AI applicata in PMI: knowledge base, agenti, AI-assisted development
L'AI utile in azienda non è il modello generico — è il modello che conosce il tuo dominio. Lavoro per integrare i modelli (Anthropic Claude, Gemini) ai dati operativi della PMI: codici articolo, regole di compatibilità, procedure interne, documenti di gestione integrato. Il pattern ricorrente è una knowledge base ingerita con doppia passata anti-allucinazione, esposta via agente tool-calling che risponde sempre citando la fonte. Sul versante sviluppo, uso AI-assisted development (Claude Code) come leva quotidiana per arrivare prima a soluzioni che funzionano in produzione, non come scorciatoia per fare cose mediocri in fretta.
I progetti che seguono coprono diversi tasselli: chatbot conversazionale con product extraction, knowledge base con regole di business live-editabili, framework wiki AI-maintained, ticket assistance con AI summary, automazioni AI per analisi normativa.
- 012026
E-commerce B2B/B2C con integrazione Mexal, blog AI-autopilot e schede PDF real-time
Ecommerce multilingua in produzione per una PMI del settore ferramenta. Non solo catalogo e carrello: un bot AI che pubblica il blog in autonomia, schede tecniche generate in tempo reale da Mexal con merge degli allegati Docuvision, 180 listini PDF pre-generati in 9 lingue × 5 brand × 4 materiali.
- 022026
Knowledge base AI con regole di business live-editabili e double-pass ingest
Un assistente AI che conosce 3.900 codici articolo e 15 regole di compatibilità tipizzate, risponde citando sempre la fonte, registra tutto in modo immutabile. Costruito con un'ingest pipeline a doppia passata che cattura le allucinazioni silenziose di Gemini, un editor admin live che fa scrivere al tecnico del cliente senza rebuild, e i webhook nativi Mexal per reattività in tempo reale. In produzione HTTPS da aprile 2026.
- 032026
BlumCat: chatbot tecnico interno su catalogo ferramenta da mobili — gate logic deterministico, eval set come rete di sicurezza, single source of truth MD→Python→prompt
Un assistente tecnico interno per chi vende e installa ferramenta Blum (cassetti LEGRABOX/MERIVOBOX, cerniere CLIP top, ante a ribalta AVENTOS): copre 45 famiglie, 1.936 codici articolo verificabili e un manuale tecnico di 758 pagine. Costruito su pattern proprietari di context engineering — push deterministico del contesto invece di tool che il modello potrebbe dimenticarsi di chiamare, gate logic server-side con marker espliciti, tool_choice forzato API-side per i punti ad alto rischio, single source of truth con derivazione automatica MD→Python→system prompt — e gated da un eval set deterministico che fa da rete di sicurezza per i refactor. In produzione LAN dal 2026, costo ~€0,05–0,15 per conversazione.
- 042026
Architettura wiki: framework interno di knowledge management AI-maintained per applicazioni di assistenza tecnica industriale
Un framework proprietario a quattro layer — schema di istruzioni tipizzate, wiki markdown accumulato dall'agente, sorgenti autoritative immutabili, indici derivati SQLite — che ho costruito per poter partire più in fretta sui progetti di knowledge base AI in ambito industriale. Double-pass ingest con confidence queue anti-allucinazione, citation per-claim inline, editor live per il cliente proprietario della knowledge base, log delle conversazioni append-only, costi misurabili al centesimo. Applicato in produzione sulla ferramenta (si veda la case study ai-knowledge-base) e in sviluppo su un secondo verticale per la conformità ISO.
- 052026
Sistema di assistenza ticket con plugin Outlook VSTO, AI summary con Claude e integrazione Mexal via proxy PHP
Piattaforma di gestione ticket per assistenza clienti B2B, in produzione interna su due istanze gemelle (stessa codebase, deploy separati). Plugin Outlook nativo VSTO .NET che allega email al ticket con un click, riassunti AI generati da Claude via tool calling, integrazione Mexal per anagrafiche e storico ordini, access-token pubblici per condivisione sicura con riparatori esterni.
- 062025
Consuntivazione automatica dei rebate fornitore: dalle fatture elettroniche in ingresso al rendiconto delle note di credito da chiedere
Un sistema che chiude il ciclo annuale degli accordi con i fornitori di un'azienda di distribuzione B2B multi-marchio: carica le fatture elettroniche ricevute via SDI, le incrocia con gli accordi in essere (sconti a volume, rebate a scaglioni, premi di categoria, pack a categoria combinata), calcola quanto accredito è effettivamente maturato, e produce il rendiconto con il delta di note di credito ancora da richiedere ai fornitori. Quello che prima si faceva a fine esercizio in Excel, con errori e accrediti dimenticati, ora si legge in un singolo report. Versione corrente 2.1.
- 072026
Porting PowerApps → web con sql-proxy Node.js: middleware singleton veloce e affidabile sulla intranet aziendale
Sei PowerApps operative già in pensione, cinque in pipeline di migrazione. Un servizio Node.js di circa 5.700 righe che gira come Windows Service sulla intranet e funge da middleware unico verso SQL Server del gestionale, Dataverse, Mexal WebAPI, Brevo email/SMS e MySQL. Frontend in HTML vanilla single-page, deploy versioning dentro il proxy stesso con rollback istantaneo, dual-write SQL+Dataverse per coesistere con le PowerApps ancora vive.
- 082025
Gestionale interno Scriptcase con 336 applicazioni, SGI ISO integrato e accesso diretto al database Mexal
Una piattaforma gestionale interna costruita in Scriptcase con 336 applicazioni in produzione, stratificata negli anni su un unico database SQL Server condiviso con il gestionale Mexal. Copre Sistema di Gestione Integrato Qualità-Ambiente ISO 9001+14001, valutazione fornitori, approvvigionamento con controllo sottoscorta ed esplosione produzione, configuratori di prodotto verticali, indagini statistiche (storici vendite/acquisti, analisi tempi produzione per operatore, forecast), HR/timbrature, ticket assistenza, portale B2B admin. Security Module Scriptcase con 2FA, dashboard Power BI embedded, integrazione Docuvision, perfino moduli AI. Non una web app: un ecosistema.
- 092025
Guida SPRIX e skill Claude Code auto-aggiornata per sviluppo su Mexal/Passepartout
Un sistema di conoscenza vivo sul linguaggio SPRIX e sulle WebAPI Mexal/Passepartout: guida markdown pragmatica + skill Claude Code richiamabile che si carica d'autorità su ogni progetto Mexal + due comandi custom (/mexal-discover e /mexal-changelog) che mantengono il catalogo endpoint e campi sincronizzato interrogando le API live e processando i PDF di changelog ufficiali. Non documentazione statica: un asset che invecchia più lentamente del manuale del vendor.
- 102026
Mestiere SPRIX: competenza tradizionale ma rara per integrare Mexal/Passepartout nel mondo moderno
Il lato pratico della mia competenza SPRIX — cosa significa davvero essere uno sviluppatore SPRIX sul gestionale Mexal/Passepartout, perché questa competenza è rara in Italia, a quali problemi reali risponde nelle PMI manifatturiere, e perché il mix con le competenze moderne (Next.js, Python, AI) è quello che rende possibili integrazioni serie tra gestionale tradizionale e web contemporaneo. Competenza maturata come sviluppatore interno, non come partner certificato.
- 112026
Chatbot "Rolando": assistente di vendita multilingua con product extraction inline, prompt caching Claude e contesto dinamico di pagina
Un chatbot conversazionale live dentro l'ecommerce B2B/B2C della PMI ferramenta, con la voce e il tono del fondatore storico dell'azienda. Widget React che parla in nove lingue, estrae in real-time i codici prodotto dalle risposte e genera schede card inline con immagine e prezzo, segue l'utente tra brand diversi e tra catalogo shop e flipbook PDF, ottimizzato via prompt caching Claude per tenere i costi sotto controllo su volume alto. Non un chatbot generico — un commesso AI che conosce il catalogo, il contesto della pagina e cosa l'utente ha nel carrello.
Arcocat, due settimane di hardening: domain contracts, knowledge graph, catalog RAG
Diario in presa diretta delle ultime due settimane su arcocat. Quattro ondate di lavoro che spostano peso dal prompt al runtime: guardrail deterministici, discovery enforcement, routing per brand, streaming, knowledge graph indicizzato, catalog RAG, e otto policy YAML come fonte unica.
Cambiare backend al giudice LLM: da Anthropic SDK a OpenRouter
Ho riscritto un sistema di validazione LLM da SDK Anthropic a SDK OpenAI puntato a OpenRouter. Dieci volte meno costo, qualche gotcha Windows, un path di rollback semplice.
La differenza fra una skill che dice cosa è rotto e una che lo aggiusta
Una skill che rileva problemi è utile. Una che classifica le issue per priorità, propone i comandi e li esegue automaticamente cambia il modo in cui lavoro. La differenza non è cosmetica, è strutturale.
Filtrare grossolanamente, validare in dettaglio: il consiglio emerge da solo
Combinando un filtro grossolano (PIM con attributi tipizzati) e una validazione chirurgica (Knowledge Tool con LLM-judge), la shortlist diventa comparativa senza che tu lo chieda. Il consiglio emerge dalla composizione.
Roll-out multi-brand di landing page in PMI: il valore del pre-check
Sto portando cinque landing brand di un'azienda manifatturiera. Dopo le prime fasi, le lezioni più utili non sono di codice ma di workflow: pre-check prima di partire, branch+tag per fase, smoke test SEO automatico, decisioni utente cristallizzate prima del codice.
Da default Vercel a manuale d'officina: redesign del portfolio in 8 wave
Il sito era caduto nel default Vercel-cream. La skill impeccable forza scelte di brand, register e gate sequenziali (teach, shape, craft) che salvano dall'AI slop. Otto commit per arrivare a 'Manuale d'officina'.
Da Q&A bot a piattaforma multi-catalogo: il design dei tre strati
Sessione di design partita per disegnare il flusso di un chatbot tecnico interno. Finita con il design di una piattaforma multi-catalogo a tre strati. Il bot copriva il 10% del problema reale.
Da una distinta sbagliata a un eval set: misurare invece di sperare
Un chatbot tecnico interno restituisce cinque codici inventati su sei. Il fix funziona, ma il vero salto è quando smetti di sperare che i fix reggano e inizi a misurare con un eval set.
Il giorno in cui il chatbot ha imparato a correggersi
Un chatbot tecnico interno è un asset statico finché non costruisci il loop che lo fa evolvere. In una sessione ho aggiunto il sistema feedback con AI auto-fix: l'utente segnala un errore, l'editor scrive la correzione, l'AI applica il diff sul file MD del wiki.
Quando il preventivo arriva con il prototipo allegato
Un contatto, software house partner Mexal, mi chiede aiuto per un preventivo che deve fare a un suo cliente: dashboard agenti su un ERP custom. In quindici minuti gli ho preparato proposta tecnica, demo HTML e PDF. Non era la dashboard — era il fatto che si presentasse da sola.
Aprire il sito agli agenti AI: llms.txt, JSON-LD esteso e versioni raw dei post
Metà del traffico di ricerca tecnica oggi passa per LLM, non per Google. Sei modifiche concrete — llms.txt, JSON-LD esteso, versioni raw .md dei post — per farsi trovare da ChatGPT, Claude e Perplexity.
Far leggere un decreto legislativo all'AI: pipeline da .docx a Word
Mi è arrivato un decreto legislativo da 270 KB in formato .docx con 26 articoli e centinaia di reati richiamati, da mappare sui processi aziendali. Ho costruito una pipeline che lo macina dall'estrazione XML al documento Word finale.
Quando il bug si vede al primo click: audit UX automatizzato con Playwright
Ho usato Playwright in modalità headless per simulare un agente che apre la nostra PWA su tablet e clicca tutto: in trenta minuti sono usciti tredici bug oggettivi che gli utenti veri avrebbero visto al primo uso.
Mermaid nei miei MDX: diagrammi architetturali che vivono nel sorgente
Ho cominciato a usare Mermaid per i diagrammi tecnici del portfolio. Il vantaggio vero non è graphical — è che il diagramma è testo, versionabile, editabile in 10 secondi, e spiega da solo cose che la prosa fatica a trasmettere.
L'editor come fonte di verità: normalizzare a valle, non a monte
Ingest massivo da PDF, IDML, schede tecniche e gestionale produce dati affidabili al 60%. Invece di pulirli alla fonte, ho scelto di normalizzarli a valle con un editor editoriale che diventa la fonte di verità canonica.
Quando il pull non basta: products.json in push + Vercel Blob
L'hosting blocca Vercel con un captcha anti-bot e lo shop si svuota a campione. La fix non è un retry più furbo: è invertire il flusso da pull a push e usare Vercel Blob come unico strato coerente tra container.
Benvenuto nel diario
Apro questa sezione del sito come quaderno pubblico: appunti brevi dalle sessioni di lavoro quotidiane su gestionali, integrazioni, AI applicata. Meno strutturato delle case study, più vicino a come succedono davvero le cose.
Cosa significa concretamente 'AI applicata in PMI'?
Per me significa portare modelli linguistici dentro flussi di lavoro reali — non come gadget — ma come componenti che riducono lavoro ripetitivo o sbloccano interazioni nuove. Esempi concreti che ho costruito: un assistente di vendita multilingua dentro un ecommerce B2B, una knowledge base che risponde su 3.900 codici articolo citando la fonte, un sistema di mappatura di un decreto legislativo sui processi aziendali.
Quale modello uso e perché?
Anthropic Claude (Sonnet 4.6 e 4.7) per la maggior parte degli agenti in produzione: tool calling affidabile, prompt caching nativo, stile di risposta meno appiccicoso del medio. Gemini 2.5 Pro per ingest pipeline di grandi documenti dove la finestra di contesto enorme aiuta. La scelta dipende dal task, non dalla tifoseria.
Come controllo i costi degli agenti AI in produzione?
Prompt caching aggressivo sui prompt di sistema lunghi (knowledge base statica, regole di business), tool calling solo quando serve, batching delle ingest, log dei token consumati per conversazione. Su un chatbot ad alto volume questo significa la differenza tra qualche euro al mese e qualche centinaio.
Cosa significa 'AI-assisted development' nel mio flusso?
Uso Claude Code in modo continuo durante lo sviluppo: skill custom per i miei stack ricorrenti (Mexal WebAPI, Power Platform), comandi slash per operazioni che ripeto spesso, hook per automazioni. Il risultato è che produco codice testato e in produzione molto più velocemente, mantenendo il controllo sulla qualità.