Il libro-corso · Manuale · Consulenza

L'intelligenza artificiale è un sistema.

Strutturata bene, moltiplica il valore della tua azienda. Improvvisata, moltiplica i rischi. Questo libro-corso ti insegna la differenza — e come stare dalla parte giusta.

5Parti, dai fondamenti all'azienda
21Capitoli con esercizi e approfondimenti
3Laboratori pratici su GitHub
01

Un ponte tra due lettori

Il libro parla a chi decide e a chi costruisce, tenendo insieme il «perché conviene» e il «come si fa».

Per i decisori

Capire valore e rischio

Imprenditori, manager, professionisti: quando l'AI conviene, dove sono i pericoli, quanto costa farla bene — o male. Senza gergo inutile.

Per i tecnici

Mettere le mani in pasta

Sviluppatori e sistemisti: agenti, modelli in locale, RAG, dimensionamento sull'hardware. Con laboratori veri da eseguire.

02

Tre livelli che si tengono per mano

Si può leggere e basta. Oppure fare. Oppure guardare. Funziona meglio insieme.

Il testo

Il manuale

La spina dorsale concettuale. Chiaro per il decisore e per il tecnico, senza matematica pesante.

I laboratori

Codice su GitHub

Un agente, un assistente locale, una knowledge base con RAG: si costruiscono passo per passo, in locale.

I video

Le lezioni

Ogni capitolo ha la sua lezione, che riprende e aggiorna il libro quando il campo si muove (e si muove in fretta).

Come funziona il corso

Il caso che apre il libro

Hanno citato in tribunale sentenze che non esistevano.

Nel 2023 due avvocati depositarono un atto con precedenti «inventati» da un'AI, fidandosi del risultato. Il pericolo non era l'AI: era l'AI usata senza un sistema intorno — senza verifica, senza fonti, senza la persona giusta al punto giusto. È da qui che parte tutto.

Caso reale: Mata v. Avianca, tribunale federale di New York, 2023 — verificato nel libro.

03

Il percorso, in cinque parti

Dai fondamenti dell'AI fino a come introdurla in azienda con metodo.

  • I — Capire l'AI.  Cos'è e cosa non è, breve storia, come funziona un LLM, perché sbaglia.
  • II — Agenti AI.  Dal prompt all'agente, anatomia, orchestrazione, e il primo lab.
  • III — Privacy e locale.  Ollama e LM Studio, dimensionare i modelli sull'hardware, un assistente privato.
  • IV — Conoscenza e RAG.  Knowledge base, RAG e perché coesiste con ciò che lo affianca.
  • V — AI in azienda.  Sistema sano vs improvvisato, i danni, e il percorso per introdurla.

Tutti i capitoli e i lab I laboratori su GitHub Le video-lezioni

Dal capire al fare, nella tua azienda.

Il libro ti dà il metodo. Quando si tratta di applicarlo — scegliere i casi giusti, evitare gli errori costosi, arrivare in produzione — è lì che entra l'affiancamento.

Lavoriamo insieme