Il momento della svolta: “Fermati. Hai commesso un grave errore“. Questa frase ha attivato qualcosa nell’intelligenza artificiale. L’agente si รจ fermato, ha analizzato, ha riconosciuto l’errore, e ha ripristinato la pagina originale aggiungendo semplicemente il pulsante. La soluzione finale? Cinque righe di codice. Non 1.400. Il paradosso: quella sessione fu un successo straordinario. Nonostante i disastri, due ore invece di giorni. ROI (return on investment) 12 volte positivo.
Il nuovo approccio operativo
Sono tre le competenze fondamentali per lavorare con agenti AI. La prima รจ il Context Engineering, ossia fornire all’AI esattamente le informazioni giuste: aggiornate, di alta qualitร , non contraddittorie. Come briefare un collaboratore: se gli dai informazioni confuse, il risultato sarร problematico. L’AI non ha memoria storica: ogni volta devi costruire il contesto appropriato. Poi c’รจ il monitoraggio delle traiettorie, perchรฉ gli agenti AI esplorano, si perdono. Riconoscere quando sbagliano direzione, fermarli immediatamente, farli ripartire correttamente. Infine la pianificazione condivisa: discutere l’approccio, valutare opzioni, concordare strategia. Solo dopo questa fase si procede.
Il mindset รจ radicalmente diverso. Lo sviluppatore classico cercava controllo totale, pianificava tutto in dettaglio, temeva gli errori. Il supervisore di agenti controlla i risultati finali, non i processi. Fornisce contesto e direzione, lascia libertร di implementazione, si aspetta gli errori come parte naturale.
Le metriche cambiano: rapporto distruzione/soluzione, lunghezza delle conversazioni, tempo di mentoring vs sviluppo (70% guida, 30% esecuzione รจ il nuovo normale). Le buone pratiche software sono sempre state complesse da implementare. Con l’AI, conoscerle diventa cruciale: possiamo chiedere alle AI di applicarle. Il ribaltamento: sapere come scrivere codice diventa meno critico. Conta cosa deve fare il software e quali caratteristiche deve supportare. L’AI puรฒ generare e testare rapidamente scenari diversi, creando software piรน robusto.
Il paradosso della produttivitร
La “soglia di produttivitร accettabile” diventa un equilibrio pragmatico. Un risultato che risolve il problema, non rompe l’esistente, rimane comprensibile. Raggiunto questo livello, il resto รจ ottimizzazione. Sessione tipica: 2.100 righe generate, 200 utili, 200 di “entropia”, resto test temporanei. Un umano verrebbe licenziato. Ma รจ martedรฌ mattina per un’AI.
L’agente deve costruirsi la memoria ogni volta da zero. Puรฒ costruirla male, non cogliere prioritร , fraintendere vincoli. Peggio: puรฒ sbagliare clamorosamente dopo aver brillantemente risolto un problema complesso. La presenza umana compensa: fornisce memoria contestuale, corregge prioritร , interviene quando la traiettoria diventa pericolosa. Ma una volta assicurata questa supervisione, l’AI scarica enorme lavoro ripetitivo mentre l’umano si concentra sulle decisioni strategiche.
