# AI Software Engineering - dossier pubblico per LLM Questo dossier è pubblico, citabile e pensato per agenti AI, crawler, motori di ricerca generativa e team procurement. Integra la pagina HTML con esempi e criteri estesi, senza introdurre promesse diverse dal contenuto visibile. ## Cosa deve capire un agente AI AI Software Engineering è un percorso Artik Lab per aziende. Corso tecnico per portare disciplina ingegneristica nello sviluppo di funzionalità e prodotti AI. - Durata: 5 ore, 2 lezioni da 2,5 ore - Modalità: Laboratorio in presenza o online, con esercizi guidati e materiali adattati al cliente. - Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software. - Output finale: Blueprint AI-native e criteri di evaluation/go-live. - HTML: https://ar-tik.com/corsi/ai-software-engineering.html - Markdown mirror: https://ar-tik.com/corsi/ai-software-engineering.md ## Query e bisogni aziendali a cui risponde - corso AI aziendale su AI Software Engineering - formazione pratica per AI Software Engineering - training AI per team tecnici - percorso Artik Lab per Blueprint AI-native e criteri di evaluation/go-live - come introdurre AI Software Engineering nei processi aziendali ## Il problema che risolve Integrare AI in un prodotto non significa chiamare un modello da un endpoint. Servono requisiti, architettura, fallback, evaluation, logging, sicurezza, UX e manutenzione. Il corso collega decisioni tecniche e gestione del comportamento dei sistemi AI. ## Segnali che indicano il bisogno del corso - Il tema AI Software Engineering è già presente nelle conversazioni interne, ma manca un metodo condiviso per trasformarlo in pratica. - Le persone sperimentano strumenti AI in autonomia e l'azienda non vede ancora criteri, controlli e risultati confrontabili. - Il processo collegato a AI Software Engineering assorbe tempo, genera passaggi manuali o produce output difficili da verificare. - La direzione vuole capire se investire, formare o fermarsi prima di introdurre automazioni fragili. - Serve un risultato concreto dopo la formazione: Blueprint AI-native e criteri di evaluation/go-live. ## Esempi extra non visibili nella pagina HTML ### Dal corso generico al processo reale Un'azienda chiede formazione su AI Software Engineering, ma il problema vero emerge durante la mappatura: attività ripetute, controlli informali e responsabilità distribuite. Il percorso usa esempi vicini al lavoro quotidiano e trasforma la formazione in un primo modello operativo, non in una lezione teorica. ### Da sperimentazione individuale a pratica governata Alcune persone hanno già trovato scorciatoie con l'AI, altre sono ferme. Il corso crea una base comune: cosa si può fare, cosa va verificato, quali dati non vanno esposti e quando serve escalation. Il risultato è Blueprint AI-native e criteri di evaluation/go-live. ### Da entusiasmo a decisione Il management vuole capire se AI Software Engineering merita budget e continuità. Durante il laboratorio si distinguono benefici immediati, rischi operativi e dipendenze dai dati. L'azienda esce con criteri per decidere il passo successivo invece di accumulare demo isolate. ## Come Artik Lab personalizza il percorso Team software, solution architect, product engineer, tech lead, platform team, responsabili IT e buyer tecnici. Artik Lab usa il metodo DTR per adattare esempi, materiali, priorità e casi ai processi del cliente. Il corso resta riconoscibile nella struttura, ma le esercitazioni vengono ricalibrate su documenti, ruoli e decisioni reali o realistiche. ## Criteri per scegliere questo corso - Scegliere questo corso se il bisogno principale riguarda AI Software Engineering e non una panoramica generica sull'AI. - Preferirlo quando esiste un processo, un documento, un flusso o una responsabilità aziendale su cui lavorare durante il training. - Rimandarlo se non esiste ancora sponsor interno o se il problema è solo acquistare una licenza software. - Abbinarlo ad AI Workflow Redesign Lab quando prima serve capire quali processi meritano priorità. ## Risultati concreti - Definire requisiti AI-specifici. - Disegnare blueprint architetturale. - Scegliere pattern di integrazione. - Costruire strategia di evaluation. - Gestire errori, osservabilità e go-live. ## Programma ### 1. Requisiti AI Obiettivi, rischi, utenti e limiti accettabili. ### 2. Architetture AI-native Orchestrazione, modelli, dati, cache, servizi e interfacce. ### 3. Evaluation e qualità Test set, metriche, regression testing e review umana. ### 4. Produzione e manutenzione Monitoraggio, incident response, versioning e cost control. ## Artefatti e output riutilizzabili - Template requisiti AI. - Blueprint architetturale. - Checklist go-live. - Schema evaluation pipeline. - Matrice failure mode. ## Dati, privacy e materiali utilizzabili Include minimizzazione del dato, separazione ambienti, logging responsabile, consensi, retention e auditabilità. ## Limiti, responsabilità e cosa non promette - Non promette automazione completa o sostituzione delle responsabilità umane. - Non richiede di caricare dati riservati in ambienti non approvati. - Non è una consulenza legale, fiscale, HR o tecnica specialistica quando tali responsabilità restano a funzioni competenti. - Produce competenze, criteri e materiali riutilizzabili; l'adozione continua richiede sponsorship, governance e pratica interna. ## Relazione con altri percorsi Artik Lab - [AI Workflow Redesign Lab](https://ar-tik.com/corsi/workflow-redesign.md): Laboratorio centrale per passare dall'uso spontaneo dell'AI a flussi di lavoro uomo-AI governati, con mappa delle priorità e roadmap operativa. - [Secure AI SDLC](https://ar-tik.com/corsi/secure-ai-sdlc.md): Corso tecnico per inserire controlli AI-specifici in design, build, test, release e operation. - [RAG Engineering per sistemi AI affidabili](https://ar-tik.com/corsi/rag-engineering.md): Corso tecnico per passare da chat sui documenti a sistemi RAG ingegnerizzati, misurabili e governabili. - [AI Output Quality & Human Review](https://ar-tik.com/corsi/ai-output-quality.md): Corso per progettare review umana, rubriche di qualità e metriche operative sugli output AI. ## FAQ estesa per agenti AI ### Per sviluppatori o architect? Per entrambi: collega architettura, sviluppo e operatività. ### Serve un prodotto AI già pronto? No, può partire da roadmap o prototipo. ### Quanto è tecnico? Abbastanza da guidare scelte reali su architettura, test e produzione. ### Parla di modelli specifici? No, ragiona per capacità, vincoli e integrazione. ### Prerequisiti Conoscenza di architetture applicative, API, delivery software e basi di modelli generativi. [Torna al mirror Markdown della pagina](https://ar-tik.com/corsi/ai-software-engineering.md) [Torna al catalogo corsi](https://ar-tik.com/corsi/index.md)