Ugo Lattanzi
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Progetti

Nove sistemi, e cosa si è spostato.

I nomi dei clienti sono omessi di proposito. Quello che conta è il pattern e il risultato, e ci sono entrambi per intero. Gli ultimi tre sono precedenti all'AI generativa: sono le piattaforme su cui ho imparato cosa regge davvero in produzione.

Linee guida · ente di ricerca

Automatizzata la produzione e l'aggiornamento delle linee guida di settore con un agentic loop sulla Claude API sopra un layer RAG del corpus esistente, al posto di un flusso manuale da desktop. Un processo che richiedeva sei mesi oggi produce una linea guida aggiornata o nuova in poche ore. La validazione è stata costruita con i revisori dell'ente in un programma lungo e iterativo, i cui feedback hanno continuamente affinato la pipeline e le sue metriche di qualità.

Sei mesi → ore
Il caso per esteso: Da sei mesi a poche ore →

Eventi e soci · stesso ente

Progettato e in corso di realizzazione un orchestratore multi-agente con checkpoint human-in-the-loop su tutte le operation degli eventi — supporto ai partecipanti, ticketing, registrazioni, ingressi. La piattaforma sulle linee guida ha aperto la porta; il progetto si è poi esteso al cuore operativo dell'organizzazione.

In costruzione

Analitica di audience · gruppo media

Portati terabyte di dati di visione da smart TV di mercati di tutto il mondo nelle mani del business, sostituendo dashboard Grafana che uno specialista doveva preparare in anticipo con un'interfaccia conversazionale che risponde in linguaggio naturale e genera grafici e report su richiesta. Databricks per le trasformazioni su scala TB, ETL con Fabric verso MongoDB, retrieval via function calling.

Uno specialista → una domanda normale
Il caso per esteso: Come si testa un sistema LLM →

Assistenza clienti · azienda di utility

Assistenti sopra una base di conoscenza RAG: il sistema si collega alla casella di supporto, prepara una risposta per ogni richiesta, e l'operatore resta l'ultimo passo — valuta, corregge, invia — con le valutazioni che alimentano una dashboard di miglioramento. Il continuous learning è stato deliberatamente escluso perché il cliente voleva la base di conoscenza sotto il proprio controllo, e il progetto è stato costruito attorno a quel vincolo invece che contro.

Assistito per scelta
Il caso per esteso: Quando non automatizzare →

Supporto alla decisione clinica · ente ospedaliero

Lavorato fianco a fianco con il team tecnico dell'ospedale per portare l'AI dentro l'azienda, costruendo procedure di supporto al medico durante la visita — incrocio dei dati pregressi del paziente e arricchimento della visita dal vivo tramite registrazione audio, con i controlli sulla privacy in ogni passaggio. Tanto abilitazione del cliente quanto realizzazione.

Costruito col loro team

Automazione preventivi · assicurazioni

Automatizzate la richiesta, il confronto e la valutazione dei preventivi presso le principali compagnie del mercato, e la guida del cliente attraverso il risultato.

Ore per pratica → minuti

Ricambi e resi · gruppo automobilistico multinazionale

Progettata, e realizzata in parte, la piattaforma di compravendita dei ricambi e di gestione dei resi per l'intera rete europea del gruppo: ordini, giacenze e disponibilità fra i magazzini, listini e scontistiche per fascia di cliente, resi con finestre temporali e penali, fatturazione e tracciamento delle spedizioni. Al posto di più sistemi datati e lenti, uno solo a microservizi — React davanti, MongoDB, Kafka per gli eventi, Elasticsearch per la ricerca su cataloghi da milioni di codici, Auth0 per l'identità — su Kubernetes in AWS. Operazioni che prima attraversavano applicativi diversi oggi stanno in un flusso solo.

Più sistemi datati → una piattaforma

Remarketing dell'usato · marchio automobilistico premium

Progettato e realizzato con il mio team il sistema di compravendita dell'usato — young used car e off-lease — per la filiale italiana di un marchio premium: aste complete con prezzo di riserva, rilanci automatici per procura, estensione a scadenza e assegnazione, accanto al canale di vendita diretta. Prima le vetture si trattavano al telefono, una alla volta e poche per volta; con la piattaforma si è passati a decine di migliaia di auto vendute online, al punto che il modello è stato guardato con interesse dalla casa madre.

Telefono → decine di migliaia di auto online

Piattaforma cloud · produttore internazionale di attrezzature per il fitness

Technical lead sulla piattaforma cloud che tiene insieme attrezzi, app e web. Il monolite è stato riarchitettato in oltre cinquanta microservizi su AWS ECS Fargate, interamente a eventi con SNS e SQS, con un cluster MongoDB shardato da 10 TB e comunicazione server-to-server via gRPC. Accanto all'architettura ho definito la strategia cloud sui tre punti di contatto — mobile, attrezzo, web — con provisioning, sicurezza e CI/CD automatizzati, e ho guidato R&D e abilitazione: tecnologie nuove e pratiche agile portate dentro, con mentoring alle squadre delle diverse business unit.

Monolite → 50+ microservizi

Se è questo il problema che hai sul tavolo, scrivimi.

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