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 (lo schema architetturale del software con l'AI nel prodotto) e criteri di evaluation e go-live: le prove da superare prima dell'ingresso in esercizio.

Destinatari

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

Quando sceglierlo

Quando una funzione AI deve passare da prototipo a parte stabile di un prodotto o di un sistema interno.

Risultati concreti

Definire requisiti AI-specifici.
Disegnare blueprint architetturale.
Scegliere pattern di integrazione.
Costruire strategia di evaluation.
Gestire errori, visibilità di che cosa fa il sistema in esercizio, e ingresso in esercizio (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.

Corsi collegati

Tecnico4-6 ore, personalizzabili

Secure AI SDLC

Corso tecnico per inserire controlli AI-specifici nelle fasi del ciclo di sviluppo: design (progettazione), build (costruzione), test, release (rilascio) e operation (esercizio).

Sceglierlo se: Quando un'organizzazione sta sviluppando applicazioni AI e vuole evitare che sicurezza e governance arrivino solo alla fine.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Threat model AI, cioè la mappa delle minacce, e checklist Secure AI SDLC.

Programma, output e prerequisiti

Tecnico60-90 minuti o modulo breve

Ricerca semantica e knowledge base AI

Modulo per rendere archivi e conoscenza aziendale cercabili per significato, con gli embeddings: rappresentazioni numeriche del significato di un testo, base dei progetti AI che rispondono sui documenti.

Sceglierlo se: Quando cercare in archivi e procedure è lento o inaffidabile, e serve un accesso alla conoscenza più preciso.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Blueprint della knowledge base semantica: lo schema dell'archivio di conoscenza e i criteri per renderlo cercabile.

Programma, output e prerequisiti

Tecnico5 ore, 2 lezioni da 2,5 ore

RAG Engineering per sistemi AI affidabili

Corso tecnico per passare da una chat sui documenti a sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation): recupero delle fonti, qualità misurabile e controllo.

Sceglierlo se: Quando esistono knowledge base, documentazione tecnica, procedure, ticket, contratti o repository da rendere interrogabili senza perdere controllo su fonti e qualità.
Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.
Output finale: Architettura RAG target (il sistema di risposta sulle fonti da costruire), evaluation set (l'insieme di prove con cui si misura la qualità) e checklist production-ready, cioè la lista di controllo prima dell'uso reale.

Programma, output e prerequisiti

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 minuti, è gratuita e serve a chiarire processo, obiettivo, dati disponibili, vincoli e prossima azione utile: formazione, consulenza, avvio operativo, analisi dati o prototipo tecnico controllato.

Scrivere a dtr@ar-tik.com