Come si progettano applicazioni basate su AI?

Question

Accepted Answer

Progettare **applicazioni basate su AI** implica scegliere l'approccio AI giusto, gestire le caratteristiche uniche dell'AI (non-determinismo, costo, latenza, errori) e progettare per l'affidabilità attorno a un AI intrinsecamente imperfetto. Combina l'ingegneria del software con considerazioni specifiche dell'AI.

## Scegliere l'approccio AI

```text
→ PROMPTING (LLM APIs) → for most LLM tasks (simplest); good prompts go far
→ RAG → to ground answers in your own/current DATA (reduce hallucination)
→ FINE-TUNING → for specific behavior/style prompting can't achieve
→ TRADITIONAL ML → for structured prediction/classification with data
→ PRE-BUILT services → vision, speech, etc. (don't reinvent)
→ match the approach to the problem (often: prompting + RAG for LLM apps)
```

## Progettare intorno alle caratteristiche dell'AI

```text
⚠️ AI is IMPERFECT/non-deterministic → design for it:
  ✓ VALIDATE AI output → don't blindly trust; structured output + validation; guardrails
  ✓ HANDLE ERRORS/failures → fallbacks; AI may be wrong, unavailable, or slow
  ✓ HALLUCINATION → ground (RAG), verify, cite, human review for important decisions
  ✓ HUMAN-IN-THE-LOOP → for high-stakes decisions (don't fully automate critical choices)
  ✓ NON-DETERMINISM → design for variability (don't assume identical outputs)
```

## Considerazioni pratiche

```text
✓ COST → LLM calls cost money (per token) → optimize, cache, monitor; choose right model size
✓ LATENCY → AI is slow → async, streaming, manage UX expectations
✓ Evaluation → how do you measure AI feature QUALITY? (testing AI is harder)
✓ SECURITY → prompt injection, data leakage, protect keys, sanitize I/O
✓ UX → set expectations, allow feedback/correction, graceful degradation
→ engineer reliable systems AROUND imperfect AI
```

## Perché è importante

Capire come progettare applicazioni basate su AI è una conoscenza preziosa a livello senior perché **costruire applicazioni AI reali richiede di gestire le caratteristiche uniche dell'AI**, quindi diventa sempre più importante per gli sviluppatori che implementano funzionalità AI.

Progettare applicazioni AI combina l'ingegneria del software con considerazioni specifiche dell'AI.

Capire **scegliere l'approccio AI** — prompting (API LLM, il più semplice, per la maggior parte dei compiti LLM), RAG (ancoraggio ai propri dati/dati attuali per ridurre le allucinazioni), fine-tuning (per comportamenti specifici), ML tradizionale (per la predizione strutturata) e servizi pre-costruiti — e adattare l'approccio al problema (spesso prompting più RAG per app LLM) riflette la decisione architettonica di come applicare l'AI.

Capire **progettare intorno alle caratteristiche dell'AI** è cruciale: poiché l'AI è **imperfetto e non-deterministico**, devi progettare per questo — **validare l'output dell'AI** (non fidarsi ciecamente, utilizzare output strutturato e validazione), **gestire errori e guasti** (fallback per quando l'AI è sbagliato, non disponibile o lento), affrontare **allucinazioni** (ancoraggio tramite RAG, verifica, revisione umana per decisioni importanti), usare **human-in-the-loop** per decisioni ad alto rischio (non automatizzare completamente scelte critiche) e progettare per il **non-determinismo**.

Questi riflettono l'insight chiave che devi progettare sistemi affidabili *intorno a* un'AI intrinsecamente imperfetta.

Capire **considerazioni pratiche** — costo (ottimizzazione e caching delle chiamate LLM), latenza (asincrono, streaming), valutazione (misurazione della qualità delle funzionalità AI, che è più difficile), sicurezza (prompt injection, data leakage, protezione delle chiavi) e UX (impostare aspettative, permettere correzioni) — riflette l'ambito completo della costruzione di applicazioni AI robuste.

Mentre le funzionalità AI diventano comuni, progettare bene applicazioni AI (scegliere approcci, gestire l'imperfezione, gestire costo/latenza/sicurezza) è un'abilità dello sviluppatore sempre più importante.

Poiché costruire applicazioni AI reali richiede di gestire le caratteristiche uniche dell'AI (imperfezione, non-determinismo, costo, latenza) e progettare sistemi affidabili attorno a un'AI intrinsecamente imperfetta, e poiché capire come scegliere approcci e progettare per le caratteristiche dell'AI è sempre più importante per gli sviluppatori, capire come progettare applicazioni basate su AI è una conoscenza preziosa e sempre più essenziale a livello senior — importante per costruire applicazioni AI reali (scegliere approcci, progettare attorno all'imperfezione e non-determinismo dell'AI, gestire costo/latenza/sicurezza), con l'insight chiave che è progettare sistemi affidabili attorno all'AI imperfetta, e sempre più essenziale poiché le funzionalità AI diventano comuni nelle applicazioni.