I progetti IA falliscono in produzione per motivi banali: dati scadenti, nessun monitoraggio, nessun owner e prompt che fingono di essere architettura.
Nessun loop di eval
I team rilasciano demo senza un set di test con domande reali degli utenti. L’accuratezza deriva. Il supporto impara a non fidarsi del bot.
Integrazione come ripensamento
CRM, ticketing, auth e billing restano fuori dal prototipo. La produzione richiede webhook, retry e idempotenza — non un esempio curl.
Sorprese su costi e latenza
Senza caching, routing e scelta del modello, le fatture esplodono a scale. Progettiamo i controlli di costo fin dall’inizio.
Cosa funziona invece
Partire in modo ristretto, misurare ogni settimana, tenere umani nel loop e trattare l’IA come accelerazione per ingegneri che già consegnano. È così che costruiamo agenti e RAG che resistono al contatto con i clienti.