Partiamo da ruoli, eccezioni e controlli. Un sistema è utile quando riduce ambiguità, non quando la sposta.
Metriche, log e revisioni: ciò che non si osserva non si migliora. Rendiamo la qualità misurabile e condivisa.
API e strumenti: integriamo l’AI dove già si lavora, così l’adozione avviene con meno frizioni.
Come lavoriamo
Evitiamo progetti lunghi senza feedback: preferiamo cicli brevi con output verificabili e documentazione operativa.
Raccogliamo esempi, eccezioni, obiettivi e vincoli. Definiamo indicatori e criteri di controllo.
Costruiamo un prototipo su dati reali e misuriamo qualità, copertura e stabilità.
Integriamo con strumenti e ruoli. Introduciamo controlli e fallback per casi anomali.
Monitoriamo indicatori e aggiorniamo modelli e regole quando cambiano input o processi.