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Data Engineer

Alessandro Poffa

Alessandro Poffa è Data Engineer in Digital Pills, dove lavora dall’inizio del 2026. Si occupa dello sviluppo di pipeline di analisi dati basate sui large language model e ha seguito progetti di automazione delle analisi in ambito SEM e Paid Marketing, con l’obiettivo di supportare decisioni data-driven, sia strategiche che operative. In precedenza è stato co-founder e CTO di una startup specializzata nell’analisi dei dati HR e, prima ancora, ha lavorato per una società partner delle Nazioni Unite sugli Obiettivi di Sviluppo Sostenibili.

Alessandro Poffa
L’adozione di un agente AI. Perché un agente che funziona può restare inutilizzato AI Agents

L’adozione di un agente AI. Perché un agente che funziona può restare inutilizzato

Un agente AI può funzionare perfettamente e restare comunque inutilizzato. L’adozione di un agente AI non coincide con il suo rilascio: si misura da quante persone lo usano davvero nel lavoro quotidiano, e spesso le cause di un’adozione mancata sono organizzative, non tecniche. Lo mostra il caso di un agente per il paid social attivo su trenta mercati, dove i team che ne avevano più bisogno sono stati quelli che lo hanno usato meno.

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Errori degli agenti AI in produzione: quanti sono accettabili e come si progettano AI Agents

Errori degli agenti AI in produzione: quanti sono accettabili e come si progettano

Gli errori degli agenti AI in produzione non si possono eliminare del tutto, ma si possono progettare. Sui nostri progetti il tasso di errore è di circa 4 interazioni su 100: il lavoro sta nel decidere quali errori rendere impossibili, quando l’agente deve fermarsi e quanto velocemente una persona se ne accorge.

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