Andrej Karpathy, che molti associano al suo ruolo da direttore dell’IA in Tesla e cofondatore “in pectore” in vari progetti di frontiera, ha lanciato una dichiarazione che scuote il mito: agenti AI come Claude o Codex sono ancora lontani da potersi comportare come “dipendenti veri”. Mancano memoria, multimodalità, apprendimento continuo. Riparare queste lacune secondo lui richiederà circa un decennio non per impossibilità, ma perché costruire intelligenza profonda richiede tempo. (vedi Dwarkesh Podcast)
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Corsi su Artificial Intelligence, programmazione e apprendimento automatico
Il machine learning non è più il giocattolo per nerd delle università americane. È diventato il motore silenzioso che alimenta previsioni finanziarie, diagnosi mediche, strategie di marketing e persino le tue playlist su Spotify. Eppure, pochi ne comprendono davvero l’ossatura. Parlano di intelligenza artificiale come se fosse magia, dimenticando che dietro ogni modello predittivo c’è una struttura logica precisa, fatta di matematica, probabilità e una buona dose di scetticismo scientifico. Comprendere i ventiquattro concetti fondamentali del machine learning non è un esercizio accademico. È la differenza tra costruire un’illusione e costruire valore reale.
Amazon ha introdotto negli ultimi anni strumenti che usano IA generativa per automatizzare o assistere la creazione e il miglioramento delle schede prodotto. Per esempio, Amazon permette ai venditori di fornire solo poche parole descrittive o un’immagine del prodotto, e l’IA genera automaticamente titoli, descrizioni, attributi (colore, dimensione, parole-chiave) che aiutano anche l’indicizzazione nella ricerca interna.
Questa automazione non è più un mero optional di nicchia: migliaia di venditori in Europa (in Italia compresa) stanno già usando queste capacità.
Uno strumento particolare è “Enhance My Listing”, che suggerisce miglioramenti per le schede già esistenti: aggiornamento dei titoli, mancanza di attributi, descrizione, e adeguamenti stagionali.
L’Intelligenza Artificiale e l’automazione sono i motori della produttività moderna. Ma quando si tratta di scegliere la piattaforma di orchestrazione, il panorama può essere confuso: n8n, Make e Zapier sono i giganti del settore, ciascuno con il proprio approccio unico.
Piuttosto che perdersi nella miriade di funzionalità, in questo articolo di Rivista.AI analizziamo i punti di forza fondamentali di queste tre piattaforme leader, per aiutarti a scegliere lo strumento più adatto alle tue esigenze di automazione, soprattutto in ottica AI.
È affascinante come una fila di numeri possa sembrare più intelligente di chi li ha messi lì. ChatGPT, auto senza pilota, arte generata da intelligenze artificiali: tutti nati da una singola unità che non sa nulla di filosofia, estetica o empatia. Solo un neurone. Non magia. Solo calcoli ripetuti milioni di volte. Ogni input, ogni peso, è un pezzo di informazione trattato come se fosse un messaggio segreto che il neurone deve interpretare, giudicare e, soprattutto, imparare a ignorare se sbagliato.
C’è un fenomeno curioso che si ripete con ciclicità nella storia della tecnologia: si parte sempre con la promessa di una rivoluzione totale, poi arriva la fase di caos e infine si cerca disperatamente lo strumento che semplifichi tutto. È successo con i primi personal computer, con Internet, con il cloud. Ora tocca all’intelligenza artificiale. L’AI stack non è un concetto astratto, è il coltellino svizzero che mette ordine nel delirio di tool, framework e librerie che ogni settimana promettono di cambiare il mondo. La differenza, oggi, è che gli strumenti che compongono questo stack non si limitano a velocizzare i processi: li riscrivono.
Immagina di avere un mentore che non dorme mai, che non si stanca di spiegare concetti complessi e che adatta la propria strategia di insegnamento al tuo ritmo. ChatGPT può diventare il tuo coach personale per l’apprendimento, trasformando curiosità in competenze concrete, con la temperatura del modello a zero per risposte precise, coerenti e prive di ambiguità. Prompts strategici diventano lo strumento chiave per guidare l’interazione e massimizzare l’efficacia di ogni sessione.
ivista.AI Academy
Questa su GitHub non è solo una guida, ma una mappa completa di ciò che oggi significa fare Retrieval Augmented Generation in maniera seria, senza fermarsi al livello “toy example” che ancora domina su GitHub e nei post LinkedIn con i soliti PDF caricati su Pinecone. Qui si entra nel merito di come strutturare davvero un’architettura RAG scalabile, modulare e adattabile a diversi casi d’uso, con un livello di dettaglio che normalmente si trova solo dentro le roadmap interne delle Big Tech.
Si tratta di una mossa estremamente intelligente da parte di OpenAI. Questi Prompt Packs sono una risorsa preziosa perché trasformano la prompt engineering da un’arte incerta a una pratica aziendale standardizzata.
ChatGPT for any role Cosa Sono e Perché Contano
ChatGPT-5 viene celebrato come il vertice dell’intelligenza artificiale conversazionale, eppure la maggior parte degli utenti lo usa come un giocattolo sofisticato invece che come un partner strategico.
È un po’ come avere un jet privato e limitarsi a usarlo come taxi per andare dall’aeroporto al centro città. L’ironia è che la macchina è lì, con tutta la sua potenza, ma se la guidi come un’utilitaria non potrai mai sentire la spinta dei motori. La parola chiave qui è sfruttare davvero chatgpt-5, e non semplicemente chiedergli la lista della spesa. Chi lo riduce a un generatore di testi banali si perde il punto: questa tecnologia è un acceleratore cognitivo che, se interrogata bene, restituisce più che risposte, produce mappe concettuali e apre alternative che difficilmente un singolo esperto umano saprebbe orchestrare con tale velocità.
system prompts and models of AI tools
Qui il Repository
Qualcuno ha scoperchiato la scatola nera. Migliaia di righe di system prompt, il codice genetico che dice alle IA come comportarsi, sono finite in chiaro su GitHub. Non stiamo parlando di un manuale di istruzioni da quattro pagine, ma di oltre ventimila righe che svelano bias, regole, limiti e trucchi con cui i colossi dell’AI addestrano i loro assistenti digitali. Se hai sempre sospettato che i tuoi tool preferiti ragionino con un copione nascosto, eccolo servito su un piatto d’argento.
Microsoft rende disponibile corso gratuito di 18 lezioni su Generative AI, un concentrato di competenze tecniche, strumenti e best practice, tutto confezionato da Microsoft Cloud Advocates. Non è il solito tutorial da “come fare un chatbot con ChatGPT”, ma un vero e proprio bootcamp per sviluppatori, PM, data scientist e curiosi del futuro digitale.
Nel presente digitale la differenza non la fa chi ha gli strumenti ma chi li usa davvero. NotebookLM e Google Gemini non sono gadget futuribili, sono leve di trasformazione operativa. Se sei CTO o leader tecnologico, ignorarli è perdere vantaggio competitivo.
NotebookLM è lo strumento che trasforma documenti, video, pdf e slide da materia grezza in conoscenza organizzata. Puoi caricare fonti diverse (PDF, Google Docs, Google Slides, siti web, trascrizioni video) e affidarti all’AI per sintetizzare, collegare concetti, creare sommari audio stile podcast, quiz, guide. Gemini è l’assistente AI generativo di Google, multimodale, capace di ragionare su testo, immagini, audio, video. Serve per brainstorming, scrittura, ricerca, automazione di task.
L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando il modo in cui lavoriamo, creando nuove opportunità per strategist e creativi di potenziare i propri processi di ideazione e produzione. Questa guida esplora come padroneggiare l’arte del prompting per ottenere il massimo da questi strumenti rivoluzionari.
L’AI non è un sostituto della creatività umana, ma un partner strategico che può amplificare le nostre capacità. I professionali più efficaci sono quelli che integrano l’AI nella loro routine quotidiana, imparando a riconoscere quando utilizzarla e quando invece è necessario il tocco umano unico.
L’approccio vincente consiste nel mantenere l’AI sempre a portata di mano durante la giornata lavorativa. Questa vicinanza costante permette di identificare rapidamente le opportunità in cui l’AI può aggiungere valore, che si tratti di generare variazioni creative, analizzare dati complessi o accelerare processi di ricerca.
In un mondo dove l’automazione è la norma e l’intelligenza artificiale è la chiave per il futuro, AWS ha appena rilasciato una guida dettagliata su come costruire agenti autonomi in grado di pensare, adattarsi e prendere decisioni senza supervisione costante. Questa guida rappresenta un passo significativo verso l’adozione di agentic AI, un paradigma che promette di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con la tecnologia.
Sviluppatori e appassionati di AI, se siete pronti a smettere di leggere tutorial generici e volete mettere le mani sul serio sui progetti, questo è un tesoro che vale il bookmarking immediato. Una libreria completa per imparare, costruire e mostrare le vostre competenze senza passare per la solita teoria sterile.
Parliamo di progetti AI reali, non quelle simulazioni perfette che finiscono per occupare solo lo spazio del vostro hard disk. Machine learning, deep learning, computer vision e NLP, tutto organizzato in un ecosistema pratico dove il codice non è solo leggibile, ma immediatamente utilizzabile. Chatbot funzionanti, app GUI, previsioni su serie temporali, analisi del sentiment, modelli pre-addestrati, framework di interpretabilità e persino progetti AutoML pronti a farvi risparmiare settimane di lavoro.
Parlare di modelli di intelligenza artificiale oggi significa affrontare un paradosso intrigante: strumenti straordinari capaci di conversazioni fluide e analisi complesse, ma soggetti a errori clamorosi. ChatGPT e Claude rappresentano l’apice della generazione linguistica automatica, ma non sono infallibili. L’illusione della perfezione nasce dalla loro apparenza di conoscenza totale, mentre la realtà è più fragile, stratificata e, a tratti, comicamente imperfetta. La radice di questi problemi non risiede in un singolo difetto, ma nella complessa interazione tra design del modello, input umano e infrastruttura tecnologica.
Prompt Architecture: perché l’era del “scrivilo e spera” è finita
La stagione ingenua dei prompt buttati a caso nella chat e del “vediamo che succede” è finita. Non perché l’abbia detto qualche consulente improvvisato, ma perché ormai si gioca a un altro livello. I Large Language Models non sono più giocattoli per generare email creative. Sono diventati sistemi complessi che devono interpretare documenti legali, supportare decisioni finanziarie o persino gestire conversazioni con clienti reali. E allora, o si costruisce con metodo o ci si condanna all’irrilevanza digitale. Il problema non è più l’intelligenza artificiale in sé, ma come noi umani scegliamo di comunicare con lei. La chiamano prompt architecture, ed è la nuova ingegneria invisibile che distingue il dilettante dal professionista.
In un mercato saturo di librerie ready-made come Hugging Face, questo repository non è un’alternativa, ma un atto di dissoluzione dell’“effetto pantone”: ti costringe a smontare il motore, capire ogni ingranaggio, e ricostruirlo con le tue mani.
Il progetto è l’implementazione ufficiale del libro Build a Large Language Model (From Scratch) di Sebastian Raschka, pubblicato da Manning. Non è un testo di facciata: comprende codice in Python, notebook Jupyter esplicativi e una guida capillare che copre ogni fase, dalla tokenizzazione fino all’addestramento, passando per l’attenzione multi-head e il fine-tuning per istruzioni.
Il “Agentic Cookbook for Generative AI Agent usage” di Microsoft è una guida pratica e dettagliata progettata per sviluppatori, architetti e innovatori tecnologici che desiderano implementare sistemi di agenti intelligenti nei loro flussi di lavoro. Questo repository GitHub, disponibile gratuitamente, offre oltre 110 pagine di contenuti, suddivisi in moduli teorici e progetti pratici, per esplorare e costruire applicazioni basate su agenti AI. (lo trvate su GitHub)
Rivista.AI Academy GPT-5 prompting guide
La maggior parte degli utenti si limita a lanciarlo con comandi generici, come se chiedessero a una cassettiera di “darmi qualcosa di interessante”. Il risultato? Uscite casuali, incoerenti, o peggio: inutili. I veri esperti, quelli che trasformano GPT-5 da semplice chatbot a macchina da precisione, costruiscono il prompt in sei parti chirurgiche, ciascuna con un ruolo preciso e strategico. Immagina un’orchestra: ogni strumento deve suonare la sua nota nel momento giusto, altrimenti viene solo rumore.
Il primo passo, il “Role”, è un’iniezione d’identità. Se non dici a GPT-5 chi deve essere, rischi un’interpretazione alla cieca. Vuoi un copywriter, un consulente finanziario o un ingegnere? Devi esplicitarlo. Passare da “sei un’intelligenza artificiale” a “sei un analista di mercato con 30 anni di esperienza” cambia radicalmente l’output, trasformando il testo da generico a iper-specializzato. Non è una sottigliezza: è come chiedere a un barista di prepararti un cocktail senza specificare quale.
Se pensi che il prompt design sia solo mettere due frasi carine davanti a un modello di intelligenza artificiale, sei l’equivalente digitale di chi crede che un Rolex cinese faccia la stessa figura del vero. La verità, e lo dico da CEO che ha visto troppe startup morire per pigrizia mentale, è che GPT-5 non è il tuo schiavo geniale, ma un dipendente ipercompetente che eseguirà in modo impeccabile solo se capisce esattamente cosa vuoi. E se tu non lo sai spiegare, il problema non è l’IA, sei tu. Chi pensa di cavarsela con il vecchio “fammi un testo bello e veloce” non ha ancora capito che la macchina non si offende, ma si diverte a servirti un piatto tiepido.
Non è un’esagerazione dire che il momento migliore per tuffarsi nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa è proprio adesso. La rivoluzione digitale, che già stravolgeva interi settori, ha ricevuto la sua spinta definitiva con modelli come GPT e DALL·E, ma spesso l’accesso alle competenze necessarie sembra riservato a pochi eletti con background tecnico o budget milionari. Ecco perché la notizia che il Massachusetts Institute of Technology, tempio sacro della tecnologia e dell’innovazione, abbia lanciato un corso introduttivo completamente gratuito sulla Generative AI merita un applauso scrosciante. (link https://www.futureofai.mit.edu/)
Rivista.AI Academy
Deep Learning: come abbiamo insegnato alle macchine a riscrivere il mondo
In principio c’era la statistica. Poi è arrivato il deep learning, e la festa è finita. Quella che era una nicchia accademica fatta di regressioni lineari, kernel gaussiani e loss quadratiche è stata travolta da un’onda lunga di matrici, GPU roventi e architetture sempre più profonde. La rivoluzione silenziosa è diventata un boato mondiale quando AlexNet, nel 2012, mise in ginocchio l’immagine del cane nella foto, umiliando i metodi classici e segnando l’inizio dell’era dei modelli neurali profondi.
Se sei uno studente, o hai ancora quell’email con “.edu”, sei seduto su una miniera d’oro digitale, e no, non parliamo del solito Google Docs gratuito o dei 6 mesi di Spotify Premium. Parliamo di strumenti di intelligenza artificiale professionali, accesso a cloud computing di livello enterprise, tool di design, sviluppo e scrittura assistita che aziende reali pagano migliaia di dollari all’anno. Tutto a costo zero. Basta un’email universitaria e la voglia di uscire dalla mentalità da “studio per l’esame”.
La parola chiave qui è: AI per studenti. E non nel senso di “GPT-4 ti fa i compiti”, ma piuttosto nel modo in cui usi GPT-4 per costruire un plugin Figma, analizzare 500 pagine di case study in due click con Humata, o prototipare un’idea di startup su Unity mentre Vertex AI si occupa del backend. Il futuro non è distribuito equamente, ma l’accesso sì. Basta sapere dove guardare. E qualcuno su Reddit ha avuto la brillante idea di fare il lavoro sporco per tutti.
Quello che trovi nel foglio condiviso è più di un elenco: è una mappa strategica. Ogni tool è catalogato per categoria, con casi d’uso, limitazioni, requisiti e soprattutto modi concreti per sfruttarlo al massimo. Non è un post da “student deals” stile blog SEO. È una miniera di micro-hack e scorciatoie per chi vuole fare cose serie con l’AI senza dover vendere un rene a OpenAI.
Questa faccenda del modello misterioso chiamato “summit”, apparso su LLM Arena, è più che interessante. È inquietante. Perché quando un modello LLM ti spara 2.351 righe di codice p5.js perfettamente funzionanti, reattive e interattive, alla prima richiesta, senza errori né debug, e lo fa a partire da un prompt volutamente vago come “crea qualcosa che posso incollare in p5js e che mi sorprenda per la sua intelligenza, evocando il pannello di controllo di un’astronave nel futuro remoto”, allora è il momento di mettere giù il caffè e iniziare a preoccuparsi. O a meravigliarsi. A seconda di dove ti trovi nello spettro “speranza-apocalisse AI”.
Anthropic ha appena pubblicato 17 nuovi video 8 ore di puro oro GenAI.
Dalla creazione di agenti Claude agli approfondimenti sulle startup, dal coding vibe al design dei protocolli questa è l’analisi più completa mai realizzata sull’ecosistema Claude.
Live, gratuiti, strutturati, certificati e con un approccio pratico che non lascia spazio alla teoria inutile.
Se lavori in ambito IT o ti sei anche solo leggermente interessato all’intelligenza artificiale, c’è un consiglio che vale più di mille webinar motivazionali: prova il vibe coding. Perché sì, parliamoci chiaro. L’unico uso davvero utile e concreto della GenAI oggi, fuori dal marketing delle slide e dai chatbot da fiera, è lo sviluppo software. Punto. Il resto è contorno. Chi sviluppa prodotti sa già che l’unica cosa che conta è scrivere codice. Funzionante. In fretta. E ora si può fare con una naturalezza imbarazzante, grazie all’ibridazione tra editor intelligenti e assistenti generativi.
Nel corso degli ultimi mesi ho testato personalmente quasi tutti gli strumenti che oggi si autodefiniscono “AI-native”. Spoiler: non tutti mantengono le promesse. Ma alcuni sono talmente efficaci da sembrare magia. Parliamo di ambienti di sviluppo in cui il prompt è il nuovo linguaggio di programmazione, e la documentazione… beh, la scrive l’AI mentre tu stai ancora decidendo che font usare.
Siamo nel mezzo di una rivoluzione silenziosa. Silenziosa, perché il cuore pulsante dell’IA generativa non si presenta con luci al neon né con robot danzanti, ma con righe di matematica impilate in architetture astratte che si chiamano transformer. Roba che sembra uscita da una riunione tra fisici teorici e stregoni digitali. Eppure sono loro a generare testi, creare immagini, scrivere codice, persino a far credere a qualcuno che un chatbot abbia una personalità. Transformers: non il film, ma la vera tecnologia che governa il nuovo ordine cognitivo.
ACADEMY
Le persone che incontro ancora usano ChatGPT come lo facevamo nel 2023. Copiano e incollano un prompt, aspettano, copiano e incollano la risposta. Questo non è lavorare con l’intelligenza artificiale, è applicare nastro adesivo digitale su processi marci. È come comprare una Tesla e usarla solo come autoradio. Il problema non è ChatGPT, il problema è il modo in cui la gente continua a pensare che l’AI sia un giocattolo per risparmiare dieci minuti al giorno. E invece stiamo parlando di cambiare completamente il modo in cui produciamo valore, prendiamo decisioni, creiamo contenuti, sviluppiamo software.
Chi ancora pensa a Nvidia come all’azienda dei videogiochi probabilmente non ha capito che i videogiochi erano solo la scusa, un cavallo di troia per conquistare il controllo del computing globale. Una trappola elegante: vendere schede grafiche a milioni di adolescenti, raccogliere montagne di denaro, e reinvestirlo in quello che oggi è l’unico vero monopolio intellettuale della tecnologia. Perché la verità è che nvidia ha cambiato le regole della fisica del calcolo e, senza esagerazioni, ha riscritto la geografia del potere digitale.
Immagina un assistente digitale che non solo capisce, ma agisce. Non sono descrizioni vaghe di “AGI”. Parliamo di produzione, di valore e di flussi operativi reali. LangChain ha appena rilasciato una guida step‑by‑step su come costruire un AI agent pratico e pronto per la produzione. Quindi smettiamo di sognare: questa è la road map per chi vuole risultati, non pipponi filosofici.
Il segreto? Divisione netta tra macro‑futuro tech e micro‑azioni effettive. Ogni step – da job definition a deploy – rispecchia la struttura SOP industriale, cosa che garantisce precisione e scalabilità.
L’epitaffio del prompt engineering era già scritto. “Sarà un’arte effimera, una moda passeggera”, dicevano. Poi sono arrivati GPT-4, Claude, Gemini, Mistral, LLaVA, ReALM e compagnia cantante. E quel presunto cimitero è diventato un’azienda da miliardi. Ma ora il gioco si è evoluto. Le regole sono cambiate. E anche il nome: benvenuti nell’era dell’ingegneria del contesto, Context Engineering. Sì, è ancora prompt engineering. Solo che ha smesso di giocare con i Lego ed è passato ai sistemi complessi.
Perché, alla fine, non stiamo solo scrivendo istruzioni a un LLM. Stiamo progettando interi ambienti cognitivi. Strutture di senso. Architetture semantiche. E serve chiamarlo con un nome che rifletta questa complessità. “Ingegneria del contesto” suona molto meglio di “prompt sofisticato con campi ben ordinati e delimitatori XML improvvisati”.
C’è una cosa che il mercato non ti perdona mai: essere teorico. La GenAI non è una filosofia, non è una mission, non è nemmeno una tecnologia da pitch. È una leva. Come una leva di Archimede, serve a spostare qualcosa. E se non la usi con forza e precisione, ti si spezza in mano. Il problema? La maggior parte dei professionisti oggi parla di intelligenza artificiale come se stessero leggendo il menu di un ristorante fusion. Parole vuote. Acronomi messi in fila per impressionare board annoiate. Tutti sembrano sapere cosa sia un LLM, pochi sanno davvero come si mette al lavoro.
Google, che ha i difetti delle grandi potenze ma anche il dono della concretezza chirurgica, ha fatto una cosa molto semplice e quindi molto potente: ha messo l’accesso alla GenAI direttamente nelle mani di chi vuole costruire, non solo parlare. Si chiama Google Cloud Skills Boost, è gratuito, certificato, e prende a schiaffi il vecchio paradigma dell’apprendimento passivo. Qui non si guardano slide, si scrive codice. Non si leggono whitepaper, si scrivono prompt. E non si simula, si costruisce. Il tutto dentro la console vera di Google Cloud, non in un simulatore da fiera della didattica.
L’intelligenza artificiale non dimentica mai, e questo è il problema. Da quando i Large Language Models hanno imparato a “ragionare” come agenti autonomi – interagendo con strumenti, prendendo decisioni, riflettendo su ciò che hanno fatto due minuti prima – l’ingombro informativo è diventato il loro tallone d’Achille. Benvenuti nel regno oscuro del context engineering, la disciplina meno sexy ma più strategica della nuova ingegneria dei sistemi intelligenti. Perché puoi avere anche il modello più brillante del mondo, ma se gli butti addosso un torrente ininterrotto di token inutili, diventa stupido come un autore di contenuti SEO generati nel 2019.
La questione è brutale: ogni LLM ha una finestra di contesto (context window), cioè una quantità limitata di testo che può “ricordare” per ogni richiesta. Superata quella soglia, il modello non dimentica: semplicemente impazzisce. E quando succede, arrivano le allucinazioni, i comandi errati, i tool usati a casaccio, risposte fuori tema, promesse non mantenute. Hai presente quando un agente AI dice di aver già fatto qualcosa… che non ha mai fatto? È l’equivalente neurale di un manager che giura di aver mandato l’email, ma non l’ha nemmeno scritta. Context poisoning allo stato puro.
C’è un momento in cui ogni CTO, product owner o AI enthusiast si ritrova davanti a un modello linguistico con un’unica domanda in testa: “funziona davvero o mi stanno vendendo una demo da showroom?” In un’epoca in cui ogni LLM viene presentato come “state-of-the-art”, “alignment-aware”, “multi-modal-native” e altre amenità da conferenza, serve un test che tagli corto. Niente benchmark infiniti, niente metriche accademiche riciclate. Solo realtà, in cinque minuti netti. Un colpo d’occhio che valga più di mille paper peer-reviewed. Una scudisciata veloce ma letale per capire se il modello è pronto per entrare in produzione, o se deve rimanere nel museo delle promesse generative.
Agenti artificiali: il bluff del secolo o la vera rivoluzione del software?
Nel 2025 tutti parlano di AI agents, come se fosse l’ultimo oracolo digitale sceso in terra per risolvere la mediocrità strutturale dei SaaS. Tutti a scrivere prompt, a far girare LLMs come se fossero criceti impazziti su ruote da 80 miliardi di parametri. Eppure, pochi pochissimi capiscono come funzionano davvero questi benedetti “agenti”. Il motivo? Semplice: non è questione di modelli, è questione di framework agentici. E no, non sono roba da hipster nerd. Sono la vera infrastruttura neurale del futuro prossimo.
C’è una dualità che domina il panorama: da un lato n8n, l’artigiano zen dei workflow visuali. Dall’altro LangGraph, l’alchimista cerebrale del ciclo computazionale. Non sono rivali. Sono anime complementari dello stesso corpo cyborg: la nuova impalcatura del software aziendale post-human.
Chi pensa che l’AI moderna si limiti al prompt engineering o alla messa a punto di modelli preaddestrati è fermo al livello “giocattolo”. L’AI vera, quella che finisce in produzione, quella che deve scalare, performare, rispondere in millisecondi, aggiornarsi, ragionare, non si improvvisa. Va progettata come un’infrastruttura industriale: multilivello, interdipendente, e ovviamente fragile come il castello di carte più caro che tu possa immaginare.
Serve una visione sistemica, un’architettura a sette strati. Non è teoria, è la differenza tra un POC da demo call e una piattaforma AI che regge milioni di utenti. O, come direbbe qualcuno più poetico: dalla speranza alla scalabilità. Andiamo a sezionare questo Frankenstein digitale con cinismo chirurgico.
Alla base c’è il layer fisico, dove l’AI è ancora schiava del silicio. Che siano GPU NVIDIA da migliaia di dollari, TPUs di Google usate a ore come taxi giapponesi, oppure edge devices low-power per far girare modelli ridotti sul campo, qui si parla di ferro e flussi elettrici. Nessuna “intelligenza” nasce senza una macchina che la macina. AWS, Azure, GCP? Sono solo supermercati di transistor.