Corso Architetto Software AI con il metodo SVILUPPATORE MIGLIORE
Smetti di aggiungere AI come feature decorativa. Impara a progettare sistemi intelligenti, affidabili e scalabili con l'affiancamento diretto di un architetto con 25 anni di esperienza su progetti enterprise reali.
Mentore 1 a 1 Sul TUO codice Risultati misurabili
L'AI e entrata nelle aziende italiane. Ma nella maggior parte dei casi non e entrata nell'architettura: e stata incollata sopra.
Chatbot appiccicati sulle API. Chiamate a OpenAI inserite nei controller. Pipeline RAG costruite senza un modello dati coerente. Costi di token esplosi senza monitoraggio. Allucinazioni non gestite che arrivano in produzione.
Il problema non e l'AI. Il problema e che nessuno ha insegnato come si progetta un sistema intelligente.
Chi ha progettato microservizi, DDD e CQRS sa che la complessita si governa con architetture deliberate, non con tentativi. Lo stesso vale per l'AI: Semantic Kernel, RAG, agenti, vector search e orchestrazione multi-modello richiedono decisioni architetturali, non solo API calls.
Se sei un architetto software, un CTO o uno sviluppatore senior che sta valutando come integrare AI in sistemi di produzione, questo percorso e stato progettato per te.
Un programma costruito da chi progetta architetture AI enterprise da anni, non da chi ha letto la documentazione di OpenAI.
Perche le architetture AI falliscono in produzione
La maggior parte dei sistemi AI fallisce in produzione non per limiti del modello, ma per decisioni architetturali sbagliate prese nelle prime settimane.
Ecco i pattern che vediamo piu spesso:
- LLM chiamati direttamente dai controller senza strato di astrazione
- RAG pipeline senza chunking strategy, quindi retrieval di qualita scarsa
- Prompt hardcoded nel codice senza versionamento
- Nessun fallback quando il modello non risponde o risponde male
- Costi di API non monitorati che crescono silenziosamente
- Nessuna separazione tra logica deterministica e logica generativa
Ogni punto e un rischio architetturale, non un problema operativo. Si risolve in design, non in hotfix.
Questo percorso insegna a riconoscerli, evitarli e progettare sistemi che reggono il carico di produzione reale.
Cosa impari: il programma completo
3 fasi, 10 moduli di affiancamento intensivo sul TUO sistema.
Ogni modulo lavora su codice reale della tua architettura, non su demo accademiche. Il risultato e un sistema AI enterprise-grade che il tuo team sa mantenere, evolvere e misurare.
3 fasi, 10 moduli di affiancamento su architettura AI enterprise.
FASE 1: Fondamenta Architetturali per Sistemi AI (Settimane 1-3)
- 1
Come non costruire sistemi AI: i 7 errori architetturali che trovi in produzione
Prima di costruire, bisogna riconoscere cosa rende fragile un sistema AI enterprise. Questo modulo analizza i pattern sbagliati piu comuni e insegna a diagnosticarli nel codice esistente. Chi costruisce sistemi AI senza aver visto fallire un sistema AI in produzione replica gli stessi errori. Questo modulo comprime anni di esperienza in una checklist diagnostica applicabile da subito.
Programma
- LLM nel controllerPerche accoppiare AI e HTTP endpoint e la ricetta per un sistema ingestibile e come separarlo
- Prompt hardcodedVersioning dei prompt, separazione da codice e strategie di test senza chiamare il modello
- Nessun fallbackCome progettare degraded mode per quando il modello e lento, costoso o inaffidabile
- RAG senza chunking strategyCome un chunking sbagliato rovina la qualita del retrieval indipendentemente dal modello usato
- Costi non monitoratiCome inserire token tracking a livello architetturale prima che la bolletta diventi un problema
- Nessuna osservabilitaCome tracciare prompt, risposte e latenza con Application Insights e structured logging
Risultato
Dopo questo modulo sai diagnosticare un sistema AI esistente in 30 minuti. Sai cosa va corretto prima ancora di scrivere una riga di codice nuovo.
- 2
Il layer AI: come isolare l'intelligenza artificiale dal dominio
Il layer AI e l'astrazione che separa la logica generativa dalla logica di dominio. Senza di esso ogni cambiamento al modello o al provider impatta tutto il sistema. Il principio e lo stesso di qualsiasi altro componente infrastrutturale: dipendi dall'astrazione, non dall'implementazione. Ma in AI il confine e meno ovvio perche il modello e anche un servizio, un comportamento e un costo.
Programma
- IAiService e implementazioniCome definire interfacce AI che disaccoppiano il dominio da Semantic Kernel, OpenAI SDK o qualsiasi provider
- AIContext e AIRequestCome modellare le richieste AI come oggetti di dominio invece di stringhe e dictionary
- Result pattern per AICome gestire risposte parziali, errori del modello e timeout senza eccezioni non gestite
- Dependency injection del layer AICome configurare il container per swappare provider tra ambienti (mock in test, OpenAI in staging, Azure OpenAI in prod)
- Testing senza modello realeCome scrivere unit test sul codice AI con fake e stub senza pagare token di test
- Versioning del comportamento AICome gestire le differenze tra versioni del modello che cambiano l'output atteso
Risultato
Il tuo sistema AI ha un confine chiaro. Puoi cambiare provider, aggiornare il modello o inserire un mock senza toccare il dominio. I test passano senza connessione internet.
- 3
Semantic Kernel in architetture enterprise: oltre i tutorial
Semantic Kernel non e solo un SDK per chiamare OpenAI. E un framework di orchestrazione con plugin, memory, planner e function calling. Usarlo bene richiede capire come si inserisce in un sistema DDD o CQRS esistente. La maggior parte dei tutorial mostra Semantic Kernel in isolamento. In produzione lo inserisci in un sistema che ha gia repository, servizi, eventi di dominio e layer di autorizzazione. Questo modulo insegna l'integrazione reale.
Programma
- Kernel come servizio singletonConfigurazione corretta del ciclo di vita, gestione delle connessioni e thread safety
- Plugin da servizi di dominioCome esporre logica di business come function calling senza violare i confini del dominio
- Memory e VectorStoreQuando usare la memoria volatile vs persistente e come scegliere il vector store giusto (Azure AI Search, Qdrant, in-memory)
- Chat history e contestoCome gestire la cronologia conversazionale senza far esplodere i token
- Planner e agentiQuando ha senso usare un planner automatico e quando e meglio orchestrare manualmente
- Metriche e osservabilitaCome collegare Semantic Kernel a OpenTelemetry e Application Insights
Risultato
Semantic Kernel smette di essere una scatola nera e diventa un componente architetturale. Lo inserisci dove serve, lo testi come qualsiasi altro servizio, lo monitori con gli stessi strumenti del resto del sistema.
FASE 2: RAG e Architetture di Recupero (Settimane 4-7)
- 4
RAG enterprise: dalla pipeline prototipale al sistema di produzione
RAG funziona nei tutorial. In produzione ha bisogno di una strategia di chunking, una pipeline di indicizzazione robusta, una logica di retrieval calibrata e un sistema di valutazione della qualita. La differenza tra un RAG che impressiona in demo e uno che funziona in produzione e interamente architetturale: come sono strutturati i documenti, come vengono spezzati, come viene calcolata la rilevanza e come si gestisce la risposta quando il retrieval fallisce.
Programma
- Chunking strategyFixed-size vs semantic vs hierarchical chunking e come scegliere in base al tipo di documento
- Pipeline di indicizzazioneCome costruire un processo asincrono, idempotente e monitorabile per l'indicizzazione di grandi volumi
- Hybrid searchCome combinare ricerca vettoriale e full-text per retrieval piu preciso
- Re-rankingQuando e come aggiungere un secondo step di scoring per migliorare la qualita dei risultati
- Gestione del contesto nel promptCome strutturare i chunk recuperati nel prompt senza superare la finestra di contesto
- Valutazione del RAGCome misurare precision, recall e faithfulness senza intervento umano manuale
Risultato
La tua pipeline RAG non e piu un prototipo. Ha una strategia di indicizzazione documentata, metriche di qualita monitorabili e un comportamento prevedibile su documenti che non ha mai visto.
- 5
Vector database in produzione: Azure AI Search, Qdrant e scelte architetturali
La scelta del vector database non e una preferenza tecnologica: e una decisione architetturale con implicazioni su costi, scalabilita, latenza e operativita. Azure AI Search e Qdrant non sono intercambiabili. Hanno modelli di costo diversi, curve di scalabilita diverse e integrazioni diverse con l'ecosistema .NET. Scegliere senza capire le differenze significa dover migrare in produzione.
Programma
- Azure AI SearchQuando usarlo, come configurare indici ibridi, semantic ranking e filtri su metadata
- QdrantDeploy self-hosted vs cloud, configurazione delle collection, payload filtering e performance tuning
- Schema dei documentiCome progettare la struttura dei vettori e dei metadata per supportare filtri, autorizzazioni e multi-tenancy
- Migrazione tra vector storeCome progettare l'astrazione che permette di cambiare backend senza riscrivere la pipeline
- Costi e scalabilitaModelli di costo comparativi e come stimare il budget per un sistema RAG in produzione
- Sicurezza e autorizzazioniCome implementare row-level security nei vector store per sistemi multi-tenant
Risultato
Sai quale vector store scegliere per il tuo caso d'uso, come configurarlo per la produzione e come astrarlo per non essere bloccato dalla scelta iniziale.
- 6
Embeddings, modelli e ottimizzazione dei costi
Gli embeddings sono il cuore del retrieval semantico. La scelta del modello di embedding, la strategia di caching e la gestione delle re-indicizzazioni impattano direttamente qualita e costi del sistema. text-embedding-ada-002 non e sempre la scelta giusta. Modelli piu piccoli e specializzati possono dare retrieval migliore a costi inferiori per domini specifici. Ma questo richiede una strategia di valutazione, non un benchmark da blog post.
Programma
- Confronto tra modelliAda, text-embedding-3-small, text-embedding-3-large, modelli open source locali: quando usare cosa
- Caching degli embeddingCome ridurre le chiamate API con cache distribuita senza impattare la freschezza dei dati
- Re-indicizzazione incrementaleCome gestire aggiornamenti frequenti ai documenti senza re-indicizzare tutto
- Batch processingCome ottimizzare le chiamate di indicizzazione per ridurre latenza e costi
- Modelli locali con OllamaQuando ha senso generare embedding localmente e come integrarlo in Semantic Kernel
- Budget e monitoringCome configurare alert sui costi degli embedding e dimensionare correttamente il piano Azure
Risultato
Hai una strategia di embedding documentata con costi stimati, caching configurato e monitoring attivo. Il tuo sistema RAG costa quello che deve costare, non quello che capita.
FASE 3: Agenti, Governance e Produzione (Settimane 8-10)
- 7
Agenti AI in .NET: architettura, orchestrazione e controllo
Gli agenti AI sono sistemi autonomi che usano LLM per prendere decisioni e chiamare tool. In produzione richiedono un'architettura deliberata: loop di ragionamento controllabili, tool con contratti chiari e meccanismi di interruzione espliciti. Un agente senza architettura e un sistema che fa cose che non sai prevedere. In produzione questo non e accettabile. Il controllo sul comportamento degli agenti si progetta, non si aggiunge dopo.
Programma
- Architettura degli agentiReAct, Plan-and-Execute, tool use: pattern confrontati con pro e contro architetturali
- Tool come servizi di dominioCome esporre logica aziendale agli agenti con contratti chiari e validazione degli input
- Interruzione e supervisione umanaCome inserire human-in-the-loop nei flussi critici senza bloccare l'automazione
- Multi-agent orchestrationCome coordinare agenti specializzati con Semantic Kernel Agent Framework
- Testing degli agentiCome scrivere test deterministici per comportamenti non deterministici
- Audit trailCome loggare ogni decisione dell'agente con contesto, tool usati e output per audit e debugging
Risultato
I tuoi agenti hanno un comportamento documentato, testabile e monitorabile. Sai cosa fanno, perche lo fanno e come interromperli quando necessario.
- 8
Osservabilita e monitoring per sistemi AI enterprise
Un sistema AI senza osservabilita e un sistema cieco. Latenza dei modelli, qualita del retrieval, distribuzione dei costi per feature e tasso di fallback sono metriche che devono essere visibili in produzione. Non basta sapere che il sistema funziona. Devi sapere quanto costa, quanto e lento, dove fallisce e perche. L'osservabilita AI e diversa dall'osservabilita tradizionale perche include metriche semantiche, non solo tecniche.
Programma
- OpenTelemetry con Semantic KernelConfigurazione di trace distribuiti per ogni chiamata AI attraverso i layer
- Token tracking per featureCome misurare il consumo di token per funzionalita, utente e tenant
- Latenza e timeoutCome configurare dashboard di latenza e alerting per SLA degradati
- Qualita del RAG in produzioneCome misurare la rilevanza del retrieval su campioni reali con feedback implicito
- Fallback monitoringCome tracciare i casi in cui il sistema e tornato alla logica deterministica
- Cost dashboardCome costruire una vista dei costi AI per business unit con budget alert granulari
Risultato
Hai un sistema AI che si monitora da solo. Ogni anomalia di costo, latenza o qualita genera un alert prima che diventi un problema per gli utenti o per il budget.
- 9
Sicurezza, content filtering e AI responsabile in contesti enterprise
L'AI in produzione richiede controlli di sicurezza che vanno oltre l'autenticazione standard: prompt injection, data leakage, risposte fuori policy e uso improprio sono rischi reali che richiedono soluzioni architetturali. Azure AI Content Safety e i meccanismi di guardrail di Semantic Kernel non si aggiungono a fine progetto. Si progettano all'inizio come parte dell'architettura di sicurezza, non come filtri opzionali.
Programma
- Prompt injectionCos'e, come funziona e come mitigarlo a livello architetturale e non solo con filtri
- Data leakage nei RAGCome evitare che documenti sensibili finiscano nei prompt di utenti non autorizzati
- Azure AI Content SafetyConfigurazione di category filters, blocklist e threshold per contesti enterprise
- Output validationCome validare le risposte del modello prima di mostrarle agli utenti con schemi e regole di dominio
- PII detection e maskingCome rilevare e anonimizzare dati personali nei prompt e nelle risposte
- Audit e complianceCome costruire un log immutabile delle interazioni AI per requisiti regolatori
Risultato
Il tuo sistema AI ha una postura di sicurezza documentata. Sai quali rischi hai mitigato, come, e hai un audit trail che soddisfa i requisiti di compliance.
- 10
Deployment, CI/CD e gestione del ciclo di vita di sistemi AI
Deployare un sistema AI e diverso dal deployare un'applicazione standard: il comportamento dipende dal modello, dalla versione del prompt, dall'indice vettoriale e dalla configurazione dei parametri. Ognuno di questi componenti ha il suo ciclo di vita. Il deployment di un sistema AI senza governance della versione del prompt e come deployare codice senza git. Sembra che funzioni finche non devi tornare indietro o capire perche il comportamento e cambiato.
Programma
- Prompt versioningCome gestire prompt come artefatti di prima classe con versionamento, review e rollback
- CI/CD per sistemi AICome integrare evaluation automatica dei modelli nelle pipeline GitHub Actions o Azure DevOps
- Blue/green per modelliCome fare rollout graduali di aggiornamenti al modello o al prompt senza impattare tutti gli utenti
- Feature flags per AICome abilitare funzionalita AI per subset di utenti e misurare l'impatto prima del rollout completo
- Gestione degli indici vettorialiCome sincronizzare gli aggiornamenti agli indici con i deploy applicativi
- Disaster recovery AICome progettare fallback su provider alternativi o logica deterministica in caso di outage del modello
Risultato
Il tuo sistema AI ha un ciclo di vita gestito come qualsiasi altro componente software enterprise. Puoi deployare con confidenza, rollback in secondi e misurare l'impatto di ogni cambio.
Il metodo: Architettura della Maestria Progressiva applicata all'AI
Non e un corso sull'AI. E un percorso di affiancamento architetturale sull'integrazione di AI in sistemi .NET enterprise.
La differenza e sostanziale: non impari cosa fa Semantic Kernel, impari come inserirlo in un'architettura pulita, testabile e scalabile senza distruggere quello che hai gia.
Cosa rende diverso questo percorso
La maggior parte dei corsi AI ti mostra come chiamare un'API. Questo percorso ti mostra come progettare il sistema attorno a quella chiamata:
- Come isolare il layer AI dal dominio di business
- Come rendere le pipeline AI testabili senza chiamare i modelli reali
- Come gestire i costi a livello architetturale, non solo operativo
- Come costruire fallback e degraded mode per sistemi critici
- Come osservare e tracciare il comportamento dell'AI in produzione
I 5 pilastri del metodo
Architettura prima dell'implementazione, Prima si progetta la struttura, poi si scrive il codice. Ogni modulo inizia con le decisioni architetturali, non con i tutorial.
Lavoro su codice reale, Portiamo le sessioni sul TUO sistema: il tuo stack, i tuoi vincoli, i tuoi obiettivi di business. Zero demo decontestualizzate.
Integrazione con l'ecosistema esistente, Non buttiamo via niente. Impariamo a integrare AI in architetture DDD, CQRS e microservizi che gia esistono.
Osservabilita e governance AI, Ogni sistema AI va monitorato. Il percorso include Application Insights, token tracking, audit trail e content filtering.
Piano di evoluzione documentato, Al termine hai un piano architetturale scritto: cosa e stato implementato, perche, come farlo evolvere nei prossimi 12 mesi.
Scegliere tra Semantic Kernel, LangChain.NET e approcci custom
| Criterio | Semantic Kernel | LangChain.NET | Approccio custom |
|---|---|---|---|
| Integrazione .NET nativa | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Supporto Azure OpenAI | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Agenti e orchestrazione | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Curva di apprendimento | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Controllo architetturale | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
A chi e rivolto questo percorso
CTO o Tech Lead con sistemi AI da progettare
Hai la responsabilita di portare AI in produzione e non vuoi ripetere gli errori che vedi ogni giorno nei progetti falliti. Cerchi un metodo architetturale, non un tutorial.
Architetto software che vuole dominare il dominio AI
Conosci le architetture enterprise ma l'AI e territorio nuovo. Vuoi capire come i principi che gia applichi si traducono in sistemi LLM, RAG e agenti affidabili e scalabili.
Team lead con team che sta sperimentando AI
Il tuo team sta scrivendo codice AI in modo non strutturato. Vuoi introdurre un'architettura condivisa, standard di progetto e pratiche di testing prima che il debito tecnico diventi insostenibile.
Chi e Matteo Migliore
Cosa dicono i professionisti che hanno seguito il percorso
Investimento e percorso
I percorsi sono costruiti su misura in base alla complessita del sistema, al numero di partecipanti e agli obiettivi di architettura.
Compila il modulo per ricevere il programma completo e un'analisi preliminare della tua architettura AI con le priorita su cui lavorare da subito.
Percorso Individuale
1 partecipante, mentoring personalizzato
- 10 moduli completi (4 mesi)
- Sessioni live bisettimanali 1-to-1
- Revisione architettura del tuo sistema AI
- Supporto continuo via chat
Percorso Team
2-4 partecipanti, trasformazione del team
- 10 moduli completi (4 mesi)
- Lavoro sulla codebase AI aziendale
- Workshop architetturale iniziale
- Accesso piattaforma 12 mesi per tutti
Workshop Intensivo AI Architecture
2 giorni di design su sistema reale
- Assessment architetturale del sistema esistente
- Design session con output documentato
- Fino a 5 partecipanti
- Sessione follow-up a 30 giorni
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Parli con un architetto Non con un commerciale, ma con chi ha costruito sistemi AI reali
Indicazioni pratiche Ricevi indicazioni utili anche se decidi di non proseguire
Domande frequenti
Il percorso e rivolto ad architetti software, CTO, tech lead e sviluppatori senior che vogliono integrare AI in sistemi .NET enterprise. Non e un corso per chi inizia con l'AI: e per chi ha gia esperienza di architettura software e vuole imparare a progettare sistemi intelligenti affidabili.
No. Il percorso parte dalle fondamenta architetturali dell'integrazione AI. Avere familiarita con C# e .NET e sufficiente. L'esperienza con Semantic Kernel o OpenAI accelera il percorso ma non e prerequisito.
Il percorso standard copre 10 moduli in circa 10 settimane con sessioni bisettimanali. La durata puo essere estesa fino a 6 mesi per approfondire temi specifici o adattarsi ai ritmi del team.
Si. Ogni modulo e progettato per essere applicato al tuo sistema esistente. Porti il tuo stack, i tuoi vincoli e i tuoi obiettivi. Le sessioni lavorano sul tuo codice, non su demo accademiche.
Il percorso include un modulo dedicato alla gestione dei costi architetturali. Per le sessioni di lavoro, il team usa tipicamente una subscription Azure di sviluppo con budget limitato. Il percorso insegna anche come configurare budget alert e ottimizzare i costi prima che diventino un problema.
Si. L'ultimo modulo del percorso e dedicato a deployment, CI/CD, prompt versioning e gestione del ciclo di vita dei sistemi AI. E una delle parti piu trascurate nei corsi AI e tra le piu critiche per la produzione.
Si. Il modulo 9 e interamente dedicato a sicurezza, content filtering, prompt injection, data leakage e compliance. Azure AI Content Safety, output validation e audit trail fanno parte del programma standard.
Assolutamente. Prima dell'inizio viene fatta una valutazione dell'architettura esistente e degli obiettivi specifici. Il programma viene calibrato di conseguenza: si puo approfondire RAG, agenti, Semantic Kernel, sicurezza o governance AI in base alle priorita del tuo progetto.
Il percorso e ottimale per team da 2 a 8 persone. Per team piu grandi si organizzano sessioni parallele o si struttura il percorso in piu gruppi omogenei per livello.
Il costo dipende dalla durata, dalla complessita del sistema e dal numero di partecipanti. Contattaci per ricevere un preventivo personalizzato basato sulla tua situazione specifica.