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AI automation è la moda di questi anni, ma non tutti i processi aziendali hanno senso da automatizzare con AI. Il consulente serio guarda al ROI reale: quanto costa il processo manuale oggi, quanto costa l'automazione AI (setup, API, manutenzione, monitoring), qual è il delta di valore.
In questa categoria scrivo di AI automation applicata con criterio: selezione dei casi d'uso, architetture di prompt, monitoring, governance, gestione degli errori. Parliamone, scopri il mio approccio.
Mettere un LLM in produzione senza monitoring è come deployare un'applicazione PHP senza log. Ho costruito un layer di observability per tre sistemi AI di clienti: cost tracking per richiesta, latenza p95, valutazione automatica della qualità delle risposte e alert su comportamenti anomali. Vi mostro gli strumenti open source che uso. Continua a leggere
La documentazione tecnica invecchia nel secondo in cui viene scritta. Automatizzarla con LLM funziona ma solo se il processo è rigoroso: estrazione strutturata da annotation PHPDoc e Symfony, generazione markdown con template vincolanti, pubblicazione automatica su wiki con review obbligatoria. Ti mostro la pipeline che ho costruito nel mio laboratorio su una codebase Symfony di riferimento da 200.000 righe, con controllo di qualità via linter. Continua a leggere
Nel 2026 l'AI non è più una sperimentazione ma uno strumento di produzione. Nella mia pipeline personale di automazione AI, dopo 18 mesi di sperimentazione continua, ho filtrato cosa funziona davvero dalla retorica del marketing: quali casi d'uso producono ROI misurabile, quali costi reali mese per mese, dove l'integrazione fallisce e perché. Non un manifesto, un bilancio ingegneristico. Continua a leggere
pgvector trasforma PostgreSQL in un database vettoriale senza infrastruttura aggiuntiva. Ho costruito un sistema di ricerca semantica per un catalogo prodotti da 50.000 articoli in Laravel: gli utenti cercano in linguaggio naturale, il sistema trova i prodotti pertinenti anche con terminologia diversa da quella del catalogo. Continua a leggere
Un cliente nel settore legale voleva un'AI che rispondesse su normativa italiana specifica. Fine-tuning troppo costoso da mantenere aggiornato, RAG con Postgres pgvector più economico e aggiornabile in tempo reale. Vi racconto la valutazione tecnica e i benchmark di accuratezza sui casi d'uso reali. Continua a leggere
Un cliente con 120.000 righe di codice PHP senza un byte di documentazione. Ho costruito una pipeline con Claude API che estrae contesto da ogni file, genera documentazione in italiano calibrata per il team non-tecnico, e la pubblica su Confluence automaticamente a ogni deploy. Costo operativo: 2€/mese. Continua a leggere
Il Model Context Protocol cambia il rapporto tra AI e strumenti aziendali: non più prompt, ma chiamate a strumenti tipizzati. Ho costruito tre MCP server per altrettanti clienti - uno per il database ERP, uno per il CMS, uno per il sistema di ticketing. Il tempo di task ripetitivi è sceso del 70%. Continua a leggere
