Livello 5 — Automazione reale

6 capitoli · un capitolo al giorno, poi il quiz del livello.

1. Capitolo 1 — Evals: misurare invece di percepire — Test set, metriche e giudici automatici: come si valuta un sistema basato su LLM prima e dopo il rilascio.
2. Capitolo 2 — Agente o pipeline? La decisione che vale il progetto — Flusso noto, pipeline; problema aperto, agente: il criterio di scelta e i costi dell'errore di architettura.
3. Capitolo 3 — Sicurezza: prompt injection, permessi e dati — Ogni testo letto da un agente è un potenziale attacco: come contenere i danni con permessi, sandbox e igiene dei dati.
4. Capitolo 4 — Osservabilità: log, tracing e il contatore dei costi — Cosa registrare di un sistema AI in produzione per capire cosa è successo, dove ha sbagliato e quanto sta costando.
5. Capitolo 5 — I pattern di orchestrazione che funzionano — Chaining, routing, parallelizzazione, evaluator-optimizer: i pattern collaudati e quando combinarli.
6. Capitolo 6 — End-to-end e ROI: chiudere il cerchio — Trigger, elaborazione AI, azione, verifica umana, misura: come capire se l'automazione rende davvero.