Articoli scritti da Antonio Brundo: framework pratici e decisioni misurabili per portare l’AI in produzione senza hype.
In produzione non vince chi cambia modello più spesso. Vince chi misura qualità, previene regressioni e governa costi e rischio. Qui spiego come costruisco un eval harness enterprise e un piano 30 giorni per renderlo operativo senza burocrazia.
Il costo sociale dell’AI non è astratto: vive nei team, nelle decisioni e nella fiducia. Se non lo misuri, lo paghi come attrito, turnover e crisi reputazionali.
Molti pilot “funzionano” in demo e muoiono in produzione. Non perché il modello è scarso: perché mancano SLO, valutazioni, confini sui dati e un modo operativo per reggere incidenti e costi. Qui elenco le modalità di guasto reali e un piano 30 giorni per portare in produzione un flusso di lavoro senza bruciarti.
La domanda non è “quale modello scegliamo?”. È “quali decisioni dobbiamo prendere prima di scalare?”. Una checklist da boardroom: 12 decisioni (KPI, dati, rischio, qualità, costi, operazioni) per evitare pilot infiniti e portare un workflow in produzione con ROI misurabile.
Margin often doesn’t die in negotiation: it dies before, when a quote arrives late or bounces back three times. Time‑to‑quote is industrial latency that eats conversion and forces discounts. Here I lay out guardrails, KPIs, and a 30‑day plan to move faster without creating noise.
PII, segreti, contratti: il leakage non assomiglia a un furto, assomiglia a un output “troppo completo”. Se non metti confini, l’AI diventa una scorciatoia che sposta dati nel posto sbagliato. Qui spiego controlli, KPI e un piano 30 giorni per ridurre rischio senza bloccare il valore.
Prompt injection isn’t a niche concern: it’s an operational risk. If your AI reads emails, PDFs, tickets, or web pages, someone can use them to steer behavior, pull data, or trigger tool calls. Here are the controls, the KPIs, and a 30‑day plan to ship guardrails without killing adoption.
Back office con AI: fatture, email, richieste — dove si recupera tempo subito. 3 workflow ad alto ROI, KPI difendibili e un piano 30 giorni per portarlo in produzione con controllo e audit trail.
Se sei un imprenditore, l’AI non è una “trasformazione”: è una compressione di latenza. Qui trovi 5 use case ad alto ROI, KPI difendibili e un piano 30 giorni per partire senza cambiare tutto.
In produzione non ti tradisce il modello: ti tradiscono le medie. Se non misuri p95, error budget e costo per output, non stai facendo AI: stai facendo speranza. Qui spiego il framework operativo che uso per portare un LLM stack sotto controllo.
L’AI in Sales non serve per “scrivere email”. Serve per comprimere la latenza: capire un account, preparare una proposta, coordinare approvazioni. Qui trovi workflow, vincoli, KPI e un piano 30 giorni per portarlo in produzione senza spam.
Deflection non significa “risposte veloci”: significa ridurre ticket e cost-to-serve mantenendo fiducia. Qui trovi il pattern che uso (RAG + escalation), i KPI che contano e un piano 30 giorni per portarlo in produzione.
La produttività del management non è “motivazione”: è un costo industriale. Email, meeting, memo: piano 14 giorni e KPI.
Quando l’AI entra in un processo core, la domanda cambia: non è più “funziona?”, è “si può firmare?”. Evidence pack, checklist e piano 30/60 giorni.
Il KPI che separa chi scala da chi si inceppa non è il tool: è quanto velocemente trasformi informazione in decisione. Metodo, KPI e piano 14 giorni.
Gli agenti AI non sono “chat con i tool”: sono automazione con responsabilità. Qui trovi i pattern che generano ROI, gli errori che costano caro, e una checklist di guardrail + un piano 30 giorni per portarli in produzione senza incidenti.
Quasi tutti discutono di “quale modello scegliere”. Io parto da una domanda diversa: dove vive la conoscenza—fuori (RAG) o dentro (fine‑tuning)? Cambia costi, governance, aggiornabilità e rischio. Qui trovi regole pratiche, KPI e un piano 30/60 giorni.
Il confronto “cloud vs on‑prem” sembra tecnico, ma in realtà è un problema economico e di rischio. Il TCO esplode quando misuri solo il prezzo del modello e dimentichi qualità, operazioni, governance e lock‑in. Qui spiego come ragiono (in pratica) prima di firmare.
L’AI Act non è “carta”. È un nuovo standard di procurement: rischi classificati, controlli espliciti, evidenze firmabili.
Se vuoi che un progetto AI passi il filtro del CFO, devi parlare la lingua dell’unit economics: output misurabili, cost-to-serve, rischio e prove.
Quando un’organizzazione “non ha una strategia AI”, quasi sempre ne ha già una—solo che è invisibile, frammentata e non governata.
Nel mio lavoro con CEO e CIO vedo spesso la stessa dinamica: tutti dichiarano di voler “fare AI”, pochi costruiscono capacità operative. E la capacità, in questo mercato, si accumula.
AI entered business loudly: spectacular demos, hyperbolic promises, tools multiplying. For many entrepreneurs the risk is twofold: underestimate it or adopt it poorly.