Method / dottrina operativa
AI in produzione: è una questione di metodo.
Lo stack giusto è Persone → Workflow → Agenti → Infrastruttura. Il modello è un componente, non la fondazione. Questi sono gli 8 principi con cui progetto e spedisco, distillati sul campo.
Model ≠ Problem
Se l'agente fallisce, il difetto è nel design, non nel modello. Il 95% dei progetti GenAI senza ROI (MIT NANDA 2025) non ha un problema di capacità: ha un problema di progettazione.
La fiducia è una condizione tecnica
Il tesoro è quello che gli esperti non articolano: le pratiche sub-ottimali che hanno normalizzato. La domanda diagnostica: cosa ti cambierebbe la vita che abbiamo dato per impossibile?
Il dato è un asset durevole
Ogni dato che porti dentro e modelli bene è un mattone che resta tuo. Collegare dati frammentati riduce le allucinazioni e accumula un vantaggio proprietario. È la tesi del company brain.
Riprogettazione AI-native "ignorante"
Ricostruisci il processo da zero con il vincolo: una persona + questi strumenti AI. Automatizzare l'organigramma umano produce burocrazia più veloce, non sistemi migliori.
La firma dell'esperto, non la lotteria dei token
Qualità predicibile via eval (test su scenari reali) e pass^k, non review a posteriori. Lo standard dell'esperto è dentro il sistema, non applicato dopo.
L'harness è l'asset, il modello no
Possiedi tool, contratti, eval, observability. Il modello è sostituibile: quando esce di meglio, lo cambi in un pomeriggio. Le leaderboard comprimono differenze reali; le tue eval no.
Parti da un deliverable ad alto valore
Scegli un task che a mano richiede settimane, con validazione forte e impatto business reale. Spediscilo in giorni. Misura il guadagno di qualità, non solo la velocità.
Moltiplicatore, non sconto sul margine
L'AI deve sbloccare lavoro prima impossibile. Trattarla come taglio dei costi erode i margini; trattarla come espansione apre crescita.