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LLM in azienda: da dove partire
Cos’è un modello linguistico, dove serve in azienda, come partire con un pilota e cosa sapere su costi, privacy e rischi.
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Far rispondere un’AI sui tuoi documenti: la RAG spiegata semplice
Come funziona la tecnica RAG, perché conviene più del riaddestramento e cosa decide la qualità delle risposte sui documenti aziendali.
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Modelli AI in casa o in cloud? Come scegliere
Servizi in cloud o modelli a pesi aperti sui tuoi server: i criteri per scegliere tra riservatezza, qualità, costi e lock-in.
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Programmare con l’AI senza perdere qualità
Dove gli assistenti di programmazione AI aiutano, dove sbagliano e le regole che usiamo per non abbassare la qualità del codice.
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AI Act europeo: cosa cambia per chi sviluppa o usa sistemi di AI
Rischi, ruoli e scadenze del regolamento europeo sull’AI aggiornati a ottobre 2026, con i passi pratici da fare subito in azienda.
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DevOps in pratica: dal codice alla produzione
Il percorso di una modifica: pull request, integrazione continua, container, rilascio automatico, monitoraggio e rollback.
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Microservizi: quando servono e quando no
Cosa sono i microservizi, quali benefici e costi portano davvero e quando un monolite modulare resta la scelta migliore.
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Un’app che regge la crescita: scalabilità con container e cloud
Come rendere un’applicazione capace di reggere più utenti: scalabilità orizzontale, cache, database, code, container e cloud.
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Come scegliamo le tecnologie
I dieci criteri con cui scegliamo lo stack di ogni progetto: dai requisiti alla sicurezza, dai costi alle prove sul campo.
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