Un CTO che ha già letto cosa sono gli LLMOps e perché servono si trova davanti a una domanda più scomoda: con quali strumenti, esattamente, si costruisce questo layer? La letteratura di riferimento, a partire dal lavoro di Databricks sul tema, offre un’ottima mappa concettuale delle sei aree operative coinvolte. Rimane però aperta la parte più difficile: tradurre quella mappa in uno stack che qualcuno debba effettivamente configurare, versionare e far girare ogni notte in produzione.
approfondimento
LLMOps in produzione: stack, pipeline e metriche che contano davvero
Progettare LLMOps significa scegliere strumenti precisi, non applicare un principio generale. MLflow per il registry, LangChain o LlamaIndex per orchestrare le catene, un giudice LLM calibrato per valutare output che Bleu e Rouge non sanno leggere: ogni scelta tecnica ha conseguenze dirette su costo, latenza e affidabilità in produzione
Pubblicato il 6 lug 2026
Fabio Lalli
Consulente in trasformazione digitale – AI & product strategy
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Fabio Lalli
Consulente in trasformazione digitale – AI & product strategy
Fabio Lalli è consulente in innovazione e AI, con oltre venticinque anni di esperienza nello sviluppo di prodotti digitali e nella trasformazione delle organizzazioni.
Ha fondato diverse realtà nel corso della sua carriera e completato un exit imprenditoriale nel settore digitale. Oggi guida Iconico, società specializzata nel supporto a startup e imprese nei processi di crescita, validazione di prodotto e go-to-market, e ZeroFive.ai, studio di consulenza strategica focalizzato sull’adozione dell’AI e sulla progettazione di architetture e modelli operativi aumentati dall’intelligenza artificiale.
Collabora con aziende di diversi settori su temi di AI transformation, modelli organizzativi, framework decisionali e misurazione dell’impatto economico delle tecnologie emergenti.
