IA e machine
learning
SDEN fa l'audit delle integrazioni di IA che un'azienda gestisce già, progetta i flussi personalizzati che dovrebbe gestire dopo, e li consegna in produzione con gli harness di valutazione che li tengono onesti: RAG, agenti, classificazione, generazione.
Cosa copre questo dominio
La maggior parte dei founder che incontriamo usa già l'IA: qualche strumento, spesso un flusso ChatGPT fatto in casa, a volte un agente di un fornitore che nessuno ha verificato. La vera domanda non è se usarla, ma quale di queste integrazioni porta valore, quale erode la fiducia, e cosa andrebbe costruito in autonomia.
Rispondiamo in tre modi: un audit di ogni integrazione, flussi personalizzati progettati attorno a un risultato misurabile e di cui sei proprietario, oppure un ingegnere integrato che guida la disciplina finché il tuo team non è in grado di portarla avanti.
La parte difficile non è mai il modello: è decidere cosa misurare e tenere onesto il ciclo in produzione. Fissiamo prima la misura di successo, poi prendiamo la cosa più semplice che raggiunge la soglia: un modello hosted ben istruito, il RAG sui tuoi dati quando le risposte dipendono da contenuti privati, e il fine-tuning solo quando entrambi hanno raggiunto il loro limite.
I modelli sono commodity. La valutazione è il baluardo.
IA e machine learning: gli standard SDEN
Defaults we ship
- Audit dell'integrazione di IA con un backlog di remediation suddiviso in problemi consegnabili
- OpenAI, Anthropic Claude e modelli a pesi aperti a seconda di costo, latenza e riservatezza
- RAG con recupero ibrido (semantico + lessicale) e citazione esplicita
- Harness di valutazione offline + test A/B online prima di ogni messa in produzione di una modifica di prompt o di modello
- Mascheramento dei dati personali e guardrail contro la prompt injection al confine
Deliverables
- Report di audit dell'IA: inventario, registro dei rischi (OWASP LLM Top 10 + esposizione dei dati) e backlog di remediation classificato
- Definizione del caso d'uso con criteri di successo misurabili
- Harness di valutazione versato nel tuo repository con un dataset di riferimento
- Ambiente di esecuzione in produzione con dashboard di latenza, costo e qualità
- Guardrail: validazione degli input, filtraggio degli output, gestione dei rifiuti
Cosa ci rifiutiamo di consegnare
Non consegneremo una funzionalità di IA senza harness di valutazione. Le demo che funzionano nelle mani dei founder e si schiantano in produzione sono il modo in cui i progetti di IA perdono il budget.
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