Perché un corso tecnico

La demo funziona in un pomeriggio. La produzione è un’altra cosa

Collegare un modello a qualche documento è facile. Più difficile è farlo rispondere bene su migliaia di file, rispettare i permessi, scrivere nel gestionale senza errori e sapere quanto costerà ogni mese. Il corso è costruito su questi problemi, con esercizi sui casi del team.

01MODELLIScelti su casi reali
02DATIFonti, permessi, citazioni
03AGENTIAzioni con conferma umana
04PRODUZIONELog, costi, manutenzione

Moduli del corso

Quattro moduli tecnici, combinati sul progetto del team

01

Modelli e API

Scegliere e valutare i modelli

Differenze tra i modelli principali, costi per token, latenza, finestre di contesto, modelli locali e in cloud europeo. Come costruire un piccolo set di casi reali per confrontarli invece di affidarsi alle classifiche.

Sviluppatori e IT
02

Basi di conoscenza

RAG: assistenti che citano le fonti

Preparazione dei documenti, chunking, embedding e database vettoriali, permessi per ruolo, citazione della fonte. Perché molti RAG funzionano nella demo e sbagliano in produzione, e come misurarlo.

Chi deve costruire un assistente interno
03

Agenti e integrazioni

Agenti che usano gestionale, CRM e API

Tool calling, MCP, conferma umana sulle azioni sensibili, log di cosa l’agente ha letto e fatto. Integrazione con ERP, CRM e database esistenti, prima in lettura e poi in scrittura.

Team che integrano l’AI nei sistemi aziendali
04

Sviluppo con agenti

Ingegneria agentica nel lavoro del team

Usare agenti di coding su un codice esistente: istruzioni di progetto, revisione delle modifiche, test, sicurezza delle chiavi e dei dati. Cosa delegare e cosa no.

Software team in-house

Cosa resta al team

Materiali utilizzabili il giorno dopo

01

Architetture di riferimento

Schemi per assistenti con RAG, agenti con strumenti e integrazioni, con i punti di controllo da prevedere.

02

Set di valutazione

Un primo insieme di domande e risposte attese per misurare qualità e regressioni quando cambia il modello.

03

Esempi di codice

Esempi commentati sugli stessi casi visti in aula, da adattare ai sistemi dell’azienda.

04

Checklist di sicurezza

Chiavi, dati verso i fornitori, permessi degli agenti, log e documentazione AI Act.

Come si svolge

Dal caso del team al codice di esempio

  1. 01

    Confronto tecnico

    Stack, sistemi da integrare, livello del team e un caso concreto su cui lavorare.

  2. 02

    Programma

    Moduli scelti sul caso; ambiente di esercitazione con dati di esempio o, con accordo di riservatezza, sui sistemi reali.

  3. 03

    Laboratorio

    Sessioni pratiche in presenza o da remoto, con codice scritto dai partecipanti e revisionato insieme.

  4. 04

    Affiancamento

    A richiesta, revisione dell’architettura o del primo rilascio del team qualche settimana dopo il corso.

Approfondimenti

Gli stessi temi, spiegati sul blog e nel glossario

Alcuni argomenti del corso sono trattati anche in articoli e voci del glossario, utili per preparare il team o per riprendere i concetti dopo l’aula.

RAGAssistenti AI che citano le fonti
INGEGNERIA AGENTICASviluppare con agenti di coding
MCPCollegare gli agenti agli strumenti aziendali
Preferite affidarci lo sviluppo?

Se il team interno non ha tempo, possiamo sviluppare la soluzione e formare il team alla manutenzione durante il progetto.

Leggi sull’ingegneria agentica

Collegamenti utili

Dal corso al primo progetto

Molti team usano il corso per impostare il primo progetto interno: un assistente che cita le fonti, un agente collegato al CRM o un’integrazione con il gestionale. Le voci del glossario su RAG e MCP riassumono i concetti di base.

Il corso può rientrare nei piani dei fondi interprofessionali; la procedura è nella pagina sulla formazione AI finanziata.

Integrazione AI con ERP e CRM

Come colleghiamo l’AI ai sistemi esistenti.

Sviluppo software AI

Quando lo sviluppo lo facciamo noi, con il vostro team.

Domande frequenti

Domande sul corso AI per sviluppatori

A chi è rivolto il corso tecnico?

A sviluppatori interni, reparti IT e key user tecnici che devono progettare, integrare o mantenere funzioni AI. Serve dimestichezza con un linguaggio di programmazione e con le API; non serve esperienza precedente di machine learning.

Lavorate sul nostro codice e sui nostri sistemi?

Se l’azienda lo desidera sì, con un accordo di riservatezza e accessi concordati. In alternativa prepariamo un ambiente di esercitazione con dati di esempio simili a quelli reali.

Dopo il corso possiamo sviluppare da soli?

È l’obiettivo. Il percorso lascia al team criteri, architetture di riferimento ed esempi di codice per procedere in autonomia. Se serve, Agentix può affiancare il team sul primo progetto, ma non è un obbligo.

Trattate anche sicurezza e AI Act?

Sì. Gestione delle chiavi API, dati inviati ai fornitori di modelli, prompt injection, permessi degli agenti e documentazione richiesta dall’AI Act per i sistemi che il team sviluppa o integra.

Con quali modelli e strumenti lavorate?

Selezioniamo e integriamo modelli esistenti, in cloud o installati su server aziendali, in base a costi, dati e requisiti. Il corso confronta più alternative sullo stesso caso invece di legarsi a un solo fornitore.

Il corso tecnico si può finanziare?

Come gli altri corsi, può rientrare nei piani dei fondi interprofessionali a cui l’azienda aderisce. Lo verifichiamo prima della proposta.

Progettiamo il corso sul vostro stack

Indicateci linguaggi, sistemi da integrare e il caso su cui vorreste lavorare. Vi proponiamo moduli, durata e modalità.