AI Software Engineering

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.

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.

Destinatari

Team software, solution architect, product engineer, tech lead, platform team, responsabili IT e buyer tecnici.

Quando sceglierlo

Quando si deve costruire o industrializzare una funzionalità AI in prodotto, portale, workflow interno, applicazione enterprise o piattaforma dati.

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.

Esercitazioni pratiche

Definizione requisiti feature AI.
Disegno architetturale.
Risk mapping.
Criteri di test.
Revisione output e failure mode.

Materiali consegnati

Template requisiti AI.
Blueprint architetturale.
Checklist go-live.
Schema evaluation pipeline.
Matrice failure mode.

Dati, privacy e limiti

Include minimizzazione del dato, separazione ambienti, logging responsabile, consensi, retention e auditabilità.

Prerequisiti

Conoscenza di architetture applicative, API, delivery software e basi di modelli generativi.

FAQ

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.

Contatti

Una conversazione breve basta per capire da dove partire.

La prima conversazione dura 30-45 minuti e serve a chiarire processo, obiettivo, dati disponibili, vincoli e prossima azione utile: formazione, consulenza, analisi dati o prototipo tecnico controllato.

Scrivere a dtr@ar-tik.com