I cosiddetti agenti di intelligenza artificiale hanno rivoluzionato il settore dell’ingegneria software, generando codice a velocità mai viste prima, migliorando l’efficienza e riducendo notevolmente i costi della programmazione tradizionale. Ma mentre le aziende si abituano a questo cambio di paradigma, emergono nuove sfide complesse che richiedono soluzioni strutturate. La domanda che i dirigenti di livello alto pongono sempre più spesso si è inaspettatamente ribaltata: se stiamo produttore codice più velocemente di prima, perché i nostri prodotti non migliorano allo stesso ritmo?

Il problema non era mai stato il codice in sé

Scrivere codice non era mai stato il vero collo di bottiglia. Le attività complesse, come definire requisiti chiari, integrare sistemi esterni, mantenere software in condizioni reali e garantire una gestione operativa stabile, sono sempre state i veri problemi. Quando gli agenti AI inondano un’azienda con grandi quantità di nuovi codici, il resto dei problemi si complica in maniera esponenziale. Essi accelerano il processo esecutivo ma non riducono l’ambiguità e la complessità operativa.

Ecco perché il controllo umano diventa limitante

All’aumentare della quantità di codice generado dagli agenti AI, la revisione e valutazione fatta dagli esseri umani diventano un punto critico. Gli ingegneri perdessero il contesto necessario per rilevare errori degli agenti. Le aziende che comprendono questa logica avanzano in modo metodico e potranno persino creare nuovi ruoli grazie all’AI. Quelle che invece non lo capiscono rischieranno di adottare una strategia semplicistica e distruttiva: ridurre il personale e aumentare gli investimenti in AI.

Pedina di gioco: un piano strutturato

I cambiamenti strutturali sono irreversibili, soprattutto in un periodo in cui la tecnologia evolve così rapidamente, e richiedono attenzione. I dirigenti aziendali devono disporre di una mappa ben definita per non perdere controllo. Ecco alcuni passi fondamentali per iniziare.

Fase 1: Governance finanziaria e rischi

1. Proteggere il downside. La priorità è assicurare la sicurezza dell'infrastruttura e mettere un limite finanziario.

2. Trattare la governance come un rischio di primissimo livello. Sebbene la pressione per integrare l’AI sia forte, lasciare che i team sperimentino senza una struttura centralizzata genera processo frammentati, duplicazioni e costi fuori controllo. E' essenziale istituire standard condivisi senza compromettere la libertà di iniziative creative.

3. Ruolo dell'abilità umana. Mai permettere a un agente di ereditare automaticamente tutti i permessi dell’utente. Implementare una distinzione rigorosa tra attività di lettura e quelle di scrittura/or esecuzione. I controlli di approvazione umana sono indispensabili per operazioni critiche.

4. Controllare i costi. Uber ha dovuto impostare un tetto per il budget AI, che inizialmente era stato completamente esaurito entro il mese di aprile 2026, e Axios rivela che un'azienda sconosciuta ha incorso in un fatturato di 500 milioni di dollari con Anthropic in un unico mese per errori nel ciclo di funzionamento degli agenti.

Fase 2: Strategia tecnica

1. Scegli modelli diversi. Nessun singolo modello è ottimale per ogni compito. Bisogna sperimentare e testare diversi modelli e fornitori per ottenere un equilibrio ottimale di prestazioni.

2. Investi nei modelli avanzati. Trattare l’AI come un moltiplicatore di produttività piuttosto che semplice spesa annuale. Modelli di livello avanzato generano risultati di qualità superiore e riducono errori e interventi necessari.

3. Misurare l’impatto reale. Il numero di pull request o di righe di codice non sono indicatori validi in un ambiente AI. Piuttosto si dovrà valutare il tasso di successo del modello per dollaro speso o il tempo dedicato a correggere errori.

Fase 3: Gestione del talento

1. Riorientare l’ingegnere. Mano a mano che gli agenti si occupano di coding, il ruolo umano si evolve verso revisione del codice e gestione complessità.

2. Ridefinire i KPI. Con un'output così grande, i tradizionali metodi di valutazione, come storie o velocità dello sprint, potrebbero essere insufficienti. Concentrarsi sugli effetti reali del prodotto sul mercato e sulle capacità di integrazione di architettura.

3. Riconsidera le scelte di staffing. Ridurre il personale prima di aver compreso fino in fondo i vantaggi dell’agente AI non è razionalità; è una puro disinformazione. Si cerca di ottenere non squadre più piccole, ma squadre in grado di gestire un piano strategico esteso.

Governance e umanità: la chiave della sostenibilità

L’ingegneria moderna deve riconoscere che l’intelligenza artificiale non sostituisce il giudizio umano ma lo amplifica. Un sistema strutturato sfrutta al meglio l’AI. Un sistema debole o poco integrato si espone a rischi operativi. Siamo già in piena crisi: errori tecnici, aumenti esponenziali di debito tecnico, malfunzionamenti e costi inaspettati causati da adozione di AI mal governata.

Adottare un piano AI richiede visione strategica

L'errore più comune che le organizzazioni stanno oggi commettendo non é il mancato adozione dell’AI, ma adottarla senza comprendere dove essa non riesce a funzionare. Per i dirigenti aziendali, capire questa dinamica non è più una scelta opzionale, ma il fattore determinante per il successo in questo periodo di cambiamento tecnologico.

Per concludere: velocità ed elasticità

Il problema principale non è tanto la velocità con cui si esegue la progettazione, quanto la capacità di gestirla in modo responsabile. Ora più che mai, bisogna fare controlli e analisi più approfondite e adottare una strategia che permetta al team di espandersi, non di restringersi. Joe Bertolami, CTO di Clifton AI, ha evidenziato che l’adozione dell’AI deve essere vista come una strumento di potenziamento, non come un sostituto.