Corso di formazione Ingegnere AI Forward Deployed: definizione dello scope, sviluppo e rilascio di sistemi AI di produzione

L’Ingegnere AI Forward Deployed

• Il ruolo rispetto all’Ingegnere ML e all’Ingegnere di Soluzioni
• Responsabilità verso gli esiti e non verso le milestone di delivery
• Collaborazione con i team di prodotto, ricerca e sicurezza

Discovery in Aziende Complesse

• Osservare un workflow dall’inizio alla fine
• Mappare sistemi, dati e passaggi di consegna
• Individuare il vincolo che blocca il valore

Definizione dello Scope e Prioritizzazione dei Problemi

• Qualificazione dei casi d’uso per la fattibilità
• Valutazione dei workflow candidati in base allo sforzo richiesto
• Scelta del primo workflow da dimostrare

Quadro del Valore e Criteri di Accettazione

• Definire la baseline delle metriche prima di qualsiasi sviluppo
• Linguaggio del business case per i sponsor finanziari
• Concordare i criteri di accettazione con gli utenti

Selezione dei Modelli: Frontiera e Open Weights

• Confronto tra GPT-6, Claude 5.5 e modelli open
• Trade-off tra contesto, latenza e costo unitario
• Quando i vincoli sui dati impongono modelli ospitati localmente

Ingegneria del Contesto e Design dei Prompt

• Strutturare le istruzioni per un comportamento affidabile
• Assemblare il contesto dai sistemi di record
• Caching dei prompt e minimizzazione dei token

Ricerca e Grounding delle Conoscenze

• Chunking e indicizzazione dei contenuti aziendali
• Ricerca ibrida, reranking e citazioni
• Valutazione della ricerca separatamente dalla generazione

Agenti e Uso degli Strumenti

• Design degli strumenti e interfacce tipizzate
• Sviluppo con gli SDK per agenti di OpenAI e Claude
• Approvazioni, retry e gestione dei fallimenti

MCP e Integrazione Aziendale

• La revisione 2026-07-28 del Model Context Protocol
• Costruzione e sicurezza dei server MCP
• Gestione dei permessi degli strumenti in base all’identità aziendale

La Valutazione come Linguaggio della Delivery

• Golden set costruiti dal lavoro reale
• Punteggio automatizzato e LLM judge
• Gate di rilascio legati alle soglie di valutazione

Guardrails, Sicurezza e Supervisione Umana

• Guardrails a livello di prompt, strumenti e policy
• Punti di escalation e revisione umana
• Tracce di audit e obblighi di gestione dei dati

Architettura di Distribuzione nell’Ambiente del Cliente

• Vincoli di identità, rete e residenza dei dati
• Model gateway e astrazione multi-provider
• Infrastruttura come codice e processo di rilascio

Osservabilità, Costi ed Economia dei Token

• Tracciamento delle esecuzioni degli agenti e delle chiamate agli strumenti
• Dashboard per qualità e spesa
• Riduzione dei costi senza perdere qualità

Adozione e Cambiamento

• Abilitazione delle persone che svolgono il lavoro
• Reti di champion e loop di feedback
• Misurazione della velocità di adozione

Dal Progetto alla Capacità Riutilizzabile

• Imballare workflow comprovati
• Playbook, blueprint e acceleratori
• Consegna ai team interni