche, versioni, cambi modello e verifiche periodiche.
Architetture AI
Pattern cloud, hybrid, on-premise, RAG, agenti, workflow e integrazioni enterprise.
Workflow AI
Come trasformare un caso d'uso AI in processo operativo con owner, stati e controlli.
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Partiamo da sistemi, dati, ruoli e workflow reali. Poi scegliamo architettura e controlli.
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