l'analisiLLMOps e AIOps: cosa serve per portare i modelli AI in produzione
Indirizzo copiatoLa distanza tra una demo efficace e un modello linguistico davvero stabile in produzione passa da pipeline, monitoraggio, governance e controllo dei costi. LLMOps e AIOps diventano pratiche decisive per evitare che qualità, latenza e spesa cloud sfuggano al controllo dopo il lancioPubblicato il 9 lug 2026Aggiungi tra i preferiti su Google
Fabio Lalli
ceo ICONICO | Innovation & Digital TransformationUn modello che funziona in demo e uno che funziona in produzione sono due cose diverse: la distanza si misura in pipeline, monitoraggio e governance. LLMOps e AIOps sono le pratiche operative che tengono in piedi un sistema AI dopo il lancio, dal fine-tuning al controllo dei costi, e sempre più spesso decidono se un progetto regge nel tempo.
