Dalla Visione alla Validazione: Manuale Pratico per Implementare e Misurare il Valore dei Sistemi Agentici con GPT-5

La transizione verso i sistemi agentici non è un semplice upgrade tecnologico, ma un profondo cambiamento di paradigma operativo.  Come stiamo crecando di illustrare e dimostrare, questo cambiamento è ora concreto, eseguibile e, soprattutto, misurabile. Con questo primo livello di conoscenza, i leader possono ora passare dalla discussione strategica all’azione informata, guidando le proprie organizzazioni con maggior fiducia e cominciare a costruire un vantaggio competitivo reale e sostenibile.

Dal Prompt Engineering all’Orchestrazione dell’AI con GPT-5

Il titolo “Prompt Engineer” potrebbe svanire, ma la disciplina si evolve in qualcosa di più fondamentale. Il ruolo futuro non è quello di un “artigiano di parole”, ma di un Architetto di Sistemi di IA o di un Orchestratore Cognitivo. Il professionista del futuro si concentrerà meno sulla sintassi di un singolo prompt e più sulla progettazione, la supervisione e la governance di sistemi complessi, automatizzati e multi-agente che risolvono problemi di business.

Dalla Generative AI ai Sistemi Agentici con GPT-5

Questo articolo analizza come le caratteristiche tecniche del recente rilascio di GPT-5 — maggiore finestra di contesto, memoria modulare, ragionamento riflessivo, multimodalità nativa, allineamento avanzato — rendano concretamente realizzabile la transizione verso Sistemi Agentici di nuova generazione, coerentemente con la traiettoria delineata nei modelli strategici e architetturali presentati nei webinar TOPForGrowth.

Impatto dei Parametri di Campionamento sull’Output LLM

Utilizzando l’applicazione “Tool Didattico per LM Studio (V3)”, abbiamo condotto un esperimento per dimostrare come la modifica dei parametri di inferenza API, in particolare quelli che controllano il campionamento (temperature, top_p, presence_penalty, frequency_penalty), influenzi la natura della risposta generata da un LLM, mantenendo invariato il prompt di input.

L’Influenza del System Prompt sul Comportamento dell’LLM

Durante l’interazione con un Large Language Model (LLM) eseguito localmente tramite LM Studio e un’interfaccia Streamlit personalizzata, abbiamo condotto un esperimento per osservare come le istruzioni fornite tramite il “System Prompt” (o “System Message”) influenzano la capacità del modello di rispondere a richieste specifiche nel “User Prompt” (o “User Message”).

Il Ruolo dell’Intelligenza Artificiale nel Vibe Coding

Il vibe coding è un nuovo approccio in cui l’IA genera codice da comandi in linguaggio naturale. Semplifica la programmazione, rendendola accessibile anche ai non esperti. Ideale per prototipi rapidi, presenta vantaggi in efficienza, ma richiede attenzione a qualità e sicurezza.

A Step-by-Step Guide to Predictive Analysis Using IBM Watson Studio’s AutoAI

IBM Watson Studio’s AutoAI emerges as a game-changer in the realm of machine learning, automating intricate model-building processes. In the choosen exercise, we embarked on a mission to predict customer payment behaviors, leveraging Watson’s Data Refinery for data cleansing and AutoAI for model creation. The result? A seamless journey from raw data to a deployable machine learning model. This exercise underscores the democratization of AI, where even complex tasks like predictive analysis become accessible to all. As businesses seek data-driven solutions, Watson Studio’s integrated tools, such as AutoAI, stand poised to revolutionize decision-making processes across industries.

A Step-by-Step Guide to Envisioning the Future of IBM Watsonx and AI Platforms

Our discussion transcends the specifics of IBM watsonx, delving into considerations that are pertinent to the evolution of any AI platform. We aim to spark imagination and foresight, contemplating how platforms like watsonx might adapt and innovate in response to the ever-shifting technological horizon.
While our first blog equipped you with the basics, this continuation invites you to dream bigger, to envision potential advancements, and to anticipate the future trajectory of AI platforms.

A step-by-step guide for navigating IBM Watsonx

In the dynamic world of artificial intelligence (AI), platforms that offer robust, user-friendly, and versatile tools are paramount. IBM watsonx stands out as one of these premier platforms, seamlessly integrating with a suite of offerings to provide an end-to-end solution for AI enthusiasts, professionals, and organizations alike. This guideline is meticulously crafted to assist both newcomers and seasoned users in navigating the intricate landscape of IBM watsonx.

A step-by-step guide for creating a domain-specific language model for Customer Service in Small Businesses.

Creating a domain-specific language model for a smaller business to answer client questions can be a valuable tool for enhancing customer service, improving efficiency, and providing more personalized responses.
By applying these directions, a smaller business can develop a domain-specific language model that can effectively answer client questions, providing a valuable tool for enhancing customer service and improving business operations.