Dal prototipo al prodotto: linee guida per scalare un progetto AI in produzione

Negli ultimi due anni moltissime aziende hanno sperimentato progetti di Intelligenza Artificiale. Spesso si tratta di proof-of-concept (PoC) sviluppati in poche settimane, magari con dataset ridotti e obiettivi esplorativi. Il problema è che gran parte di questi progetti non supera mai la fase di test: rimangono esperimenti interessanti ma non diventano prodotti reali e scalabili.

Portare un progetto AI in produzione richiede un cambio di mentalità: non basta un modello che “funziona” in laboratorio, serve un ecosistema di processi, strumenti e governance che ne garantiscano affidabilità, sicurezza e sostenibilità.

Le statistiche mostrano che oltre il 70% dei progetti AI non arriva in produzione. Le cause principali sono:

• Assenza di metriche: un prototipo può sembrare efficace, ma senza KPI non si può dimostrare il valore.
• Dati non scalabili: dataset usati per i PoC non riflettono la complessità del mondo reale.
• Infrastruttura mancante: modelli allenati su laptop non sono pronti per ambienti enterprise.
• Governance debole: mancano policy di sicurezza, compliance e audit.
• Aspettative non realistiche: il management spesso si aspetta miracoli, senza considerare costi e limiti.

Il percorso dal PoC al prodotto

Scalare un progetto AI significa seguire alcune fasi fondamentali:

1. Definizione dei requisiti

• Identificare i casi d’uso concreti e gli stakeholder coinvolti.
• Stabilire KPI misurabili: accuratezza, tempi di risposta, costi di inferenza.
• Valutare i vincoli normativi (GDPR, DORA, NIS2, settore-specifici).

2. Preparazione dei dati

• Creare pipeline di raccolta, pulizia e labeling dei dati.
• Definire policy di qualità e aggiornamento continuo.
• Considerare strumenti di data governance e cataloghi centralizzati.

3. Scelta dell’architettura

• Valutare modelli pre-addestrati vs fine-tuning.
• Decidere tra API esterne (OpenAI, Anthropic, ecc.) e modelli self-hosted (Llama, Mistral).
• Definire la scalabilità: serverless, Kubernetes, GPU on-demand.

4. Implementazione MLOps

Il cuore della scalabilità è il Machine Learning Operations (MLOps):

• Versionamento di dati e modelli.
• Pipeline CI/CD per addestramento e deploy.
• Monitoraggio continuo di performance e drift.
• Automazione dei rollback in caso di regressione.

5. Sicurezza e compliance

• Anonimizzazione e pseudonimizzazione dei dati.
• Controlli di accesso granulari e log delle richieste.
• Audit trail completo per ispezioni interne ed esterne.
• Policy per l’uso etico dell’AI (no dati sensibili nei prompt, explainability).

6. Deploy e monitoraggio

• Definire SLA chiari: tempi di risposta, uptime, costi.
• Usare strumenti di observability: tracing, log, alert.
• Implementare sistemi di A/B testing per confrontare versioni di modelli.

Strumenti e stack consigliati

• MLOps: MLflow, Kubeflow, DVC, Airflow.
• Deployment: Docker + Kubernetes, serverless (AWS Lambda, Azure Functions).
• Vector DB (per RAG): Pinecone, Weaviate, Qdrant, Postgres+pgvector.
• Monitoring: Prometheus, Grafana, EvidentlyAI.
• Security: Vault, IAM co