Costruisco sistemi con gli LLM che leggono documenti, e misuro se funzionano.

Sono una AI engineer. Dal 2023 lavoro in Value Partners, dove sono partita come tirocinante e oggi guido tecnicamente un team di quattro persone su progetti AI in ambito legale e assicurativo — architetture, stime, mentoring — senza smettere di prototipare in prima persona.

Il filo che tiene insieme quasi tutto quello che ho fatto sono i sistemi basati su LLM applicati a documenti complessi: estrazione strutturata da atti legali e documenti sanitari, RAG ibrido, chatbot, agenti. Ambito legale, assicurativo, finanziario, credit management, automotive. Qualcuno di questi sistemi è in produzione, qualcuno si è fermato a proof of concept, e uno è arrivato in produzione senza poi essere usato granché — le tre cose capitano, e trovo più utile dirlo che raccontare solo la prima.

Se c’è una cosa che mi porto dietro da un progetto all’altro è la misurazione. In quasi tutti ho costruito il framework di valutazione insieme al sistema: precision, recall, F1, exact e partial match, LLM-as-a-judge calibrato, ground truth annotata. Non per la metrica in sé, ma perché è l’unica cosa che distingue un miglioramento reale da una regressione quando si lavora sui prompt. È anche il tema del talk che ho portato al DevFest Pisa 2026, «LLM Testing 101».

Ho una laurea triennale in Informatica all’Università di Pisa, con una tesi sull’estrazione dati in progetti NLP, e la certificazione EU AI Act Foundation.

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