Webinar su API e Intelligenza Artificiale

Sessioni online che ti portano dentro il lavoro vero con le API. Parliamo di casi concreti, errori che abbiamo fatto noi stessi, e come si risolvono i problemi quando gli strumenti AI non fanno quello che ti aspetti.

• Sessioni da settembre 2025

• Durata 90-120 minuti

• Registrazioni disponibili

Non sono lezioni teoriche standard

Ho passato troppo tempo a guardare webinar dove tutto funzionava perfettamente. Nella realtà le API restituiscono errori strani, i modelli AI danno risposte inaspettate, e devi capire cosa fare.

Qui mostriamo anche quando le cose vanno storte. Perché è lì che impari davvero.

Codice scritto dal vivo con errori inclusi
Debug di problemi reali che capitano ogni giorno
Domande durante la sessione, non alla fine
Esempi da progetti che abbiamo fatto per clienti

Formato pratico e diretto

Ogni webinar parte da un problema concreto. Come integrare un'API di generazione testo in un'app esistente. Come gestire i costi quando fai migliaia di chiamate. Come fare il debug quando l'output dell'AI non ha senso.

Niente slide piene di teoria. Apriamo l'editor, scriviamo codice, testiamo, vediamo cosa succede.

E se qualcosa non funziona, cerchiamo di capire perché insieme. È così che funziona il lavoro vero.

Argomenti dei prossimi webinar

Abbiamo pianificato una serie di incontri da settembre a novembre 2025. Ogni sessione copre un tema specifico con esempi pratici e tempo per domande.

Autenticazione e Rate Limiting

Come gestire token, refresh, e cosa fare quando superi i limiti di chiamate. Con esempi su OpenAI, Anthropic e altri provider.

Gestione Errori e Retry Logic

Le API falliscono. Timeout, errori 500, risposte incomplete. Vediamo come costruire sistemi che non si bloccano al primo problema.

Prompt Engineering Pratico

Non serve essere creativi. Serve capire come strutturare le richieste per avere output consistenti e utilizzabili in produzione.

Caching e Ottimizzazione Costi

Ogni chiamata API costa. Come ridurre le spese senza compromettere la qualità del servizio con strategie di caching intelligente.

Streaming e Risposte in Tempo Reale

Implementare chat che mostrano la risposta mentre viene generata. Gestione di websocket, SSE, e user experience fluida.

Testing e Monitoraggio

Come testare integrazioni con servizi esterni. Mockare API, scrivere test affidabili, e monitorare cosa succede in produzione.

Casi studio da progetti reali

E-commerce

Generazione automatica descrizioni prodotto

Un cliente aveva 3.000 prodotti senza descrizioni decenti. Voleva usare GPT-4 per generarle tutte. Il primo tentativo è costato 800 euro in una notte perché non avevamo limitato le chiamate.

Abbiamo ricostruito tutto con queue system, batch processing, e caching delle risposte simili. Costo finale: 180 euro per tutte le descrizioni. Nel webinar mostriamo entrambe le versioni.

Lezione principale:

Non lanciare mai script automatici senza rate limiting. E testa sempre con un subset piccolo di dati prima di processare tutto.

Customer Support

Chatbot con conoscenza aziendale

Chatbot che doveva rispondere su prodotti specifici usando documentazione interna. Il problema: le risposte erano generiche o inventate. L'AI "allucinava" informazioni non presenti nei documenti.

Soluzione: retrieval augmented generation con embedding dei documenti, similarity search, e prompt che forzavano citazioni precise. Passaggio da 40% risposte accurate all'85%.

Lezione principale:

Non fidarti mai dell'output AI senza validazione. Serve sempre un sistema che verifichi che le informazioni vengano dai tuoi dati, non dalla memoria del modello.

Content Marketing

Analisi sentiment social media

Analizzare migliaia di commenti social per capire sentiment e temi ricorrenti. Usare API di classificazione risultava troppo costoso per il volume. Abbiamo costruito un sistema ibrido.

Classificazione iniziale con modelli più economici, poi analisi approfondita solo sui casi interessanti o ambigui con GPT-4. Riduzione costi del 70% mantenendo precisione alta.

Lezione principale:

Non serve sempre il modello più potente. Puoi combinare strumenti diversi per ottimizzare qualità e prezzo. La chiave è capire quando ti serve davvero la precisione massima.

Chi tiene i webinar

Le sessioni sono condotte da sviluppatori che lavorano quotidianamente con API e AI. Non formatori professionisti, ma persone che scrivono codice ogni giorno.

Davide Lanfranco

Backend Developer

Otto anni a integrare API di terze parti in sistemi aziendali. Ha visto fallire abbastanza chiamate HTTP da poter scrivere un libro sugli errori da evitare. Specializzato in Python e Node.js per applicazioni AI.

Serena Volpi

ML Engineer

Si occupa di portare modelli AI in produzione. Lavora principalmente su sistemi di embedding, retrieval, e ottimizzazione prompt. Ha esperienza con deployment su larga scala e gestione costi operativi.

Vuoi partecipare ai prossimi webinar?

Manda una mail per ricevere il calendario completo delle sessioni autunnali 2025 e le informazioni per iscriverti. Posti limitati per mantenere l'interazione diretta.

Contattaci per informazioni