Sorting email and tickets with AI: when a small model beats GPT
How to design categories an AI can apply, when a small fine-tuned model beats a frontier model, how to route what it is unsure about, and what sorting a thousand emails costs.
Leggi →BLOG
Appunti dalla produzione.
Quello che imparo mandando in produzione agent, piattaforme e campagne, scritto finché è ancora vero.
Voice AI agents for Greek businesses: latency, recognition and the law
What an AI phone agent can do for a Greek business, why a reply after 700 ms feels broken, the recognition gap for Greek, what a call costs and what the law requires.
Leggi →What a large language model (LLM) is, and what it cannot do
How large language models work in plain terms, why Greek text costs about twice the tokens of English, what LLMs do well, and the five things they cannot do reliably.
Leggi →myDATA and e-invoicing in Greece: what AI can automate in the books
B2B e-invoicing became mandatory for every Greek business in October 2026. What that means for myDATA, where mismatches come from, and what an AI reconciliation agent can do safely.
Leggi →From scanned invoice to validated record: AI document processing that holds up
How AI reads invoices and forms, why validation matters more than the model, which confidence signals work, what a page costs, and what e-invoicing changes in Greece.
Leggi →RAG explained: how to make AI answer from your own documents
How retrieval-augmented generation works step by step, when RAG is the wrong tool, what breaks it most often, why Greek needs different chunk sizes, and how to test that it works.
Leggi →AI use cases for small businesses: where AI pays back first
Where AI pays back first in a small business, department by department: sales, support, accounting, operations, HR and legal, with what stays human and how to pick a first project.
Leggi →What an AI agent costs to run: tokens, caching and failed runs
What goes into an AI agent's running cost, what one task cost on a real benchmark (about one cent), how much prompt caching saves, and how to estimate your own agent's cost before building it.
Leggi →Jev and structured outputs: when AI should choose, not write
Most business AI tasks are decisions, not text. How structured outputs and decision models like Jev work, what the first independent tests found, and how to design a decision AI can take safely.
Leggi →AI customer support for an e-shop: what a chatbot should and should not handle
What an AI chatbot can answer for an online shop, why the connection to orders matters more than the bot, what Klarna and Air Canada teach, and what the law requires.
Leggi →Choosing an AI agency or AI partner: the questions that expose a weak vendor
Ten questions to ask any AI agency before you sign: which model and why, how they test, what the agent may do alone, what Greek costs, and who owns the result.
Leggi →Agentic AI explained: what it is and what it changes for a business
Agentic AI chooses its own next step: it calls tools, checks the result and retries. How AI agents work, how they differ from chatbots and automation, and when one is worth building.
Leggi →Quando NON costruire un AI agent
Costruisco agent per lavoro, ed è esattamente per questo che rifiuto metà dei progetti di agent che mi arrivano. I quattro casi in cui un agent è la risposta sbagliata, e cosa fare invece.
Leggi →Jev use cases: where a decision model fits in a business, and where it fails
A six-point fit test for decision models like Jev, the business tasks where they work, the ones to keep in code, the patterns that make them safe, and what the terms forbid.
Leggi →Jev vs LLMs: what the first evaluations show on accuracy, cost and speed
How Jev compares with large language models on accuracy, cost and speed: the vendor's workflow test, two independent papers, what survives a real system, and when to use both.
Leggi →Cosa ti insegnano i concorsi a premi nazionali sui picchi di traffico
Va in onda uno spot e il tuo sito tranquillo prende un mese di traffico in venti minuti. La tecnologia dietro le campagne di marchi come OPAP e Coca-Cola mi ha insegnato cose che ogni e-shop dovrebbe rubare.
presso digitall come Web Developer Leggi →GDPR senza drammi: la conformità si progetta dentro, non si attacca sopra
La conformità attaccata sopra quando arriva la lettera costa cara ed è brutta. Progettata dal primo giorno è quasi gratis e migliora il prodotto. Il punto di vista di chi costruisce, non di un avvocato.
Leggi →Lighthouse 96-100: cosa fa la velocità di un sito, e cosa è leggenda
I siti che gestisco ancora io stanno tra 96 e 100. Non ci si arriva con un trucco: budget di peso, disciplina sulle immagini e niente zuppa di tag. Ecco cosa ha spostato l'ago e cosa no.
Leggi →Perché il tuo sito bellissimo non porta un euro, e il numero che lo sistema
La specialità del settore sono i siti che raccolgono complimenti e perdono soldi. La cura è decidere, prima di qualsiasi design, quale singolo numero il progetto deve muovere.
Leggi →I tre numeri che servono a un imprenditore alle 8 del mattino
Quasi tutte le dashboard sono quaranta grafici che non legge nessuno. Quelle che sopravvivono mostrano tre numeri, quelli che guardi col caffè. Come trovare i tuoi, e perché meno è una scelta e non un limite.
Leggi →Il tuo foglio Excel è un ERP che sta già fallendo, in silenzio
Ogni azienda che cresce gira su un foglio Excel eroico, finché due persone non lo aprono insieme. Come capire quando è ora di un sistema vero, e cosa ti compra davvero il su misura.
Leggi →Script o agent: la differenza che decide se la tua automazione sopravvive
Uno script fa quello che gli hai detto, oppure muore. Un agent guarda cosa è tornato e decide. Capire quale dei due serve al tuo processo vale soldi veri, in entrambe le direzioni.
Leggi →Cosa fa un AI agent alle 3 di notte, e perché le demo non lo mostrano mai
Ogni demo di un agent mostra il percorso facile. La produzione comincia dove finisce la demo: timeout, dati corrotti e nessuno che guarda. Ecco cosa serve davvero per sopravviverci.
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