Inquadrare il problema
Partiamo dal lavoro, dagli utenti e dai dati. Poi scegliamo l'approccio che fa davvero al caso, invece di piegare il problema allo strumento di moda.
Scegliere e calibrare il modello
Lavori diversi chiedono modelli diversi. Confrontiamo le opzioni sui tuoi dati reali, regoliamo prompt e parametri e misuriamo la qualità prima di mandare qualcosa in produzione.
Far girare tutto in scala, in sicurezza
Log, valutazioni, guardrail, controllo dei costi e un modo chiaro per tornare indietro. Le cose noiose che rendono il software AI affidabile in produzione.
Progettare il lato umano
L'AI serve davvero solo se le persone la adottano. Progettiamo i punti in cui utente e modello si incontrano, perché l'esperienza risulti naturale.
Migliorare con l'uso reale
Dopo il lancio teniamo un ciclo stretto tra utilizzo, feedback e aggiornamenti, così il prodotto migliora mese dopo mese invece di andare alla deriva.
