AI Architect
Un prototipo con un LLM si fa in un pomeriggio. Il lavoro vero comincia dopo: quando arrivano traffico, dati sensibili, costi da spiegare e un incidente alle tre di notte. Da oltre vent'anni progetto sistemi per aziende dove il software deve continuare a funzionare. Oggi porto la stessa disciplina su agenti, RAG e strumenti AI per chi sviluppa.
Settori Banche · Assicurazioni · Gaming regolamentato · Pubblica amministrazione · Farmaceutico · Travel
Tre problemi concreti, dal primo esperimento fino al software che deve restare in piedi.
Il proof of concept ha convinto tutti e adesso deve diventare un sistema vero. Servono osservabilità su token, latenza e costi, guardrail che impediscano all'agente di fare danni, gestione dei fallimenti del modello e una pipeline di rilascio che non sia un deploy a mano.
Quasi sempre non è colpa del modello: è il retrieval. Rivedo la strategia di indicizzazione e chunking, la scelta e la configurazione del vector database, e soprattutto metto in piedi un modo per misurare la qualità delle risposte, invece di giudicarle a sensazione.
C'è pressione a fare qualcosa con l'AI e una lista di idee senza criterio per ordinarle. Guardo processi, dati e sistemi esistenti e ti dico dove l'AI produce valore misurabile, dove è teatro costoso, e in che ordine conviene muoversi.
Strumenti che uso ogni giorno nel mio lavoro: un plugin sul marketplace JetBrains e tre progetti open source.
Plugin pubblicato sul marketplace JetBrains per IntelliJ IDEA.
Plugin IDE
Un kit per trasformare un'idea in specifiche, task verificabili e codice tracciabile: Spec-Driven Development senza burocrazia.
SDD · Workflow AI · TypeScript
Regole condivise per guidare gli agenti di coding: contesto, vincoli e controlli che entrano nel ciclo di sviluppo.
AI nel SDLC · Guardrail · Standard
Marketplace di skill e agenti per il coding assistito: oltre 150 skill e 45 agenti su Java, TypeScript, Python, PHP, AWS e AI.
Agenti · Standardizzazione dei workflow
Lavoro nell'IT dal 2003. Ho iniziato come IT specialist, sono passato allo sviluppo Java, e da lì all'architettura: prima applicativa, poi enterprise. Negli anni ho guidato team da 5 a 15 persone, in Scrum e in waterfall, e ho ricoperto ruoli di direttore tecnico, CTO e amministratore delegato.
In Eden Viaggi ho progettato l'Enterprise Service Bus, l'API gateway e un nuovo canale di vendita B2B basato su API. In Imola Informatica ho fatto assessment applicativi e formazione su DevOps e Agile per clienti enterprise. Come CTO di una società di agenti AI per l'ospitalità ho seguito l'architettura di retrieval, i vector database, i guardrail e il monitoraggio dei consumi in produzione. Oggi creo anche architetture scalabili su AWS e implemento processi SDD (Spec Driven Develpment): l'AI entra nel ciclo di sviluppo per chiarire requisiti, scrivere codice, verificare test e documentare decisioni, sempre con revisione umana.
Oggi aiuto le aziende ad integrare l'AI nello loro workflow, scrivo di tecnologia su Medium e mantengo qualche progetto open source. Sono di base a Rimini, ma amo viaggiare.
Scrivo di LangChain4j, AWS, SDD e AI engineering su Medium. Racconto cosa funziona nel ciclo di sviluppo, cosa rompe la produzione e dove serve ancora una persona.
Se hai un sistema AI da portare in produzione, o il dubbio che quello che avete costruito non regga, scrivimi due righe su cosa vi serve.
