Daniele Grotti
Chi scrive gli approfondimenti pubblicati su questo sito.
CEO & Fondatore, Futura AI
Guida la progettazione dei sistemi di Generative AI di Futura AI, dall'assessment iniziale alla messa in produzione. Sui progetti segue direttamente l'impostazione del problema, la definizione delle metriche e i criteri con cui si decide se un sistema è pronto per l'operatività.
Scrive gli approfondimenti tecnici e metodologici pubblicati sul blog e cura il whitepaper sull'AI Act. Gli articoli nascono dai problemi incontrati sui progetti reali: per questo parlano più spesso di insiemi di valutazione, denominatori e casi limite che di modelli.
Percorso
Researcher in Data Science
Metodo scientifico applicato ai progetti industriali: ipotesi, metriche, insiemi di valutazione e criteri di affidabilità definiti prima dell’implementazione.
Docenze in Bologna Business School
Formazione executive e confronto continuo con manager, CIO e responsabili innovazione sui vincoli reali dell’adozione dell’AI.
Progettazione di sistemi in produzione
Document Intelligence, Enterprise Search e AI Agents per Pubblica Amministrazione, finanza e industria, integrati con i sistemi già in uso.
Articoli pubblicati
31 articoliTutti gli approfondimenti pubblicati su questo sito, dal più recente.
- Che cosa significa davvero RAG, spiegato senza acronimi
- Il problema non è il modello: è il dato
- Chatbot o sistema di AI: la differenza che determina il ritorno
- Perché la maggior parte dei progetti di AI si ferma alla demo
- Che cosa chiedere a un fornitore di AI prima di firmare
- Prompt engineering: non è una competenza individuale, è un livello di progettazione
- Adottare l'AI senza riscrivere i processi
- Come si costruisce una roadmap di AI in un'organizzazione complessa
- Oltre il testo: dove Speech AI e Vision AI risolvono problemi concreti
- Caso studio: estrarre dati strutturati da documenti che non seguono uno standard
- L'AI non sostituisce le persone: ridisegna i processi attorno a loro
- Sicurezza dei dati nei progetti di AI: sette domande da porre al fornitore
- Preventivazione e acquisti: l'AI dove si decide il margine
- Vector database e knowledge graph: due modi di rappresentare la conoscenza
- Come si valuta un sistema di AI prima di metterlo in produzione
- Il costo che nessuno mette a budget: la manutenzione di un sistema di AI
- Cinque attività della Pubblica Amministrazione che si possono automatizzare oggi
- AI Governance: chi risponde quando il sistema sbaglia
- L'AI che parla con i gestionali: integrazione con ERP, CRM e protocollo
- Le allucinazioni non sono un difetto imprevedibile: si governano
- PNRR e fondi europei: il monitoraggio documentale assistito dall'AI
- Enterprise Search: perché i dipendenti non trovano ciò che l'azienda già sa
- Fine tuning o RAG: una scelta di architettura, non di tendenza
- Perché un assessment di poche settimane vale più di un anno di sperimentazioni
- Manuali, distinte base e assistenza tecnica: il sapere che l'azienda già possiede
- KYC, AML e due diligence: dove la Generative AI riduce davvero i tempi
- On-premise o cloud: come si decide quando i dati sono sensibili
- Come si misura il ritorno di un progetto di Generative AI
- Document Intelligence nella PA: dal protocollo alle determine
- Agentic AI: quando un sistema smette di rispondere e inizia a fare
- AI Act: cosa cambia concretamente per chi introduce AI in azienda
Parliamo del tuo caso
Richiedi un Assessment AI