Consulenza in intelligenza artificiale e implementazione pratica per founder e piccoli team. Parto da un risultato di business delimitato e rendo il flusso utile, osservabile e manutenibile.
Hai già un agente o un'automazione che funziona in demo ma fallisce nell'uso reale? È un punto di partenza valido.
L'unità di lavoro è un risultato operativo concreto con un perimetro definito.
Fino a due ore per mappare il flusso attuale, le modalità di errore, l'accesso ai dati, i permessi degli strumenti e i rischi di produzione. Il risultato è una raccomandazione precisa: procedere, ridurre il sistema o fermarsi. Ogni analisi più approfondita viene definita separatamente.
Costruisco o rafforzo un flusso o un sistema di agenti. Aggiungo i controlli che le demo omettono: approvazioni, nuovi tentativi, alternative, log, limiti di costo e un passaggio chiaro.
Gestisco errori e costi, ottimizzo il flusso, mantengo le integrazioni e preservo l'utilità del sistema quando cambiano strumenti, prompt, dati e regole di business.
L'implementazione AI offre più valore quando esistono una persona responsabile, un flusso ripetibile e un risultato verificabile.
Collego l'evento iniziale, i dati di origine, il modello, le regole di business, i punti di approvazione e il sistema di destinazione. Esempi utili includono preparazione della ricerca, assistenza al supporto, reporting, revisione strutturata e passaggi interni.
Definisco accesso agli strumenti, stato, condizioni di arresto, revisione umana, casi di valutazione, gestione degli errori, log e limiti di costo. L'obiettivo è un sistema controllato con autonomia delimitata.
Trasformo un insieme preciso di fonti aziendali in un sistema interno di conoscenza verificabile e lo collego a un flusso eseguibile. La proprietà delle fonti e le regole di aggiornamento contano più del nome.
Collego i modelli ai sistemi necessari senza concedere accesso illimitato. Aggiungo osservabilità perché una persona possa capire cosa è stato eseguito, cosa è fallito, quanto è costato e cosa fare dopo.
Hai un problema separato di rilascio? La pubblicazione su App Store e Google Play, il packaging mobile e i rilasci in produzione di un'app esistente spettano a App Release Ops. Questa pagina riguarda comportamento, strumenti, dati, affidabilità e gestione dei sistemi AI.
Il mio approccio nasce dalla costruzione e gestione di prodotti, comprese le parti che emergono dopo la prima demo riuscita.
Costruiti in circa sette anni tra app AI, marketplace, strumenti per creator, crescita e infrastruttura.
Un'API Stable Diffusion di produzione è stata lanciata in circa 48 ore su AWS serverless. È un esempio operativo, non una promessa sui tempi.
Hypee è stata acquisita da Yandex. AI Boost, editor di foto e video con AI, è stata venduta nel 2025 per circa $450.000.
Continuo a scrivere codice di produzione. Diagnosi e implementazione partono dagli stessi vincoli: piccoli team, dati imperfetti, attenzione limitata e sistemi che richiedono una persona responsabile dopo il lancio.
Un primo passo ridotto protegge entrambe le parti da uno sviluppo vago senza un criterio affidabile di completamento.
Invia questo contesto. Ti dirò se la diagnosi da $299 è il passo successivo giusto.