Una sola identità. Tre modi di raccontare quello che stiamo imparando.
Engineering, sistemi, mercato e build log. Niente blog aziendale classico: ogni pezzo usa il formato che serve alla storia.
Cose costruite, errori, cambi di direzione e segnali raccolti mentre il lavoro è ancora in corso.
Ho costruito un AI receptionist. Il problema non era la voce.
All’inizio sembrava semplice: telefono → AI → calendario. Poi sono arrivati latenza, eccezioni, contesto, integrazioni e casi reali. È lì che il progetto è diventato interessante.
Quanto costa una sedia vuota? Il no-show è un problema più interessante di quanto sembri.
Durante la ricerca sui pazienti dormienti è emerso un problema adiacente: appuntamenti prenotati, staff disponibile, sedia vuota. Il punto non è inseguire un’altra idea. È capire cosa ci sta dicendo il mercato.
Architetture, agenti, workflow e scelte tecniche spiegate dal punto di vista del sistema.
Tre nodi n8n e un LLM non fanno un AI System.
n8n è ottimo. Un LLM pure. Ma collegarli non crea automaticamente un sistema intelligente. La differenza sta nell’architettura, non nel numero di nodi.
Il tuo “agente AI” potrebbe essere solo un workflow vestito bene.
Non è un insulto al workflow. Anzi: spesso è la scelta migliore. Il punto è capire quando serve davvero autonomia e quando stai aggiungendo variabilità senza motivo.
RAG vs fine-tuning: no, il fine-tuning non lo rende “più intelligente”.
RAG e fine-tuning risolvono problemi diversi. Confonderli è uno dei modi più veloci per costruire un sistema più costoso del necessario.
Normativa, mercato e cambiamenti che contano davvero per chi costruisce o compra AI.
Un licenziamento deciso dall’algoritmo è nullo. Per chi costruisce AI è un problema di architettura.
La parte interessante della nuova disciplina italiana non è solo legale: se un sistema prende decisioni su persone, deve sapere spiegare cosa ha fatto e lasciare spazio a un umano che possa decidere davvero.
Come sapere se un agente AI funziona davvero: misura il delta, non la demo.
La domanda più utile da fare a chi vende un sistema AI è molto semplice: rispetto a cosa hai misurato che funziona meglio?
L’Italia non ha bisogno di un altro ChatGPT italiano. Ha bisogno di infrastruttura.
Rizzo-PII e Annota AI sono interessanti per un motivo semplice: non provano a vincere la gara del modello più grande. Risolvono due pezzi molto meno sexy e molto più utili del lavoro reale.