{"id":6224,"date":"2026-06-11T10:48:16","date_gmt":"2026-06-11T10:48:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.markus-schall.de\/?p=6224"},"modified":"2026-06-11T15:20:47","modified_gmt":"2026-06-11T15:20:47","slug":"sviluppo-di-software-con-codex-chatgpt-e-lia-guida-pratica-per-sviluppatori","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2026\/06\/sviluppo-di-software-con-codex-chatgpt-e-lia-guida-pratica-per-sviluppatori\/","title":{"rendered":"Sviluppo di software con Codex, ChatGPT e l'IA: guida pratica per sviluppatori"},"content":{"rendered":"<p>Se qualche anno fa mi avessi chiesto come sarebbe stato lo sviluppo software tra dieci anni, probabilmente avrei parlato di nuovi linguaggi di programmazione, framework migliori o ambienti di sviluppo pi\u00f9 potenti. Oggi la mia risposta sarebbe completamente diversa. Il cambiamento pi\u00f9 grande non riguarda gli strumenti, ma il modo in cui noi sviluppatori pensiamo e lavoriamo.<\/p>\n<p>Mentre scrivo queste righe, sto lavorando anch\u2019io a un nuovo sistema software. Da alcune settimane utilizzo intensamente moderni strumenti di IA come Codex e altri modelli linguistici. All'inizio ero curioso, ora sono soprattutto impressionato. Non perch\u00e9 l'IA improvvisamente faccia tutto da sola, ma perch\u00e9 svolge determinati compiti in modo sorprendentemente efficace, rendendo cos\u00ec possibili nuovi modi di lavorare.<\/p>\n<p>Molte discussioni sull'intelligenza artificiale ruotano attorno alla domanda se, un giorno, gli sviluppatori diventeranno superflui. In base alla mia esperienza finora, ritengo che questa domanda sia poco utile. Molto pi\u00f9 interessante \u00e8 l'osservazione che il ruolo dello sviluppatore sta cambiando. La vera sfida consiste sempre meno nello scrivere singole righe di codice. Diventa invece sempre pi\u00f9 importante analizzare i problemi, comprendere i sistemi, documentare le interrelazioni e fornire all'IA le informazioni giuste.<!--more--><\/p>\n<hr \/>\n\n\t\t\t<div class=\"display-post-types\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t<style type=\"text\/css\">\n\t\t\t#dpt-wrapper-41 { --dpt-text-align: left;--dpt-image-crop: center;--dpt-border-radius: 5px;--dpt-h-gutter: 10px;--dpt-v-gutter: 9px; }\t\t\t<\/style>\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">#dpt-wrapper-41 { --dpt-title-font-style:normal;--dpt-title-font-weight:600;--dpt-title-line-height:1.5;--dpt-title-text-decoration:none;--dpt-title-text-transform:none;--dpt-excerpt-font-style:normal;--dpt-excerpt-font-weight:400;--dpt-excerpt-line-height:1.5;--dpt-excerpt-text-decoration:none;--dpt-excerpt-text-transform:none;--dpt-meta1-font-style:normal;--dpt-meta1-font-weight:400;--dpt-meta1-line-height:1.9;--dpt-meta1-text-decoration:none;--dpt-meta1-text-transform:none;--dpt-meta2-font-style:normal;--dpt-meta2-font-weight:400;--dpt-meta2-line-height:1.9;--dpt-meta2-text-decoration:none;--dpt-meta2-text-transform:none; }<\/style><div class=\"dpt-main-header\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-main-title\">\n\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"dpt-main-title-text\">Problemi sociali del presente<\/span>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\t\t\t\n\t\t\t\t<div id=\"dpt-wrapper-41\" class=\"dpt-wrapper dpt-mag1 land1 dpt-cropped dpt-flex-wrap\" >\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-entry has-thumbnail\" data-title=\"die stille gefahr von wearables: wenn bequemlichkeit zur \u00dcberwachung wird\" data-id=\"3560\"  data-category=\"allgemein apple iphone &amp; ipad gesellschaft gesundheit hardware\" data-post_tag=\"apple datenschutz gesundheit ratgeber\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-entry-wrapper\"><div class=\"dpt-featured-content\"><div class=\"dpt-permalink\"><a href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2025\/11\/il-pericolo-silenzioso-degli-indossabili-quando-la-comodita-diventa-sorveglianza\/\" class=\"dpt-permalink\"><span class=\"screen-reader-text\">Il pericolo silenzioso dei wearable: quando la comodit\u00e0 diventa sorveglianza<\/span><\/a><\/div><div class=\"dpt-thumbnail\"><div class=\"dpt-thumbnail-inner\"><img width=\"1024\" height=\"683\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"Wearables, smartwatch, cuffie in-ear\" context=\"dpt\" data-dpt-src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/wearables-smartwatch-daten.jpg\" data-dpt-sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" data-dpt-srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/wearables-smartwatch-daten.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/wearables-smartwatch-daten-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/wearables-smartwatch-daten-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/wearables-smartwatch-daten-18x12.jpg 18w\" \/><\/div><span class=\"dpt-thumbnail-aspect-ratio\" style=\"padding-top: 75%\"><\/span><\/div><\/div><div class=\"sub-entry\"><h3 class=\"dpt-title\"><a class=\"dpt-title-link\" href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2025\/11\/il-pericolo-silenzioso-degli-indossabili-quando-la-comodita-diventa-sorveglianza\/\" rel=\"bookmark\">Il pericolo silenzioso dei wearable: quando la comodit\u00e0 diventa sorveglianza<\/a><\/h3><\/div><\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div><!-- .dpt-entry -->\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-entry has-thumbnail\" data-title=\"donald trump im system usa &#8211; herkunft, macht, medien und wirkung\" data-id=\"4271\"  data-category=\"allgemein gesellschaft\" data-post_tag=\"deutschland digitales eigentum energiepolitik europa geopolitik krisen meinungsfreiheit portrait sicherheitspolitik spieltheorie\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-entry-wrapper\"><div class=\"dpt-featured-content\"><div class=\"dpt-permalink\"><a href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2026\/05\/donald-trump-negli-usa-sistema-origine-potere-media-e-impatto\/\" class=\"dpt-permalink\"><span class=\"screen-reader-text\">Donald Trump nel sistema USA: origini, potere, media e impatto<\/span><\/a><\/div><div class=\"dpt-thumbnail\"><div class=\"dpt-thumbnail-inner\"><img width=\"1024\" height=\"561\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"Donald Trump nel sistema USA\" context=\"dpt\" data-dpt-src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Donald-Trump-im-System-USA.jpg\" data-dpt-sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" data-dpt-srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Donald-Trump-im-System-USA.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Donald-Trump-im-System-USA-300x164.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Donald-Trump-im-System-USA-768x421.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Donald-Trump-im-System-USA-18x10.jpg 18w\" \/><\/div><span class=\"dpt-thumbnail-aspect-ratio\" style=\"padding-top: 75%\"><\/span><\/div><\/div><div class=\"sub-entry\"><h3 class=\"dpt-title\"><a class=\"dpt-title-link\" href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2026\/05\/donald-trump-negli-usa-sistema-origine-potere-media-e-impatto\/\" rel=\"bookmark\">Donald Trump nel sistema USA: origini, potere, media e impatto<\/a><\/h3><\/div><\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div><!-- .dpt-entry -->\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-entry has-thumbnail\" data-title=\"spieltheorie erkl\u00e4rt 25 jahre geopolitik: wie europa seine strategische rolle verlor\" data-id=\"3850\"  data-category=\"allgemein gesellschaft kunst &amp; 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anleitungen\" data-post_tag=\"datenlogik datenschutz digitales eigentum k\u00fcnstliche intelligenz ratgeber\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-entry-wrapper\"><div class=\"dpt-featured-content\"><div class=\"dpt-permalink\"><a href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2026\/01\/perche-oggi-una-rivista-aziendale-e-piu-importante-della-pubblicita\/\" class=\"dpt-permalink\"><span class=\"screen-reader-text\">Perch\u00e9 oggi per le aziende avere una propria rivista \u00e8 pi\u00f9 importante della pubblicit\u00e0<\/span><\/a><\/div><div class=\"dpt-thumbnail\"><div class=\"dpt-thumbnail-inner\"><img width=\"1024\" height=\"683\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"Rivista come propriet\u00e0\" context=\"dpt\" data-dpt-src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/magazin-gastbeitraege.jpg\" data-dpt-sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" data-dpt-srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/magazin-gastbeitraege.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/magazin-gastbeitraege-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/magazin-gastbeitraege-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/magazin-gastbeitraege-18x12.jpg 18w\" \/><\/div><span class=\"dpt-thumbnail-aspect-ratio\" style=\"padding-top: 75%\"><\/span><\/div><\/div><div class=\"sub-entry\"><h3 class=\"dpt-title\"><a class=\"dpt-title-link\" href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2026\/01\/perche-oggi-una-rivista-aziendale-e-piu-importante-della-pubblicita\/\" rel=\"bookmark\">Perch\u00e9 oggi per le aziende avere una propria rivista \u00e8 pi\u00f9 importante della pubblicit\u00e0<\/a><\/h3><\/div><\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div><!-- .dpt-entry -->\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n<hr \/>\n<h2>Lo sviluppatore come architetto<\/h2>\n<p>Nello sviluppo classico di software, gli sviluppatori dedicavano spesso gran parte del loro tempo di lavoro alla realizzazione concreta. Si programmavano funzioni, si creavano database e si correggevano gli errori. Questi compiti esistono ancora oggi. Tuttavia, i sistemi di intelligenza artificiale sono ormai in grado di supportare o, in parte, di svolgere molti di questi compiti.<\/p>\n<p>Di conseguenza, il baricentro si sposta. Chi vuole sviluppare con successo utilizzando l'IA deve soprattutto sapere cosa vuole realmente realizzare. A prima vista sembra ovvio, ma non lo \u00e8.<\/p>\n<p>In molti progetti, gran parte dei problemi non deriva da una programmazione scadente, bens\u00ec da requisiti poco chiari. Se l'obiettivo \u00e8 vago, nemmeno la migliore IA pu\u00f2 essere d'aiuto. Anzi, spesso l'IA rende ancora pi\u00f9 evidenti tali carenze, poich\u00e9 i sistemi operano in modo molto rigoroso sulla base delle informazioni che ricevono.<\/p>\n<p>Lo sviluppatore moderno sta quindi assumendo sempre pi\u00f9 il ruolo di architetto. Progetta la struttura di un sistema, definisce i processi, descrive le interconnessioni e si assicura che tutte le parti coinvolte \u2013 siano esse persone o sistemi di intelligenza artificiale \u2013 abbiano la stessa visione del progetto. Pi\u00f9 un progetto diventa grande, pi\u00f9 questa capacit\u00e0 assume importanza.<\/p>\n<h3>Da programmatore a responsabile di progetto<\/h3>\n<p>Un'osservazione interessante che ho tratto dai miei progetti \u00e8 che la comunicazione ha ormai assunto un'importanza decisamente maggiore rispetto al passato. Chi lavora con l'intelligenza artificiale spesso dedica pi\u00f9 tempo alle descrizioni, alla documentazione e alla definizione dei concetti che alla programmazione vera e propria.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 non significa che le competenze tecniche perdano importanza. Al contrario. Chi non comprende i fondamenti dei database, dell\u2019architettura software o dei processi aziendali non otterr\u00e0 buoni risultati nemmeno con l\u2019IA. Tuttavia, il baricentro si sta spostando dalla semplice implementazione alla gestione.<\/p>\n<p>Si potrebbe dire che lo sviluppatore sta diventando sempre pi\u00f9 il responsabile di progetto del proprio team di sviluppo virtuale. Questo team non \u00e8 pi\u00f9 composto esclusivamente da colleghi umani, ma da diversi sistemi di intelligenza artificiale in grado di svolgere compiti diversi. Un\u2019IA si occupa dell\u2019architettura, un\u2019altra redige la documentazione, un\u2019altra ancora analizza gli errori e un\u2019altra sviluppa le interfacce utente.<\/p>\n<p>La responsabilit\u00e0 rimane comunque a carico dell'uomo. L'IA fornisce suggerimenti, ma non prende decisioni aziendali, non conosce gli obiettivi dell'azienda e non si assume alcuna responsabilit\u00e0 per le conseguenze del proprio lavoro.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 l'esperienza sta diventando sempre pi\u00f9 importante<\/h3>\n<p>Alcuni temono che l'intelligenza artificiale renda superflua la competenza specialistica. Secondo la mia esperienza, accade piuttosto il contrario. Pi\u00f9 le potenzialit\u00e0 degli strumenti aumentano, pi\u00f9 l'esperienza diventa importante. Uno sviluppatore esperto capisce pi\u00f9 rapidamente se una soluzione \u00e8 sensata. Vede le connessioni che l'IA potrebbe non aver preso in considerazione. Conosce le tipiche fonti di errore ed \u00e8 in grado di valutare i risultati in modo critico.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio per questo che i progetti di IA spesso funzionano particolarmente bene quando le competenze specialistiche e l'intelligenza artificiale si uniscono. I risultati migliori raramente derivano da una fiducia cieca nella tecnologia. Si ottengono quando una persona esperta indica la direzione da seguire e l'IA la supporta nella realizzazione.<\/p>\n<p>In un certo senso, questo mi ricorda l'introduzione delle macchine moderne in molti mestieri artigianali. Gli strumenti sono diventati pi\u00f9 efficienti, ma l'artigiano esperto \u00e8 rimasto indispensabile. Ha dovuto semplicemente imparare a utilizzare i nuovi strumenti in modo appropriato.<\/p>\n<h3>Un nuovo modo di pensare<\/h3>\n<p>Chi oggi sviluppa software con l'IA non dovrebbe quindi chiedersi innanzitutto quale codice debba scrivere l'IA. La domanda pi\u00f9 importante \u00e8: come posso descrivere il mio progetto in modo che l'IA lo comprenda nel modo pi\u00f9 completo possibile?<\/p>\n<p>\u00c8 proprio qui che inizia il vero lavoro. Non \u00e8 il prompt da solo a determinare il successo o il fallimento. Ci\u00f2 che conta \u00e8 la conoscenza che sta alla base del prompt. Chi conosce i propri processi, ha compreso le proprie strutture di dati ed \u00e8 in grado di formulare chiaramente i propri obiettivi, fornisce all'IA le basi per ottenere buoni risultati.<\/p>\n<p>Questo comporta un cambiamento radicale nello sviluppo del software. In futuro, il valore di uno sviluppatore dipender\u00e0 sempre meno dalla sua velocit\u00e0 nel digitare il codice. Diventer\u00e0 invece molto pi\u00f9 importante la capacit\u00e0 di analizzare sistemi complessi, strutturare le conoscenze e comunicarle in modo comprensibile.<\/p>\n<p>La buona notizia \u00e8 questa: queste competenze sono sempre state preziose. L'IA non fa altro che renderle pi\u00f9 evidenti. Ed \u00e8 proprio per questo che uno sviluppo software di successo basato sull'IA non inizia con la programmazione, ma con la comprensione.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-6229 size-full\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-2-verstehen.jpg\" alt=\"Prima capire, poi programmare\" width=\"1024\" height=\"583\" srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-2-verstehen.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-2-verstehen-300x171.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-2-verstehen-768x437.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-2-verstehen-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<h2>Prima capire, poi programmare<\/h2>\n<p>Chi lavora per la prima volta con un'intelligenza artificiale potente prova spesso un piccolo slancio di entusiasmo. Improvvisamente, in pochi minuti \u00e8 possibile creare cose per le quali prima erano necessarie ore o addirittura giorni. Una struttura di database viene progettata rapidamente, un'interfaccia utente viene creata con un semplice clic e anche le funzioni di programma pi\u00f9 complesse appaiono spesso sullo schermo con sorprendente rapidit\u00e0.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio qui, per\u00f2, che si nasconde una delle insidie pi\u00f9 grandi dello sviluppo software moderno. La rapidit\u00e0 degli strumenti induce a iniziare troppo presto con l'implementazione. Molti sviluppatori, imprenditori e project manager si buttano direttamente nella programmazione, anche se non hanno ancora riflettuto a fondo sul problema vero e proprio. L'IA produce quindi risultati impressionanti, ma alla fine opera su basi incerte.<\/p>\n<p>Il problema non \u00e8 l'intelligenza artificiale. Il problema \u00e8 la descrizione incompleta del progetto. Se un sistema di intelligenza artificiale riceve informazioni errate o incomplete, cercher\u00e0 comunque di elaborare una soluzione. Spesso il risultato sembra plausibile a prima vista. Solo in un secondo momento si scopre che mancano collegamenti importanti o che le ipotesi di base erano errate.<\/p>\n<p>A mio avviso, questo \u00e8 uno dei motivi pi\u00f9 comuni per cui i progetti subiscono inutili ritardi.<\/p>\n<h3>La tentazione di un avvio rapido<\/h3>\n<p>Molti sviluppatori conoscono bene questa sensazione. Si ha un'idea per una nuova applicazione, si apre la chat dell'IA e si inizia subito con il primo prompt.<\/p>\n<ul>\n<li>\u201eCreami un sistema CRM.\u201c<\/li>\n<li>\u201eProgramma un sistema di gestione del magazzino.\u201c<\/li>\n<li>\u201eSviluppa un sistema di gestione dei progetti con registrazione delle ore lavorative.\u201c<\/li>\n<\/ul>\n<p>Queste indicazioni sono comprensibili. Dopotutto, si desidera vedere dei risultati il pi\u00f9 presto possibile. Tuttavia, \u00e8 proprio questo approccio che spesso porta a dover rielaborare in seguito gran parte del sistema.<\/p>\n<p>L'intelligenza artificiale non pu\u00f2 conoscere le specificit\u00e0 della tua azienda. Non conosce i tuoi clienti. Non conosce i tuoi processi. Non sa quali decisioni siano state prese in passato e quali condizioni preliminari debbano essere prese in considerazione.<\/p>\n<p>Uno sviluppatore di software esperto porrebbe normalmente molte domande al cliente prima di iniziare la fase di realizzazione vera e propria. Lo stesso approccio \u00e8 consigliabile anche nei progetti di intelligenza artificiale.<\/p>\n<p>Anzich\u00e9 iniziare subito con la programmazione, \u00e8 opportuno fare prima chiarezza.<\/p>\n<h3>Ma cosa si vuole realizzare, in realt\u00e0?<\/h3>\n<p>La domanda pu\u00f2 sembrare banale, ma sorprendentemente spesso non riceve una risposta esauriente. Dietro quasi ogni progetto software si celano obiettivi diversi. A volte l\u2019obiettivo \u00e8 velocizzare un flusso di lavoro. In altri casi si tratta di ottenere analisi pi\u00f9 accurate, ridurre il tasso di errore o aumentare il livello di automazione.<\/p>\n<p>L'intelligenza artificiale pu\u00f2 prendere decisioni sensate solo se conosce questi obiettivi. Prendiamo ad esempio la gestione dei clienti. A prima vista sembra relativamente semplice. Tuttavia, gi\u00e0 dopo pochi minuti sorgono numerose domande.<\/p>\n<p>Si tratta di un semplice sistema di gestione degli indirizzi o di un sistema CRM completo? Ci sono referenti? Vengono gestiti preventivi e fatture? Il software deve essere multilingue? Ci sono collaboratori sul campo? \u00c8 necessario tenere conto dei requisiti in materia di protezione dei dati?<\/p>\n<p>Pi\u00f9 precise saranno le risposte a queste domande, meglio l'IA comprender\u00e0 lo scopo effettivo del sistema. L'obiettivo dovrebbe quindi essere sempre quello di descrivere non solo il software, ma anche il contesto aziendale che ne sta alla base.<\/p>\n<h3>I processi sono pi\u00f9 importanti delle funzioni<\/h3>\n<p>Un altro errore comune \u00e8 quello di concentrarsi esclusivamente sulle funzioni. Molte descrizioni di progetto contengono frasi del tipo:<\/p>\n<ul>\n<li>\u201eDovrebbe esserci un modulo per i clienti.\u201c<\/li>\n<li>\u201eDovrebbe esserci una funzione di ricerca.\u201c<\/li>\n<li>\u201eDeve essere in grado di generare file PDF.\u201c<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si tratta certamente di informazioni importanti, ma descrivono solo gli strumenti. Ci\u00f2 che \u00e8 davvero interessante sono i processi che stanno dietro a tutto questo.<\/p>\n<ul>\n<li>Perch\u00e9 \u00e8 necessaria una scheda cliente?<\/li>\n<li>Quali sono le fasi successive?<\/li>\n<li>Chi utilizza i dati?<\/li>\n<li>Quali informazioni verranno analizzate in seguito?<\/li>\n<\/ul>\n<p>I moderni sistemi di intelligenza artificiale comprendono i processi in modo sorprendentemente efficace, purch\u00e9 questi siano descritti in modo adeguato. Per questo motivo, spesso vale la pena documentare i flussi di lavoro nella loro interezza. L'attenzione non dovrebbe concentrarsi sulla domanda \u201eDi quale maschera ho bisogno?\u201c, bens\u00ec su quella:<\/p>\n<blockquote><p><em>\u201eIn che modo l'utente utilizzer\u00e0 il sistema in futuro?\u201c<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>Pi\u00f9 questa procedura viene descritta in modo dettagliato, pi\u00f9 l'IA sar\u00e0 in grado di elaborare suggerimenti adeguati.<\/p>\n<h3>L'importanza dei dati<\/h3>\n<p>Oltre ai processi, i dati costituiscono la base di ogni software. Molti sviluppatori sottovalutano l'importanza di una descrizione dettagliata delle strutture dei dati per il successo di un progetto di IA.<\/p>\n<p>Se un'intelligenza artificiale sa solo che esistono dei clienti, ci\u00f2 \u00e8 di scarsa utilit\u00e0. L'informazione diventa molto pi\u00f9 preziosa se viene specificato anche quali campi esistono, quali relazioni sono previste e come i dati verranno utilizzati in seguito.<\/p>\n<p>Nei miei progetti ho constatato che \u00e8 utile fornire esempi concreti il prima possibile. I set di dati di esempio sono spesso pi\u00f9 eloquenti di lunghe descrizioni teoriche.<\/p>\n<p>Un record concreto di dati del cliente, contenente nome, indirizzo, referenti e cronologia delle comunicazioni, spesso fornisce all'IA una comprensione maggiore rispetto a diversi paragrafi di spiegazioni astratte. Lo stesso vale per i dati anagrafici degli articoli, i progetti, le fatture o qualsiasi altra informazione.<\/p>\n<p>Pi\u00f9 la descrizione si avvicina alla realt\u00e0 futura, migliori saranno i risultati.<\/p>\n<h3>La fase di analisi fa risparmiare tempo<\/h3>\n<p>Molti considerano l'analisi e la documentazione come un fastidioso lavoro preliminare. Dopotutto, si vorrebbe vedere dei risultati concreti il pi\u00f9 presto possibile. Paradossalmente, \u00e8 proprio questa impazienza che spesso porta a tempi di sviluppo pi\u00f9 lunghi.<\/p>\n<p>Ogni ora investita all'inizio in un'analisi accurata spesso consente di risparmiare molte ore di lavoro di correzione in seguito. Questo principio era valido gi\u00e0 molto prima dell'era dell'intelligenza artificiale e oggi riveste un'importanza ancora maggiore.<\/p>\n<p>Un'intelligenza artificiale opera con estrema rapidit\u00e0. Tuttavia, ci\u00f2 le consente anche di replicare molto velocemente soluzioni errate. Chi sviluppa un sistema descritto in modo poco chiaro rischia di ottenere, nel giro di pochi minuti, centinaia di righe di codice relative alla soluzione sbagliata.<\/p>\n<p>Chi invece definisce innanzitutto con precisione i requisiti, getta delle basi solide per tutte le fasi successive.<\/p>\n<h3>La comprensione come base per tutto il resto<\/h3>\n<p>La conclusione pi\u00f9 importante \u00e8 quindi questa: un buon software non nasce solo da buoni prompt. Nasce da una comprensione approfondita del problema.<\/p>\n<p>Pi\u00f9 conosci gli obiettivi, i processi, i dati e i contesti di un progetto, pi\u00f9 efficace sar\u00e0 la tua collaborazione con l'intelligenza artificiale. In definitiva, la qualit\u00e0 dei risultati dipende meno dall'intelligenza dello strumento e pi\u00f9 dalla qualit\u00e0 delle informazioni che fornisci.<\/p>\n<p>Ecco perch\u00e9 lo sviluppo di software basato sull'intelligenza artificiale di successo non inizia con la prima riga di codice. Inizia con il tentativo di comprendere il problema in modo cos\u00ec approfondito che un'altra persona \u2013 o proprio un'intelligenza artificiale \u2013 possa comprenderlo e risolverlo.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6230\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-3-Projekteinfuehrung.jpg\" alt=\"Avvio del progetto con l&#039;IA\" width=\"1024\" height=\"583\" srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-3-Projekteinfuehrung.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-3-Projekteinfuehrung-300x171.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-3-Projekteinfuehrung-768x437.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-3-Projekteinfuehrung-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<h2>L'introduzione perfetta a un progetto di IA<\/h2>\n<p>Quando un nuovo dipendente entra a far parte di un'azienda, di solito non lo si mette semplicemente a una postazione di lavoro dicendogli: \u201eDai, datti da fare\u201c. Al contrario, gli viene fornita una formazione iniziale. Viene a conoscere gli obiettivi dell'azienda, riceve la documentazione necessaria, comprende i processi e parla con chi ha gi\u00e0 esperienza.<\/p>\n<p>La stessa identica logica vale anche per la collaborazione con un'intelligenza artificiale. Ciononostante, molti sviluppatori trattano ancora la loro IA come un motore di ricerca. Pongono domande isolate, danno brevi istruzioni e poi si stupiscono dei risultati incompleti o inadeguati. Eppure, la pratica dimostra ripetutamente che la qualit\u00e0 delle risposte dipende fortemente da quanto bene l\u2019IA sia stata integrata in un progetto. Un\u2019implementazione ben preparata pu\u00f2 fare la differenza tra risultati mediocri e risultati eccezionali.<\/p>\n<p>La mia esperienza mi ha insegnato che le prime informazioni che un'intelligenza artificiale riceve su un progetto hanno spesso un impatto sorprendentemente grande sull'intero svolgimento successivo. Quanto pi\u00f9 solida \u00e8 questa base, tanto pi\u00f9 produttiva sar\u00e0 la collaborazione.<\/p>\n<h3>Spiegare il progetto in modo chiaro<\/h3>\n<p>Il primo passo consiste nel descrivere il progetto nel suo complesso. In questa fase, molti sviluppatori commettono l'errore di fornire subito dettagli tecnici. Parlano di database, linguaggi di programmazione o interfacce prima ancora che sia chiaro quale problema si debba risolvere. Per l'IA, tuttavia, ci\u00f2 che conta innanzitutto \u00e8 il contesto funzionale.<\/p>\n<p>Immagina di voler sviluppare un sistema ERP. Anzich\u00e9 iniziare subito con tabelle e nomi di campi, dovresti prima descrivere a chi \u00e8 destinato il software, quali compiti deve svolgere e quali obiettivi si intendono perseguire. Una buona fase iniziale del progetto risponde a domande fondamentali:<\/p>\n<ul>\n<li>Chi utilizzer\u00e0 il sistema in futuro?<\/li>\n<li>Quali processi devono essere supportati?<\/li>\n<li>Quali problemi si intendono risolvere?<\/li>\n<li>Quali sono le particolarit\u00e0?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Solo una volta chiariti questi aspetti ha senso addentrarsi nei dettagli tecnici. Si pu\u00f2 paragonare alla costruzione di una casa: prima di parlare di prese elettriche o tubature dell\u2019acqua, occorre chiarire se si tratti di una casa unifamiliare, di un edificio adibito a uffici o di un magazzino.<\/p>\n<h3>Il quadro tecnico<\/h3>\n<p>Una volta spiegati i fondamenti teorici, si passa all'ambiente tecnico. Si tratta, in questo caso, di definire i parametri entro i quali l'IA dovr\u00e0 operare. Tra questi rientrano, ad esempio, i linguaggi di programmazione utilizzati, i sistemi di database, i framework o le piattaforme di destinazione.<\/p>\n<p>Questo passaggio \u00e8 pi\u00f9 importante di quanto molti possano inizialmente supporre. Una soluzione valida per un'applicazione web non \u00e8 necessariamente adatta anche per un'applicazione desktop. Allo stesso modo, le funzionalit\u00e0 dei diversi sistemi di database possono differire in modo anche notevole.<\/p>\n<p>Pi\u00f9 le condizioni quadro vengono descritte in modo concreto, pi\u00f9 l'IA potr\u00e0 operare in modo mirato. A tal fine, non si dovrebbero documentare solo le decisioni tecniche attuali, ma anche le linee guida esistenti. Potrebbero esserci gi\u00e0 sistemi preesistenti, interfacce esistenti o determinati standard aziendali. Anche queste informazioni aiutano l'IA a sviluppare proposte realistiche.<\/p>\n<h3>Il modello di dati come base<\/h3>\n<p>\u00c8 proprio a questo punto che diventa chiaro perch\u00e9 una buona preparazione sia cos\u00ec importante. In quasi tutti i progetti software di una certa entit\u00e0, i dati rivestono un ruolo fondamentale. Clienti, articoli, progetti, fatture, documenti o account utente costituiscono le fondamenta dell'applicazione finale.<\/p>\n<p>Per questo motivo vale la pena fornire all'IA una panoramica del modello di dati il prima possibile. In questa fase non \u00e8 necessario redigere una documentazione tecnica perfetta; ci\u00f2 che conta, piuttosto, \u00e8 che l'IA comprenda le relazioni fondamentali.<\/p>\n<ul>\n<li>Quali tabelle sono disponibili?<\/li>\n<li>Quali oggetti sono collegati tra loro?<\/li>\n<li>Quali informazioni vengono memorizzate?<\/li>\n<li>Quali dati sono particolarmente importanti?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pi\u00f9 questa struttura viene descritta in modo chiaro, pi\u00f9 sar\u00e0 facile per l'IA classificare correttamente i requisiti successivi. In molti progetti si \u00e8 visto che la qualit\u00e0 delle proposte di programma successive \u00e8 direttamente correlata alla comprensione del modello di dati. Chi trascura questo aspetto si trova spesso a dover affrontare malintesi e correzioni inutili.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 i dati di esempio sono cos\u00ec preziosi<\/h3>\n<p>Uno dei metodi pi\u00f9 efficaci per far comprendere un sistema a un'intelligenza artificiale consiste nel fornire esempi concreti. Gli esseri umani imparano spesso attraverso gli esempi. I sistemi di intelligenza artificiale funzionano in modo simile in molte situazioni.<\/p>\n<p>Una descrizione teorica di un database clienti pu\u00f2 essere utile. Tuttavia, un vero e proprio set di dati di esempio spesso fornisce molte pi\u00f9 informazioni. Improvvisamente, l'IA riconosce contenuti tipici, convenzioni di denominazione, formati di dati e correlazioni. Comprende meglio quali informazioni sono effettivamente rilevanti e come queste verranno utilizzate in seguito. Lo stesso vale per i dati anagrafici degli articoli, le fatture, i progetti o qualsiasi altro oggetto all'interno di un sistema.<\/p>\n<p>Naturalmente occorre tenere conto della protezione dei dati e della riservatezza. In molti casi, i dati di esempio resi anonimi sono pi\u00f9 che sufficienti. Ci\u00f2 che conta non \u00e8 l'autenticit\u00e0 delle persone o delle aziende, bens\u00ec la struttura delle informazioni.<\/p>\n<h3>Imparare il linguaggio dell'IA<\/h3>\n<p>Un interessante effetto collaterale del lavoro con l'IA \u00e8 che gli sviluppatori imparano a descrivere i propri sistemi in modo pi\u00f9 chiaro. Molti nessi che nella propria mente sembrano scontati devono improvvisamente essere espressi a parole. In questo modo emergono ambiguit\u00e0 che prima passavano quasi inosservate.<\/p>\n<p>Questo processo \u00e8 simile alla redazione di una documentazione tecnica. Non appena si cerca di spiegare qualcosa in modo preciso, spesso si individuano aspetti che non sono stati ancora approfonditi a fondo.<\/p>\n<p>Proprio per questo motivo, la presentazione del progetto non \u00e8 utile solo per l'IA, ma spesso anche per lo sviluppatore stesso. Chi \u00e8 in grado di spiegare il proprio progetto in modo comprensibile a un'IA, di solito lo ha compreso molto meglio anche lui.<\/p>\n<h3>Un investimento che ripaga ampiamente<\/h3>\n<p>Alcuni sviluppatori considerano inizialmente una presentazione dettagliata del progetto come un onere aggiuntivo. In realt\u00e0, per\u00f2, si tratta di uno degli investimenti pi\u00f9 redditizi nell'ambito di un progetto di IA.<\/p>\n<p>Ogni ora dedicata all'inizio alla definizione di obiettivi, processi, dati e requisiti tecnici pu\u00f2 evitare in seguito molte ore di lavoro aggiuntivo. L'IA non operer\u00e0 pi\u00f9 alla cieca, ma sulla base di una visione condivisa del progetto.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio questa visione condivisa a costituire la base di tutto ci\u00f2 che seguir\u00e0. \u00c8 essa a determinare se l'IA si limiter\u00e0 a svolgere singoli compiti o se diventer\u00e0 un vero e proprio partner di sviluppo.<\/p>\n<p>Per questo motivo, l'avvio di un progetto non dovrebbe mai essere considerato un compito fastidioso. \u00c8 il momento in cui si gettano le basi per l'intera collaborazione futura. Di solito, pi\u00f9 solide sono queste basi, migliori saranno i risultati.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6231\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-4-Kontext-Code.jpg\" alt=\"Il contesto \u00e8 pi\u00f9 importante del codice\" width=\"1024\" height=\"576\" srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-4-Kontext-Code.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-4-Kontext-Code-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-4-Kontext-Code-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-4-Kontext-Code-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<h2>Il contesto \u00e8 pi\u00f9 importante del codice<\/h2>\n<p>Molti sviluppatori partono dal presupposto che i moderni sistemi di IA siano soprattutto particolarmente abili nella programmazione. Dopotutto, gli esempi pi\u00f9 impressionanti vengono spesso illustrati con del codice. Un'IA crea un sito web, sviluppa una query per un database o scrive una funzione completa in pochi secondi.<\/p>\n<p>Tuttavia, dopo aver acquisito una certa esperienza pratica, spesso emerge un quadro diverso. Il vero punto di forza dell'IA moderna non risiede principalmente nella scrittura di codice. Il suo principale punto di forza consiste nel collegare le informazioni tra loro, individuare le correlazioni e applicare le conoscenze a nuove situazioni.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio per questo che il contesto \u00e8 cos\u00ec importante. Quando un'intelligenza artificiale comprende il contesto, spesso si ottengono risultati sorprendentemente buoni. Se invece manca questo contesto, l'intelligenza artificiale continua a produrre risposte e codice, ma opera su basi incerte. La qualit\u00e0 dei risultati spesso cala notevolmente, anche se la programmazione appare tecnicamente corretta.<\/p>\n<p>La pratica dimostra ripetutamente che non \u00e8 il codice la materia prima fondamentale dell'intelligenza artificiale, bens\u00ec il contesto in cui tale codice viene creato.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 le istruzioni concise spesso portano a risultati deludenti<\/h3>\n<p>Chi si avvicina per la prima volta all'IA tende spesso a formulare i compiti in modo molto conciso. Un prompt tipico potrebbe essere:<\/p>\n<blockquote><p><em>\u201eCrea un sistema di gestione dei clienti.\u201c<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>Da un punto di vista tecnico, questa affermazione non \u00e8 errata. Tuttavia, quasi tutte le informazioni rilevanti rimangono in sospeso.<\/p>\n<ul>\n<li>Per quale settore?<\/li>\n<li>Per quanti utenti?<\/li>\n<li>Quali dati devono essere conservati?<\/li>\n<li>Quali processi devono essere supportati?<\/li>\n<li>Quali analisi sono necessarie?<\/li>\n<li>Quali sistemi esistono gi\u00e0?<\/li>\n<\/ul>\n<p>L'IA deve rispondere da sola a tutte queste domande e inevitabilmente formula delle ipotesi. Alcune di esse saranno casualmente corrette, altre no. Il risultato \u00e8 paragonabile a quello di un architetto a cui si dice semplicemente:<\/p>\n<blockquote><p><em>\u201eCostruiscimi una casa.\u201c<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>Certo, \u00e8 in grado di progettare una casa. Tuttavia, \u00e8 improbabile che il risultato corrisponda esattamente alle proprie aspettative. Pi\u00f9 informazioni rilevanti mancano, maggiore \u00e8 il margine di interpretazione. Ed \u00e8 proprio questo margine di interpretazione che spesso porta in seguito a correzioni inutili.<\/p>\n<h3>La differenza tra informazione e contesto<\/h3>\n<p>In molte discussioni sull'IA viene trascurato un punto importante. Informazione e contesto non sono la stessa cosa. Le informazioni sono singoli fatti, ad esempio:<\/p>\n<ul>\n<li>Il sistema utilizza PostgreSQL.<\/li>\n<li>Esiste una tabella dei clienti.<\/li>\n<li>L'applicazione funziona nel browser.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Queste informazioni sono utili, ma spesso non bastano. Il contesto emerge solo quando diventano evidenti le relazioni tra queste informazioni.<\/p>\n<ul>\n<li>Perch\u00e9 si usa PostgreSQL?<\/li>\n<li>Che ruolo svolge la tabella dei clienti nell'ambito dell'intero sistema?<\/li>\n<li>Quali utenti utilizzano l'applicazione?<\/li>\n<li>Quali processi aziendali ne dipendono?<\/li>\n<\/ul>\n<p>L'intelligenza artificiale non ha bisogno solo di dati, ma anche del loro significato. Solo cos\u00ec \u00e8 in grado di prendere decisioni adeguate al progetto. Pi\u00f9 un progetto diventa complesso, pi\u00f9 questa differenza assume importanza.<\/p>\n<h3>L'intelligenza artificiale deve comprendere l'azienda<\/h3>\n<p>Un'osservazione interessante emersa dall'esperienza pratica \u00e8 che spesso i risultati migliori si ottengono quando l'IA non solo comprende il software, ma anche l'azienda che lo ha sviluppato.<\/p>\n<p>Prendiamo ancora una volta l'esempio di un sistema ERP. C'\u00e8 una differenza sostanziale a seconda che tale sistema sia sviluppato per un'impresa artigiana, un grossista, uno studio medico o un negozio online. Molti requisiti tecnici derivano direttamente dal modello di business.<\/p>\n<p>Chi si limita a spiegare all'IA solo la struttura tecnica, le lascia gran parte del lavoro di interpretazione. Chi invece descrive anche i processi aziendali, fornisce un contesto molto pi\u00f9 prezioso. Per questo motivo, spesso vale la pena presentare prima all'IA l'organizzazione.<\/p>\n<ul>\n<li>In che modo l'azienda guadagna?<\/li>\n<li>Quali processi sono particolarmente importanti?<\/li>\n<li>Dove si verificano i problemi pi\u00f9 comuni?<\/li>\n<li>Quali sono gli obiettivi del software?<\/li>\n<\/ul>\n<p>A prima vista, queste informazioni potrebbero sembrare poco attinenti alla programmazione. In realt\u00e0, per\u00f2, spesso migliorano notevolmente la qualit\u00e0 dei risultati tecnici.<\/p>\n<h3>Il contesto riduce il rischio di decisioni errate<\/h3>\n<p>Uno dei principali punti di forza di un buon contesto di progetto \u00e8 che le decisioni errate diventano molto pi\u00f9 rare. Immaginiamo che un'intelligenza artificiale debba sviluppare una nuova funzione. Senza un contesto, conosce solo il compito attuale e cerca di risolverlo nel modo pi\u00f9 efficiente possibile.<\/p>\n<p>Con un contesto adeguato, conosce anche:<\/p>\n<ul>\n<li>l'architettura dell'intero sistema<\/li>\n<li>principi di progettazione esistenti<\/li>\n<li>decisioni precedenti<\/li>\n<li>requisiti tecnici<\/li>\n<li>obiettivi a lungo termine<\/li>\n<\/ul>\n<p>In questo modo, \u00e8 in grado di adattare automaticamente molte proposte alla struttura esistente. La qualit\u00e0 dei risultati spesso non migliora in modo graduale, ma a scatti. Per questo motivo, gli sviluppatori esperti dedicano spesso pi\u00f9 tempo a fornire il contesto che a formulare i singoli compiti.<\/p>\n<h3>La documentazione come archivio contestuale<\/h3>\n<p>Qui emerge l'enorme importanza di una buona documentazione di progetto. Nessuno sviluppatore vorrebbe dover spiegare le stesse informazioni pi\u00f9 e pi\u00f9 volte. Ci\u00f2 vale anche per la collaborazione con i sistemi di intelligenza artificiale.<\/p>\n<p>Una documentazione centralizzata funge quindi da archivio permanente del contesto. In essa \u00e8 possibile raccogliere informazioni importanti:<\/p>\n<p>Obiettivi del progetto, modelli di dati, scelte architetturali, convenzioni di denominazione, specifiche tecniche e questioni in sospeso.<\/p>\n<p>Le nuove chat o i nuovi sistemi di IA possono quindi accedere a questa documentazione e familiarizzarsi con il progetto. Pi\u00f9 un progetto diventa complesso, pi\u00f9 questo approccio assume importanza. In un certo senso, si crea cos\u00ec una sorta di memoria collettiva del progetto. A trarne vantaggio non sono solo le persone, ma anche l'IA.<\/p>\n<h3>Pi\u00f9 contesto non significa pi\u00f9 testo<\/h3>\n<p>\u00c8 proprio qui che spesso sorge un malinteso. Un contesto pi\u00f9 ampio non significa automaticamente produrre il maggior numero possibile di pagine di testo.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 che conta \u00e8 la pertinenza delle informazioni. Una descrizione precisa di cinque pagine pu\u00f2 essere molto pi\u00f9 utile di cinquanta pagine di testo disorganizzato. L'arte sta nel fornire le informazioni che sono davvero importanti per comprendere un progetto. Tra queste figurano in particolare:<\/p>\n<ul>\n<li>Obiettivi<\/li>\n<li>Processi<\/li>\n<li>Strutture dei dati<\/li>\n<li>requisiti tecnici<\/li>\n<li>Scelte architettoniche<\/li>\n<li>esempi concreti<\/li>\n<\/ul>\n<p>Chi documenta accuratamente questi aspetti, di solito getta gi\u00e0 delle basi eccellenti.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 il contesto sta diventando pi\u00f9 importante della programmazione nel lungo periodo<\/h3>\n<p>Pi\u00f9 i sistemi di intelligenza artificiale diventano potenti, pi\u00f9 l'attenzione si sposta dalla programmazione vera e propria alla trasmissione delle conoscenze.<\/p>\n<p>Il codice sta diventando sempre pi\u00f9 una risorsa generabile automaticamente. Il contesto, invece, rimane un compito umano. Solo le persone conoscono gli obiettivi di un\u2019azienda. Solo le persone comprendono i contesti politici, organizzativi o economici. Solo le persone possono stabilire quale direzione debba prendere un progetto nel lungo periodo.<\/p>\n<p>L'intelligenza artificiale \u00e8 in grado di utilizzare queste conoscenze, ampliarle e tradurle in soluzioni tecniche. Tuttavia, non \u00e8 in grado di generarle autonomamente. Per questo motivo, in futuro il contesto diventer\u00e0 probabilmente una delle risorse pi\u00f9 preziose nello sviluppo del software.<\/p>\n<p>Chi fornisce all'intelligenza artificiale il contesto giusto ottiene spesso risultati sorprendentemente buoni. Chi invece salta questo passaggio, si render\u00e0 spesso conto che nemmeno un codice scritto alla perfezione porta automaticamente a un software di qualit\u00e0. Infatti, alla fine, un software di successo non nasce dalle singole righe di codice, ma dalla comprensione dei contesti da cui queste righe derivano.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6232\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-5-Spezialchats.jpg\" alt=\"Suddivisione in chat per specialisti\" width=\"1024\" height=\"584\" srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-5-Spezialchats.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-5-Spezialchats-300x171.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-5-Spezialchats-768x438.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-5-Spezialchats-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<h2>La suddivisione dei grandi progetti in chat dedicate agli specialisti<\/h2>\n<p>Chi si avvicina per la prima volta allo sviluppo con un software di IA, di solito lavora in un'unica chat. \u00c8 logico. Si parte da un'idea, si descrivono i requisiti e si sviluppa il progetto passo dopo passo.<\/p>\n<p>Per i progetti di piccole dimensioni, questo approccio spesso funziona alla perfezione. \u00c8 possibile seguire senza problemi lo sviluppo di una singola applicazione, di uno script o di un database di dimensioni contenute tramite una chat.<\/p>\n<p>Man mano che il progetto cresce, per\u00f2, le esigenze cambiano. Improvvisamente ci si ritrova con numerose tabelle, diversi ruoli utente, molteplici interfacce, una documentazione voluminosa e centinaia di decisioni prese nel corso dello sviluppo. Allo stesso tempo emergono nuove esigenze, mentre le informazioni precedenti passano sempre pi\u00f9 in secondo piano.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio a questo punto che emerge una constatazione importante: i grandi progetti software dovrebbero essere strutturati proprio come le grandi aziende.<\/p>\n<p>Nessuno si aspetterebbe che un singolo dipendente ricopra contemporaneamente i ruoli di amministratore delegato, contabile, addetto alle vendite, sviluppatore, designer e addetto all'assistenza. Proprio per questo, anche quando si lavora con l'IA, vale la pena separare le diverse aree di competenza.<\/p>\n<p>L'idea che un unico processo di comunicazione possa accompagnare in modo continuativo un grande progetto nella sua interezza \u00e8 certamente allettante, ma diventa sempre meno praticabile man mano che la complessit\u00e0 aumenta.<\/p>\n<h3>L'idea alla base delle chat con gli esperti<\/h3>\n<p>Uno dei metodi pi\u00f9 efficaci nei progetti di IA di grandi dimensioni consiste nel creare diverse chat con ambiti di competenza chiaramente definiti. Ciascuna di queste chat ha un proprio obiettivo specifico e, col tempo, sviluppa una sorta di specializzazione.<\/p>\n<p>Il principio ricorda quello dei classici team di sviluppo. In un'azienda ci sono spesso specialisti in database, interfacce utente, infrastrutture, documentazione o controllo qualit\u00e0. Nessuno deve occuparsi di tutto contemporaneamente.<\/p>\n<p>Questo stesso concetto si presta sorprendentemente bene ai sistemi di IA. Anzich\u00e9 inserire tutte le domande in un'unica chat, i diversi argomenti vengono distribuiti in modo mirato su pi\u00f9 sezioni. In questo modo le conversazioni risultano pi\u00f9 chiare e l'IA pu\u00f2 concentrarsi maggiormente sul proprio ambito di competenza. Allo stesso tempo, si riduce il rischio che informazioni importanti vadano perse tra i numerosi argomenti trattati.<\/p>\n<h3>La chat sull'architettura<\/h3>\n<p>La riunione di progettazione rappresenta spesso il fulcro strategico di un progetto. \u00c8 qui che vengono prese le decisioni fondamentali.<\/p>\n<ul>\n<li>Quali strutture di dati si dovrebbero utilizzare?<\/li>\n<li>Qual \u00e8 l'architettura del sistema?<\/li>\n<li>Quali moduli sono disponibili?<\/li>\n<li>Quali sono le convenzioni di denominazione da seguire?<\/li>\n<li>Quali principi tecnici devono essere rispettati?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questa chat non si concentra tanto sulle singole righe di codice, quanto piuttosto sul quadro generale.<\/p>\n<p>In molti progetti si \u00e8 dimostrato utile documentare le scelte architetturali in modo il pi\u00f9 possibile centralizzato, evitando di doverle modificare continuamente tra diverse chat. Ci\u00f2 garantisce una base solida per tutti i lavori successivi.<\/p>\n<p>La chat dedicata all'architettura diventa cos\u00ec, in un certo senso, la memoria tecnica del progetto.<\/p>\n<h3>La chat sul backend<\/h3>\n<p>Mentre la chat dedicata all'architettura si occupa di questioni di fondo, quella dedicata al backend si concentra sulla logica di business vera e propria. \u00c8 qui che prendono forma le query al database, le interfacce, le automazioni e i processi complessi.<\/p>\n<p>In questo ambito, l'IA pu\u00f2 concentrarsi interamente sui requisiti tecnici senza essere costantemente distratta da questioni relative al design o alla documentazione.<\/p>\n<p>Soprattutto nei progetti di grandi dimensioni, questa separazione porta spesso a risultati nettamente migliori. Con il passare del tempo, il team di backend diventa uno specialista dei flussi di lavoro interni e dei processi tecnici. Ci\u00f2 rende la collaborazione pi\u00f9 efficiente e trasparente.<\/p>\n<h3>La chat front-end<\/h3>\n<p>Le interfacce utente seguono spesso regole completamente diverse rispetto ai sistemi di backend. In questo caso, l'attenzione \u00e8 rivolta principalmente alla facilit\u00e0 d'uso, alla navigazione, al layout e ai flussi di lavoro. Una chat frontend pu\u00f2 occuparsi proprio di questi aspetti.<\/p>\n<ul>\n<li>Quali informazioni devono essere visibili?<\/li>\n<li>Quali campi di inserimento sono necessari?<\/li>\n<li>Come dovrebbe essere strutturata una maschera?<\/li>\n<li>Quali fasi attraversa un utente durante il suo lavoro?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Poich\u00e9 questa chat non deve gestire contemporaneamente complesse logiche di database o questioni di architettura, pu\u00f2 concentrarsi molto di pi\u00f9 sul punto di vista dell'utente.<\/p>\n<p>Proprio gli sviluppatori tendono talvolta a dare maggiore importanza agli aspetti tecnici rispetto alla facilit\u00e0 d'uso. Una chat integrata nel frontend aiuta a migliorare questo equilibrio.<\/p>\n<h3>La chat della documentazione<\/h3>\n<p>Molti progetti falliscono non per motivi tecnici, ma per la mancanza di documentazione. All'inizio tutto sembra logico e scontato. Qualche mese dopo, per\u00f2, nessuno ricorda pi\u00f9 perch\u00e9 siano state prese determinate decisioni.<\/p>\n<p>In questo caso, una chat dedicata alla documentazione pu\u00f2 offrire enormi vantaggi. Il suo scopo \u00e8 quello di registrare le decisioni tecniche, creare panoramiche dei progetti, documentare le modifiche e rendere le conoscenze disponibili a lungo termine.<\/p>\n<p>Questo gruppo di chat dovrebbe collaborare il pi\u00f9 possibile con le altre aree del progetto. Ogni volta che vengono sviluppate nuove funzionalit\u00e0 o vengono prese decisioni relative all'architettura, la documentazione pu\u00f2 essere aggiornata.<\/p>\n<p>In questo modo, passo dopo passo, si crea un prezioso strumento di consultazione per l'intero progetto.<\/p>\n<h3>La chat dedicata alla garanzia della qualit\u00e0<\/h3>\n<p>Un approccio particolarmente interessante consiste nell'assegnare all'IA un ruolo aggiuntivo come revisore. Anzich\u00e9 sviluppare nuove funzioni, questa chat verifica il lavoro delle altre chat. Essa analizza:<\/p>\n<ul>\n<li>possibili errori<\/li>\n<li>Problemi di sicurezza<\/li>\n<li>Incoerenze<\/li>\n<li>Rischi legati alla performance<\/li>\n<li>Lacune nella documentazione<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questo approccio ricorda le classiche revisioni del codice nei team di sviluppatori. Il grande vantaggio \u00e8 che permette di ottenere prospettive diverse.<\/p>\n<p>Mentre una chat dedicata allo sviluppo si concentra spesso sul portare a termine un compito il pi\u00f9 rapidamente possibile, la chat dedicata al controllo qualit\u00e0 esamina la stessa soluzione con occhio critico, cercando in modo mirato eventuali punti deboli. Questo ulteriore livello di controllo pu\u00f2 migliorare notevolmente la qualit\u00e0 di un progetto.<\/p>\n<h3>La base di conoscenze condivisa<\/h3>\n<p>Tuttavia, le chat tra specialisti funzionano bene solo se attingono alla stessa base di conoscenze. \u00c8 proprio per questo che la documentazione centrale del progetto riveste un ruolo cos\u00ec importante. Tutte le chat dovrebbero disporre delle stesse informazioni di base:<\/p>\n<p>Obiettivi del progetto, scelte architetturali, modelli di dati, convenzioni di denominazione e requisiti tecnici generali.<\/p>\n<p>In questo modo non si crea un miscuglio di sottoprogetti indipendenti l'uno dall'altro, bens\u00ec un sistema comune dalla struttura chiara. Si potrebbe dire che la documentazione costituisce il linguaggio comune di tutte le chat.<\/p>\n<p>Senza questo linguaggio comune si rischia di incorrere in malintesi e risultati contraddittori.<\/p>\n<h3>L'intelligenza artificiale come team di sviluppatori virtuale<\/h3>\n<p>Pi\u00f9 a lungo si lavora con questo metodo, pi\u00f9 diventa evidente un'idea interessante. I moderni sistemi di IA si comportano sempre pi\u00f9 come un team di sviluppatori virtuale.<\/p>\n<p>Ovviamente non si tratta di persone reali. Tuttavia, molti principi organizzativi consolidati dei progetti software tradizionali si prestano a essere applicati in modo sorprendentemente efficace. Anzich\u00e9 affidarsi a un unico tuttofare, si creano diversi ruoli specializzati con responsabilit\u00e0 ben definite.<\/p>\n<p>In questo modo i progetti risultano pi\u00f9 chiari, pi\u00f9 comprensibili e spesso anche di qualit\u00e0 superiore. Soprattutto nei progetti di grandi dimensioni, questo approccio pu\u00f2 fare un'enorme differenza. Lo sviluppo di software di successo, infatti, non consiste solo nella programmazione, ma comprende anche la pianificazione, l'architettura, la documentazione, il controllo qualit\u00e0 e la comunicazione.<\/p>\n<p>Quanto pi\u00f9 questi ambiti vengono separati gli uni dagli altri e, al contempo, collegati tra loro, tanto maggiore sar\u00e0, di norma, il successo dell\u2019intero progetto. Ed \u00e8 proprio qui che le chat tra specialisti dimostrano il loro punto di forza.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6233\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-6-Dokumentation.jpg\" alt=\"Documentazione centrale del progetto\" width=\"1280\" height=\"730\" srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-6-Dokumentation.jpg 1280w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-6-Dokumentation-300x171.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-6-Dokumentation-1024x584.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-6-Dokumentation-768x438.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-6-Dokumentation-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1280px) 100vw, 1280px\" \/><\/p>\n<h2>La documentazione centrale del progetto<\/h2>\n<p>Quasi tutti i progetti software di una certa entit\u00e0 iniziano con un'idea chiara. Gli obiettivi sono noti, i requisiti sembrano gestibili e le decisioni pi\u00f9 importanti sono ben presenti a tutte le parti coinvolte. In questa fase iniziale si ha spesso l'impressione che una documentazione dettagliata non sia in realt\u00e0 necessaria. Dopotutto, si sa bene perch\u00e9 sono state prese determinate decisioni. Le strutture dei dati sono familiari, i processi comprensibili e l'architettura sembra logica.<\/p>\n<p>Ma con il passare dei giorni la situazione cambia. Vengono aggiunte nuove funzionalit\u00e0. I requisiti cambiano. Le decisioni prese in precedenza vengono ampliate o modificate. Altri sviluppatori si uniscono al progetto. Vengono aperte nuove chat basate sull'intelligenza artificiale. Emergono eccezioni e casi particolari. Ci\u00f2 che solo poche settimane fa era dato per scontato, comincia lentamente a perdere di importanza.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio in questo momento che emerge il vero valore di una buona documentazione di progetto. Il suo scopo principale non \u00e8 quello di produrre carta o riempire raccoglitori. Il suo compito pi\u00f9 importante \u00e8 quello di rendere le conoscenze disponibili in modo duraturo. Si potrebbe dire che la documentazione diventa la memoria del progetto.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 i progetti di intelligenza artificiale richiedono un grande impegno in termini di documentazione<\/h3>\n<p>\u00c8 interessante notare che, con i moderni sistemi di IA, la documentazione non diventa meno importante, ma anzi assume un\u2019importanza decisamente maggiore. Nei progetti tradizionali era possibile tenere a mente molte informazioni o trasmetterle verbalmente durante le conversazioni. Quando si lavora con i sistemi di IA, ci\u00f2 \u00e8 possibile solo in misura limitata.<\/p>\n<ul>\n<li>Ogni nuova chat inizia inizialmente senza alcuna conoscenza del progetto.<\/li>\n<li>Ogni nuovo sistema di comunicazione conosce solo le informazioni che gli vengono fornite.<\/li>\n<li>Ogni sistema di intelligenza artificiale aggiuntivo ha bisogno di un contesto per poter funzionare in modo efficace.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ne consegue quindi una nuova esigenza: le conoscenze devono essere archiviate in modo sistematico. La documentazione non \u00e8 pi\u00f9 solo uno strumento di supporto per le persone, ma diventa anche una fonte di conoscenza per i sistemi di intelligenza artificiale. Pi\u00f9 un progetto diventa ampio, maggiore \u00e8 questo vantaggio.<\/p>\n<p>Una buona documentazione permette di rendere operative le nuove chat in pochi minuti, invece di dover ripetere continuamente le spiegazioni sulle informazioni importanti.<\/p>\n<h3>Cosa dovrebbe essere documentato<\/h3>\n<p>Una domanda che ci si pone spesso \u00e8 quali contenuti debbano essere effettivamente documentati. La risposta \u00e8 pi\u00f9 semplice di quanto molti possano immaginare. Sono soprattutto le decisioni che dovrebbero essere documentate. Il codice sorgente pu\u00f2 essere ricreato o analizzato in qualsiasi momento. La questione si complica quando si tratta delle riflessioni che stanno alla base del codice.<\/p>\n<ul>\n<li>Perch\u00e9 \u00e8 stata scelta una determinata architettura?<\/li>\n<li>Perch\u00e9 la tabella \u00e8 stata strutturata in questo modo?<\/li>\n<li>Perch\u00e9 un'interfaccia \u00e8 stata implementata in questo modo e non in un altro?<\/li>\n<li>Perch\u00e9 \u00e8 stata scartata una soluzione alternativa?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Senza una documentazione adeguata, proprio questo tipo di informazioni va spesso perso. Quando, alcuni mesi dopo, si rende necessaria una modifica, spesso nemmeno gli sviluppatori pi\u00f9 esperti ricordano pi\u00f9 tutti i motivi alla base delle decisioni prese in precedenza. Una buona documentazione conserva queste conoscenze nel tempo.<\/p>\n<h3>La panoramica del progetto come punto di partenza<\/h3>\n<p>Ogni documentazione dovrebbe iniziare con una chiara panoramica del progetto. Questa sezione funge da punto di partenza per tutte le parti coinvolte. Qui vengono spiegati:<\/p>\n<ul>\n<li>Qual \u00e8 l'obiettivo del progetto?<\/li>\n<li>Quali problemi si intendono risolvere?<\/li>\n<li>Quali sono i moduli principali disponibili?<\/li>\n<li>Quali tecnologie vengono utilizzate?<\/li>\n<li>Qual \u00e8 la visione a lungo termine che si intende perseguire?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questa sezione non deve necessariamente essere molto lunga. Spesso bastano poche pagine. Ci\u00f2 che conta, piuttosto, \u00e8 che un nuovo sviluppatore o un nuovo operatore di chat IA riesca a capire in breve tempo di cosa si tratta.<\/p>\n<p>La panoramica del progetto costituisce, per cos\u00ec dire, la mappa dell'intero progetto. Senza questa mappa, anche i singoli dettagli ben documentati rischiano di diventare presto poco chiari.<\/p>\n<h3>Documentare il modello di dati<\/h3>\n<p>Secondo la panoramica del progetto, il modello dei dati \u00e8 uno degli elementi fondamentali della documentazione. Quasi tutte le applicazioni si basano sui dati. Clienti, articoli, progetti, fatture, utenti o documenti sono interconnessi tra loro e costituiscono le fondamenta del sistema. Per questo motivo \u00e8 necessario documentare:<\/p>\n<ul>\n<li>Quali tabelle sono disponibili?<\/li>\n<li>Quali campi sono particolarmente importanti?<\/li>\n<li>Quali sono i legami esistenti?<\/li>\n<li>Quali sono le regole aziendali applicabili?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Non si tratta solo di informazioni tecniche. Altrettanto importante \u00e8 il significato tecnico dei dati. Il nome di un campo, da solo, spesso non dice molto. \u00c8 solo la descrizione della sua funzione a chiarire perch\u00e9 esiste e come deve essere utilizzato.<\/p>\n<p>Per i sistemi di intelligenza artificiale, questo contesto \u00e8 particolarmente prezioso. Quanto pi\u00f9 accurate sono le descrizioni delle strutture dei dati, tanto pi\u00f9 precise potranno essere le proposte successive.<\/p>\n<hr \/>\n<h3>Indagine in corso sull'uso dei sistemi di intelligenza artificiale locali<\/h3>\n<div class='bootstrap-yop yop-poll-mc'>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"basic-yop-poll-container\" style=\"background-color:#ffffff; border:0px; border-style:solid; border-color:#000000; border-radius:5px; padding:0px 5px;\" data-id=\"9\" data-temp=\"basic-pretty\" data-skin=\"square\" data-cscheme=\"blue\" data-cap=\"0\" data-access=\"guest\" data-tid=\"\" data-uid=\"7ab54ff74e1569af8e1156a746b52eed\" data-pid=\"4476\" data-resdet=\"votes-number,percentages\" data-show-results-to=\"guest\" data-show-results-moment=\"after-vote\" data-show-results-only=\"false\" data-show-message=\"true\" data-show-results-as=\"bar\" data-sort-results-by=\"as-defined\" data-sort-results-rule=\"asc\"data-is-ended=\"0\" data-percentages-decimals=\"2\" data-gdpr=\"no\" data-gdpr-sol=\"consent\" data-css=\".basic-yop-poll-container[data-uid] .basic-vote {\t\t\t\t\t\t\t\t\ttext-align: center;\t\t\t\t\t\t\t\t}\" data-counter=\"0\" data-load-with=\"1\" data-notification-section=\"top\"><div class=\"row\"><div class=\"col-md-12\"><div class=\"basic-inner\"><div class=\"basic-message hide\" style=\"border-left: 10px solid #008000; padding: 0px 10px;\" data-error=\"#ff0000\" data-success=\"#008000\"><p class=\"basic-message-text\" style=\"color:#000000; font-size:14px; font-weight:normal;\"><\/p><\/div><div class=\"basic-overlay hide\"><div class=\"basic-vote-options\"><\/div><div class=\"basic-preloader\"><div class=\"basic-windows8\"><div class=\"basic-wBall basic-wBall_1\"><div class=\"basic-wInnerBall\"><\/div><\/div><div class=\"basic-wBall basic-wBall_2\"><div class=\"basic-wInnerBall\"><\/div><\/div><div class=\"basic-wBall basic-wBall_3\"><div class=\"basic-wInnerBall\"><\/div><\/div><div class=\"basic-wBall basic-wBall_4\"><div class=\"basic-wInnerBall\"><\/div><\/div><div class=\"basic-wBall basic-wBall_5\"><div class=\"basic-wInnerBall\"><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><form class=\"basic-form\" action=\"\"><input type=\"hidden\" name=\"_token\" value=\"278b1c4511\" autocomplete=\"off\"><div class=\"basic-elements\"><div class=\"basic-element basic-question basic-question-text-vertical\" data-id=\"9\" data-uid=\"01b46295fcdb513fd743a8989fc7ea7f\" data-type=\"question\" data-question-type=\"text\" data-required=\"yes\" data-allow-multiple=\"no\" data-min=\"1\" data-max=\"7\" data-display=\"vertical\" data-colnum=\"\" data-display-others=\"no\" data-others-color=\"\" data-others=\"\" data-others-max-chars=\"0\"><div class=\"basic-question-title\"><h5 style=\"color:#000000; font-size:16px; font-weight:normal; text-align:left;\">Cosa ne pensate del software di intelligenza artificiale in esecuzione locale, come MLX o Ollama?<\/h5><\/div><ul class=\"basic-answers\"><li class=\"basic-answer\" style=\"padding:0px 0px;\" data-id=\"45\" data-type=\"text\" data-vn=\"161\" data-color=\"#000000\" data-make-link=\"no\" data-link=\"\"><div class=\"basic-answer-content basic-text-vertical\"><label for=\"answer[45]\" class=\"basic-answer-label\"><input type=\"radio\" id=\"answer[45]\" name=\"answer[9]\" value=\"45\"><span class=\"basic-text\" style=\"color: #000000; font-size: 14px; font-weight: normal;\">Ingenious - finalmente indipendente dal cloud<\/span><\/label><\/div><\/li><li class=\"basic-answer\" style=\"padding:0px 0px;\" data-id=\"46\" data-type=\"text\" data-vn=\"32\" data-color=\"#000000\" data-make-link=\"no\" data-link=\"\"><div class=\"basic-answer-content basic-text-vertical\"><label for=\"answer[46]\" class=\"basic-answer-label\"><input type=\"radio\" id=\"answer[46]\" name=\"answer[9]\" value=\"46\"><span class=\"basic-text\" style=\"color: #000000; font-size: 14px; font-weight: normal;\">Interessante, ma (ancora) troppo complicato<\/span><\/label><\/div><\/li><li class=\"basic-answer\" style=\"padding:0px 0px;\" data-id=\"47\" data-type=\"text\" data-vn=\"34\" data-color=\"#000000\" data-make-link=\"no\" data-link=\"\"><div class=\"basic-answer-content basic-text-vertical\"><label for=\"answer[47]\" class=\"basic-answer-label\"><input type=\"radio\" id=\"answer[47]\" name=\"answer[9]\" value=\"47\"><span class=\"basic-text\" style=\"color: #000000; font-size: 14px; font-weight: normal;\">Lo prover\u00f2 presto<\/span><\/label><\/div><\/li><li class=\"basic-answer\" style=\"padding:0px 0px;\" data-id=\"48\" data-type=\"text\" data-vn=\"5\" data-color=\"#000000\" data-make-link=\"no\" data-link=\"\"><div class=\"basic-answer-content basic-text-vertical\"><label for=\"answer[48]\" class=\"basic-answer-label\"><input type=\"radio\" id=\"answer[48]\" name=\"answer[9]\" value=\"48\"><span class=\"basic-text\" style=\"color: #000000; font-size: 14px; font-weight: normal;\">Non ne ho bisogno: il cloud \u00e8 sufficiente per me.<\/span><\/label><\/div><\/li><li class=\"basic-answer\" style=\"padding:0px 0px;\" data-id=\"49\" data-type=\"text\" data-vn=\"6\" data-color=\"#000000\" data-make-link=\"no\" data-link=\"\"><div class=\"basic-answer-content basic-text-vertical\"><label for=\"answer[49]\" class=\"basic-answer-label\"><input type=\"radio\" id=\"answer[49]\" name=\"answer[9]\" value=\"49\"><span class=\"basic-text\" style=\"color: #000000; font-size: 14px; font-weight: normal;\">Non so esattamente di cosa si tratti.<\/span><\/label><\/div><\/li><\/ul><\/div><div class=\"clearfix\"><\/div><\/div><div class=\"basic-vote\"><a href=\"#\" class=\"button basic-vote-button\" role=\"button\" style=\"background:#027bb8; border:0px; border-style: solid; border-color:#000000; border-radius:5px; padding:10px 10px; color:#ffffff; font-size:14px; font-weight:normal;\">Voto<\/a><\/div><input type=\"hidden\" name=\"trp-form-language\" value=\"it\"\/><\/form><\/div><\/div><\/div><\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n<hr \/>\n<h3>Documentare le scelte architettoniche<\/h3>\n<p>Uno dei principali punti deboli di molti progetti \u00e8 che le decisioni relative all'architettura vengono prese solo verbalmente. Nel momento in cui si prende la decisione, tutto sembra logico. Tuttavia, alcuni mesi dopo, spesso non \u00e8 chiaro perch\u00e9 sia stata scelta una determinata strada.<\/p>\n<p>Proprio per questo vale la pena mettere per iscritto le decisioni importanti. Non solo la decisione in s\u00e9 dovrebbe essere documentata, ma anche la motivazione.<\/p>\n<ul>\n<li>Quali alternative sono state prese in considerazione?<\/li>\n<li>Perch\u00e9 sono stati scartati?<\/li>\n<li>Quali vantaggi offre la soluzione scelta?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questo approccio spesso consente di risparmiare una quantit\u00e0 enorme di tempo in seguito. Anzich\u00e9 dover riprendere vecchie discussioni, gli sviluppatori e i sistemi di IA possono attingere alle informazioni gi\u00e0 disponibili.<\/p>\n<h3>Compiti in sospeso e problemi noti<\/h3>\n<p>Una buona documentazione non descrive solo lo stato attuale, ma anche ci\u00f2 che non \u00e8 ancora stato completato. Molti progetti risentono del fatto che i compiti in sospeso siano sparsi in vari luoghi: una parte si trova nelle e-mail, un\u2019altra nei foglietti di appunti e un\u2019altra ancora nelle cronologie delle chat.<\/p>\n<p>In questo modo si perdono informazioni importanti. \u00c8 buona norma raccogliere a livello centrale le questioni in sospeso. Tra queste figurano, ad esempio: ampliamenti previsti, debiti tecnici, bug noti, richieste di miglioramento e idee per il futuro.<\/p>\n<p>Soprattutto nei progetti a lungo termine, ci\u00f2 offre una preziosa panoramica. I nuovi sviluppatori o i sistemi di intelligenza artificiale riconoscono immediatamente quali argomenti sono gi\u00e0 stati trattati e quali attivit\u00e0 restano ancora da svolgere.<\/p>\n<h3>La documentazione come sistema in continua evoluzione<\/h3>\n<p>Un errore comune \u00e8 quello di considerare la documentazione come un\u2019attivit\u00e0 da svolgere una volta sola. Si redigono alcuni documenti all\u2019inizio del progetto e poi non li si aggiorna quasi pi\u00f9. Di conseguenza, la documentazione perde rapidamente il suo valore. Una buona documentazione di progetto \u00e8 in continua evoluzione. Cresce insieme al progetto. Le nuove decisioni vengono integrate. Le modifiche vengono riportate. Le informazioni obsolete vengono aggiornate o eliminate.<\/p>\n<p>Idealmente, questo processo avviene in modo continuativo durante lo sviluppo. I moderni sistemi di intelligenza artificiale possono fornire un supporto attivo in questo senso: sono in grado di redigere sintesi, documentare le modifiche o aggiornare i contenuti esistenti. Ci\u00f2 riduce notevolmente il carico di lavoro.<\/p>\n<h3>L'investimento pi\u00f9 importante di un progetto<\/h3>\n<p>Molti sviluppatori investono ingenti somme in hardware, licenze software o servizi esterni. Spesso, per\u00f2, si sottovaluta una delle risorse pi\u00f9 preziose: la conoscenza del proprio progetto.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio questa conoscenza che la documentazione preserva. Assicura che le esperienze non vadano perdute. Evita di dover rispondere pi\u00f9 e pi\u00f9 volte alle stesse domande. E crea una base comune per le persone e i sistemi di IA.<\/p>\n<p>Pi\u00f9 un progetto diventa grande, pi\u00f9 questa funzione assume importanza. Chi trascura la documentazione risparmia tempo nel breve periodo, ma spesso ne perde molto di pi\u00f9 nel lungo periodo. Chi invece crea tempestivamente un sistema centralizzato di gestione delle conoscenze getta le basi per un vantaggio che pu\u00f2 durare per anni.<\/p>\n<p>Per questo motivo, la documentazione di progetto \u00e8 ben pi\u00f9 di una semplice raccolta di informazioni tecniche. Rappresenta la memoria collettiva di un progetto e costituisce quindi uno dei presupposti fondamentali per uno sviluppo software di successo basato sull'intelligenza artificiale.<\/p>\n<h3>Vibe Coding, struttura e la nuova generazione dello sviluppo software<\/h3>\n<p>Il video allegato integra in modo interessante i contenuti di questo articolo e mostra come gli strumenti moderni di IA possano essere utilizzati gi\u00e0 oggi per sviluppare applicazioni personalizzate con uno sforzo di programmazione relativamente ridotto. Particolarmente degno di nota \u00e8 l'accento posto su un approccio strutturato. Anzich\u00e9 lasciare che l'IA \u201eprogrammi a casaccio\u201c, viene mostrato come pianificare accuratamente le idee, costruire strutture di database e definire le interfacce.<\/p>\n<div class=\"lyte-wrapper\" style=\"width:640px;max-width:100%;margin:5px;\"><div class=\"lyMe\" id=\"WYL_G6h0BKjvek4\"><div id=\"lyte_G6h0BKjvek4\" data-src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/plugins\/wp-youtube-lyte\/lyteCache.php?origThumbUrl=%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FG6h0BKjvek4%2Fhqdefault.jpg\" class=\"pL\"><div class=\"tC\"><div class=\"tT\"><\/div><\/div><div class=\"play\"><\/div><div class=\"ctrl\"><div class=\"Lctrl\"><\/div><div class=\"Rctrl\"><\/div><\/div><\/div><noscript><a href=\"https:\/\/youtu.be\/G6h0BKjvek4\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/plugins\/wp-youtube-lyte\/lyteCache.php?origThumbUrl=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FG6h0BKjvek4%2F0.jpg\" alt=\"Miniatura del video di YouTube\" width=\"640\" height=\"340\" \/><br \/>Guarda questo video su YouTube<\/a><\/noscript><\/div><\/div><div class=\"lL\" style=\"max-width:100%;width:640px;margin:5px;\"><\/div><br \/>\nSviluppo software con l'IA: la strada giusta (anzich\u00e9 il caos) | <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/@claes-ki\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Sebastian Claes<\/a><\/p>\n<p>Proprio questo approccio coincide con uno dei messaggi chiave di questo articolo: lo sviluppo di software di successo non inizia dal codice, ma dalla comprensione dei requisiti e dei processi. Il video illustra inoltre strumenti attuali come n8n, Supabase e MCP, nonch\u00e9 le possibilit\u00e0 offerte dai flussi di lavoro automatizzati. Particolarmente preziosi sono i suggerimenti sugli errori tipici del cosiddetto \u201evibe coding\u201c e le raccomandazioni per applicazioni stabili, scalabili e gestibili a lungo termine. Il video offre cos\u00ec una visione pratica della moderna collaborazione tra sviluppatori e intelligenza artificiale.<\/p>\n<h2>Messaggi di benvenuto per le nuove chat<\/h2>\n<p>Uno dei principali punti di forza dei moderni sistemi di intelligenza artificiale \u00e8 la loro capacit\u00e0 di familiarizzarsi rapidamente con argomenti complessi. Allo stesso tempo, proprio questo aspetto rappresenta anche uno dei loro maggiori punti deboli.<\/p>\n<p>Ogni nuova chat inizia senza che il bot conosca il tuo progetto. Naturalmente, i modelli moderni dispongono di una vasta cultura generale: conoscono i linguaggi di programmazione, i database, i framework e molti concetti tecnici. Ci\u00f2 che per\u00f2 non conoscono sono le specificit\u00e0 del tuo progetto.<\/p>\n<p>Non sanno quali scelte architetturali siano gi\u00e0 state prese. Non conoscono le tue convenzioni di denominazione. Non sanno nulla delle discussioni precedenti n\u00e9 degli obiettivi che stanno alla base di determinate funzioni.<\/p>\n<p>Molti sviluppatori sottovalutano questo aspetto. Aprono una nuova chat, pongono una domanda tecnica e poi si stupiscono che la risposta non sia perfettamente in linea con il progetto in corso. Spesso, per\u00f2, la causa non risiede nella qualit\u00e0 dell\u2019IA, bens\u00ec nella mancanza di una presentazione del progetto. \u00c8 proprio qui che entrano in gioco gli startprompt.<\/p>\n<h3>Che cos'\u00e8 in realt\u00e0 un prompt di avvio<\/h3>\n<p>Un prompt iniziale non \u00e8 altro che un'introduzione standardizzata per le nuove chat. Contiene le informazioni essenziali di cui un sistema di IA ha bisogno per orientarsi nel progetto il pi\u00f9 rapidamente possibile. Si potrebbe paragonarlo al fascicolo di inserimento di un nuovo collaboratore. Invece di dover spiegare ogni volta le stesse informazioni, l\u2019IA riceve fin dall\u2019inizio le condizioni quadro pi\u00f9 importanti. In questo modo si crea una comprensione comune del modo di lavorare, ancora prima che inizi il compito vero e proprio.<\/p>\n<p>Un buon prompt iniziale non solo fa risparmiare tempo, ma garantisce anche che le diverse chat operino in modo coerente e prendano decisioni simili. Pi\u00f9 un progetto cresce, pi\u00f9 questo aspetto diventa importante.<\/p>\n<h3>Definire chiaramente il ruolo dell'IA<\/h3>\n<p>Uno dei metodi pi\u00f9 efficaci consiste nell'assegnare all'IA un ruolo specifico fin dall'inizio. Molti sviluppatori si limitano a inserire requisiti tecnici nei loro prompt. Spesso, per\u00f2, si ottengono risultati migliori se si descrive anche la prospettiva desiderata.<\/p>\n<p>Ad esempio, un'intelligenza artificiale pu\u00f2 ricoprire ruoli quali architetto software, sviluppatore senior, specialista di database, tester o autore di documentazione. Ci\u00f2 spesso influisce sulla qualit\u00e0 delle risposte. L'intelligenza artificiale dispone cos\u00ec di un quadro di riferimento chiaro e pu\u00f2 adattare meglio i propri suggerimenti al compito specifico.<\/p>\n<p>In una chat dedicata all'architettura, i punti chiave saranno diversi rispetto a quelli di una chat dedicata ai test o alla documentazione. Questa chiara definizione dei ruoli crea una struttura e riduce i malintesi.<\/p>\n<h3>La documentazione del progetto: una lettura obbligatoria<\/h3>\n<p>Un elemento particolarmente importante di molti prompt iniziali dovrebbe essere la documentazione centrale del progetto. Idealmente, all'IA dovrebbe essere richiesto di familiarizzarsi innanzitutto con le informazioni disponibili prima di elaborare modifiche o suggerimenti.<\/p>\n<p>Questo passaggio viene dimenticato con sorprendente frequenza. Eppure molti problemi sorgono proprio perch\u00e9 le nuove chat operano senza tenere conto delle decisioni gi\u00e0 prese. Se la documentazione viene integrata in modo coerente, la qualit\u00e0 della collaborazione spesso migliora notevolmente.<\/p>\n<p>L'intelligenza artificiale individua le correlazioni pi\u00f9 rapidamente. Comprende meglio le strutture esistenti e tiene conto automaticamente delle decisioni precedenti. Ci\u00f2 garantisce una coerenza notevolmente maggiore all'interno del progetto.<\/p>\n<p>Si potrebbe dire che la documentazione fornisce le conoscenze, mentre il prompt di avvio garantisce che tali conoscenze vengano effettivamente messe in pratica.<\/p>\n<h3>Stabilire regole uniformi<\/h3>\n<p>Man mano che i progetti diventano pi\u00f9 grandi, spesso emerge l'esigenza di stabilire regole fisse.<\/p>\n<ul>\n<li>Come devono essere denominati i campi?<\/li>\n<li>Quali sono gli standard di documentazione applicabili?<\/li>\n<li>Quali principi architettonici devono essere rispettati?<\/li>\n<li>Quali linee guida di programmazione sono vincolanti?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Un buon prompt iniziale pu\u00f2 consolidare tali regole in modo duraturo. In questo modo non sar\u00e0 necessario spiegarle di nuovo ogni volta che si affronta un nuovo compito. L'IA conosce gi\u00e0 le linee guida e pu\u00f2 adattare i propri suggerimenti di conseguenza.<\/p>\n<p>Questo effetto non va sottovalutato. Molte piccole incongruenze derivano semplicemente dal fatto che le regole non vengono comunicate in modo coerente. I messaggi di avvio aiutano proprio a ridurre questo problema.<\/p>\n<h3>Diversi messaggi di avvio per diverse attivit\u00e0<\/h3>\n<p>Nel corso di un progetto, spesso emerge che non tutte le chat hanno le stesse esigenze. Una chat dedicata all'architettura richiede informazioni diverse rispetto a una chat dedicata alla documentazione. Una chat dedicata ai test funziona in modo diverso rispetto a una chat dedicata al frontend.<\/p>\n<p>Per questo motivo, spesso vale la pena sviluppare diversi modelli di avvio. Il nucleo comune rimane identico. Tutte le chat dispongono della stessa panoramica del progetto, della stessa documentazione e delle stesse regole di base.<\/p>\n<p>\u00c8 tuttavia possibile definire ulteriori elementi specifici per ogni attivit\u00e0.<\/p>\n<ul>\n<li>La chat sull'architettura si concentra sulle decisioni a lungo termine.<\/li>\n<li>La chat backend dal punto di vista tecnico.<\/li>\n<li>La chat dedicata alla documentazione: tracciabilit\u00e0 e conservazione delle conoscenze.<\/li>\n<li>La chat dedicata alla garanzia della qualit\u00e0: analisi degli errori e verifica critica.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Grazie a questa specializzazione, spesso si ottengono risultati nettamente migliori rispetto a quelli ottenibili con un prompt standard universale.<\/p>\n<h3>I messaggi di avvio si evolvono insieme al progetto<\/h3>\n<p>Un errore comune \u00e8 quello di creare una schermata di avvio una volta sola e poi non modificarla mai pi\u00f9. In realt\u00e0, ogni progetto di una certa entit\u00e0 \u00e8 soggetto a continui cambiamenti.<\/p>\n<p>Vengono sviluppati nuovi moduli. I processi cambiano. Si aggiungono decisioni tecniche. Per questo motivo \u00e8 opportuno verificare regolarmente anche le istruzioni di avvio. Ci\u00f2 che qualche mese fa era ancora sufficiente, oggi potrebbe gi\u00e0 risultare incompleto.<\/p>\n<p>\u00c8 buona norma considerare i prompt di avvio come documenti in continua evoluzione. Crescono di pari passo con il progetto e ne riflettono lo stato attuale. In questo modo, le nuove chat rimangono sempre aggiornate.<\/p>\n<h3>L'intelligenza artificiale deve pensare con noi, non limitarsi a eseguire<\/h3>\n<p>Un aspetto interessante dei moderni sistemi di IA \u00e8 che non si limitano a eseguire semplici istruzioni. Sono anche in grado di porre domande, analizzare e proporre miglioramenti. Un buon prompt iniziale non dovrebbe quindi contenere esclusivamente comandi.<\/p>\n<p>Spesso vale la pena chiedere espressamente all'IA di segnalare eventuali problemi. Ad esempio, \u00e8 possibile impostare il sistema in modo che segnali le incongruenze o che affronti attivamente le violazioni dell'architettura. In questo modo, l'IA si trasforma da semplice strumento a interlocutore aggiuntivo.<\/p>\n<p>Ovviamente non sostituisce il giudizio umano. Tuttavia, pu\u00f2 aiutare a individuare i rischi in una fase precoce.<\/p>\n<h3>Il percorso verso un approccio professionale<\/h3>\n<p>Molti sviluppatori iniziano a lavorare con l'IA in modo spontaneo e intuitivo. \u00c8 del tutto normale. Man mano che i progetti diventano pi\u00f9 grandi, per\u00f2, si vede che i processi strutturati offrono enormi vantaggi.<\/p>\n<p>I prompt iniziali rientrano in questa categoria di processi. Creano una base comune per tutte le chat, riducono le ripetizioni e garantiscono risultati coerenti. Ma soprattutto consentono di trasmettere le conoscenze in modo sistematico.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio questo aspetto che in futuro assumer\u00e0 probabilmente un'importanza sempre maggiore. Infatti, pi\u00f9 i progetti diventano grandi e pi\u00f9 i sistemi di IA diventano potenti, pi\u00f9 la qualit\u00e0 della preparazione determina il successo di un'iniziativa.<\/p>\n<p>Un buon prompt iniziale \u00e8 quindi molto pi\u00f9 di qualche semplice frase introduttiva. \u00c8 il biglietto d\u2019ingresso a un progetto. E spesso \u00e8 proprio questo biglietto d\u2019ingresso a determinare quanto sar\u00e0 produttiva la collaborazione che ne seguir\u00e0.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6234\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-8-Iterative-Entwicklung.jpg\" alt=\"Sviluppo iterativo del software\" width=\"1280\" height=\"720\" srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-8-Iterative-Entwicklung.jpg 1280w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-8-Iterative-Entwicklung-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-8-Iterative-Entwicklung-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-8-Iterative-Entwicklung-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-8-Iterative-Entwicklung-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1280px) 100vw, 1280px\" \/><\/p>\n<h2>Sviluppo iterativo anzich\u00e9 prompt mastodontici<\/h2>\n<p>Chi si avvicina per la prima volta all'intelligenza artificiale moderna spesso cerca quel prompt miracoloso in grado di risolvere tutti i problemi. L'idea \u00e8 allettante: basta descrivere il proprio progetto nel modo pi\u00f9 dettagliato possibile, cliccare su \u201eInvia\u201c e, in men che non si dica, si ottiene un progetto pronto all'uso, una struttura completa del database o addirittura un sistema software completo.<\/p>\n<p>A prima vista, questo approccio sembra logico. Dopotutto, i moderni sistemi di intelligenza artificiale dispongono di capacit\u00e0 impressionanti. Perch\u00e9 allora non provare a far svolgere il maggior numero possibile di compiti contemporaneamente?<\/p>\n<p>La pratica, tuttavia, mostra una realt\u00e0 diversa. Pi\u00f9 un compito diventa ampio e complesso, pi\u00f9 diventa importante adottare un approccio strutturato. I risultati migliori raramente si ottengono con un unico prompt mastodontico, ma piuttosto attraverso una serie di passaggi che si basano l\u2019uno sull\u2019altro.<\/p>\n<p>Proprio come una casa non viene costruita in un unico passaggio, ma richiede una fase di progettazione, la realizzazione delle fondamenta, la costruzione grezza, i lavori di finitura interna e le rifiniture, anche un software di successo si sviluppa gradualmente. L'intelligenza artificiale accelera questo processo, ma non lo sostituisce.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 i compiti di ampia portata sono problematici<\/h3>\n<p>Molti sviluppatori si trovano inizialmente di fronte a un fenomeno simile. Formulano una richiesta molto articolata e ricevono una risposta che li lascia di stucco. A un esame pi\u00f9 attento, per\u00f2, si rendono conto che mancano dettagli importanti o che alcune ipotesi non sono in linea con il progetto.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 non dipende dal fatto che l'intelligenza artificiale funzioni male. Piuttosto, la complessit\u00e0 del compito aumenta con ogni requisito aggiuntivo. Pi\u00f9 il compito diventa ampio, pi\u00f9 sono le interrelazioni che devono essere prese in considerazione contemporaneamente. Allo stesso tempo, cresce la probabilit\u00e0 che alcuni aspetti vengano trascurati o interpretati in modo errato.<\/p>\n<p>Soprattutto nei progetti software di grandi dimensioni, ci\u00f2 pu\u00f2 causare rapidamente dei problemi. Un piccolo errore nel modello di dati pu\u00f2 ripercuotersi su numerose altre aree. Una specifica poco chiara pu\u00f2 comportare in seguito un notevole lavoro di revisione. Per questo motivo, nella maggior parte dei casi \u00e8 pi\u00f9 sensato suddividere i progetti di grandi dimensioni in fasi pi\u00f9 piccole e gestibili.<\/p>\n<h3>Il potere dei piccoli passi<\/h3>\n<p>Un aspetto interessante dei moderni sistemi di intelligenza artificiale \u00e8 la loro capacit\u00e0 di reagire con straordinaria rapidit\u00e0 alle nuove informazioni. Ci\u00f2 rende particolarmente interessante un approccio iterativo al lavoro.<\/p>\n<p>Anzich\u00e9 cercare di sviluppare un sistema completo in un'unica fase, si lavora inizialmente su una piccola parte. Questa viene verificata, migliorata e documentata. Solo dopo si passa alla fase successiva.<\/p>\n<p>L'approccio ricorda i moderni metodi di sviluppo agile. Anzich\u00e9 lavorare per mesi verso un unico grande risultato finale, si ottengono molti piccoli risultati intermedi. Ciascuno di questi risultati pu\u00f2 essere valutato e, se necessario, corretto. Ci\u00f2 riduce notevolmente il rischio. Gli errori vengono individuati prima e gli adeguamenti possono essere implementati pi\u00f9 facilmente.<\/p>\n<h3>Dal generale al particolare<\/h3>\n<p>Una buona pratica consiste nel definire innanzitutto il quadro generale. All'inizio ci si pone domande del tipo:<\/p>\n<ul>\n<li>Qual \u00e8 il problema da risolvere?<\/li>\n<li>Quali sono i moduli principali necessari?<\/li>\n<li>Quali utenti utilizzano il sistema?<\/li>\n<li>Quali dati devono essere gestiti?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Solo una volta chiariti questi fondamenti si passa al livello successivo.<\/p>\n<ul>\n<li>Di seguito vengono descritti pi\u00f9 nel dettaglio i singoli moduli.<\/li>\n<li>Successivamente vengono sviluppati modelli di dati, processi e interfacce utente.<\/li>\n<li>Seguiranno poi i dettagli tecnici e le implementazioni concrete.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questo passaggio graduale dal generale al particolare presenta un grande vantaggio. L'IA pu\u00f2 sviluppare ogni livello sulla base delle decisioni gi\u00e0 confermate. Ci\u00f2 porta alla creazione di una struttura notevolmente pi\u00f9 stabile.<\/p>\n<h3>L'importanza degli esami intermedi<\/h3>\n<p>Un errore comune consiste nell'accettare immediatamente i risultati senza analizzarli a fondo. Proprio perch\u00e9 l'intelligenza artificiale opera cos\u00ec rapidamente, a volte si \u00e8 tentati di passare immediatamente alla fase successiva. A lungo termine, tuttavia, \u00e8 spesso pi\u00f9 sensato fermarsi consapevolmente dopo ogni fase importante.<\/p>\n<ul>\n<li>Il risultato \u00e8 in linea con gli obiettivi del progetto?<\/li>\n<li>Sono stati presi in considerazione tutti i requisiti?<\/li>\n<li>Ci sono possibili punti deboli?<\/li>\n<li>Le decisioni sono documentate in modo comprensibile?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sebbene tali verifiche intermedie richiedano un po' di tempo, spesso consentono di risparmiare un notevole dispendio di energie nelle fasi successive del progetto. Quanto prima vengono individuati i problemi, tanto pi\u00f9 conveniente sar\u00e0 risolverli.<\/p>\n<h3>Le iterazioni come processo di apprendimento<\/h3>\n<p>Un altro vantaggio dello sviluppo iterativo \u00e8 che non solo l'IA impara, ma anche lo sviluppatore stesso. Molti requisiti diventano realmente evidenti solo durante il lavoro.<\/p>\n<ul>\n<li>Un processo che inizialmente sembrava sensato potrebbe rivelarsi poco pratico.<\/li>\n<li>\u00c8 necessario estendere una struttura dati.<\/li>\n<li>Un'interfaccia utente richiede ulteriori informazioni.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Queste intuizioni fanno parte di ogni progetto. L'approccio iterativo non le trasforma in problemi, ma le rende una componente naturale dello sviluppo. Ogni iterazione migliora la comprensione condivisa del sistema. In questo modo, la qualit\u00e0 cresce passo dopo passo.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 all'inizio la perfezione raramente ha senso<\/h3>\n<p>Molti sviluppatori cercano di trovare soluzioni perfette gi\u00e0 durante i primi colloqui. \u00c8 comprensibile, ma spesso non \u00e8 necessario. Nella pratica, i sistemi migliori si sviluppano solitamente attraverso tanti piccoli miglioramenti.<\/p>\n<p>La prima versione di un modello di dati non deve essere perfetta. Lo stesso vale per la prima interfaccia utente. \u00c8 pi\u00f9 importante creare una base funzionante che possa poi essere ulteriormente sviluppata.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio qui che l'intelligenza artificiale mostra i suoi punti di forza. Consente infatti di apportare modifiche rapide e favorisce il miglioramento continuo. In questo modo diventa molto pi\u00f9 facile sperimentare nuove idee e ottimizzarle gradualmente.<\/p>\n<h3>L'intelligenza artificiale come sparring partner<\/h3>\n<p>Chi lavora in modo iterativo non utilizza l'IA solo come strumento di esecuzione. Essa diventa un interlocutore. Si possono discutere nuove idee. Si possono confrontare le alternative. Si possono analizzare i rischi.<\/p>\n<p>Questo rende lo sviluppo pi\u00f9 dinamico. Anzich\u00e9 dover attendere a lungo la realizzazione di un'idea, in breve tempo emergono proposte concrete che possono poi essere valutate e migliorate.<\/p>\n<p>Questo dialogo porta spesso a risultati migliori rispetto a una pianificazione rigida che si protrae per molti mesi.<\/p>\n<h3>La strada verso un risultato migliore<\/h3>\n<p>Pi\u00f9 un progetto diventa grande, pi\u00f9 evidente risulta il vantaggio di un approccio iterativo. I sistemi di grandi dimensioni raramente nascono da un unico progetto geniale, ma sono il risultato di una serie di decisioni che si basano l'una sull'altra.<\/p>\n<ul>\n<li>Ogni passo porta a nuove scoperte.<\/li>\n<li>Ogni iterazione migliora la comprensione.<\/li>\n<li>Ogni controllo migliora la qualit\u00e0.<\/li>\n<\/ul>\n<p>I moderni sistemi di IA accelerano notevolmente questo processo. Tuttavia, non lo sostituiscono. Per questo motivo, gli sviluppatori dovrebbero resistere alla tentazione di voler risolvere tutto con un unico prompt mastodontico.<\/p>\n<p>I progetti di maggior successo non nascono solitamente da un'idea geniale. Sono il risultato di tanti piccoli passi ben ponderati che, insieme, formano un grande insieme. Ed \u00e8 proprio qui che risiede una delle lezioni pi\u00f9 importanti dello sviluppo moderno di software basato sull'intelligenza artificiale.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6235\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-9-Entwicklerteam.jpg\" alt=\"Team di sviluppatori interattivo\" width=\"1280\" height=\"720\" srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-9-Entwicklerteam.jpg 1280w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-9-Entwicklerteam-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-9-Entwicklerteam-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-9-Entwicklerteam-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-9-Entwicklerteam-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1280px) 100vw, 1280px\" \/><\/p>\n<h2>L'intelligenza artificiale come team di sviluppatori virtuale<\/h2>\n<p>Molte persone continuano a considerare l'intelligenza artificiale come uno strumento particolarmente potente. Questa visione non \u00e8 sbagliata, ma spesso risulta riduttiva. Chi lavora a lungo con i moderni sistemi di IA, prima o poi fa un'esperienza interessante. La collaborazione sembra sempre meno l'utilizzo di uno strumento e sempre pi\u00f9 la collaborazione con un team.<\/p>\n<p>Ovviamente l'intelligenza artificiale non possiede coscienza, n\u00e9 interessi propri, n\u00e9 responsabilit\u00e0 personale. Tuttavia, \u00e8 in grado di assumere diversi ruoli, offrire diverse prospettive e svolgere compiti che in passato sarebbero stati distribuiti tra pi\u00f9 collaboratori.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio qui che risiede uno degli sviluppi pi\u00f9 interessanti nel campo dello sviluppo software moderno. Spesso il vero punto di forza non deriva dal fatto che una singola IA sia particolarmente intelligente, ma dalla combinazione di diverse modalit\u00e0 operative specializzate.<\/p>\n<p>Questo non significa che lo sviluppatore venga sostituito. Il suo ruolo si evolve piuttosto verso attivit\u00e0 di coordinamento, gestione e controllo qualit\u00e0.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 spesso un unico punto di vista non basta<\/h3>\n<p>Nei progetti software tradizionali, raramente tutte le parti coinvolte condividono la stessa prospettiva. Un architetto ragiona in modo diverso da un programmatore. Un tester si concentra su aspetti diversi rispetto a un progettista. Un project manager pone domande diverse rispetto a uno specialista di database. Questi diversi punti di vista offrono un grande vantaggio: gli errori vengono individuati prima e le soluzioni vengono valutate da pi\u00f9 prospettive.<\/p>\n<p>Proprio questo principio si presta sorprendentemente bene all'applicazione ai sistemi di IA. Anzich\u00e9 utilizzare l'IA esclusivamente come programmatore, \u00e8 possibile assegnarle diversi ruoli e farle esaminare la stessa questione da diverse prospettive.<\/p>\n<p>In questo modo si ottengono spesso risultati nettamente migliori. Ad esempio, una chat dedicata all'architettura pu\u00f2 elaborare una soluzione, mentre una chat dedicata al controllo qualit\u00e0 pu\u00f2 esaminarla in modo critico.<\/p>\n<p>Sebbene il dibattito si svolga all'interno di diverse realt\u00e0 legate all'intelligenza artificiale, segue gli stessi principi dei classici team di sviluppo.<\/p>\n<h3>L'architetto software virtuale<\/h3>\n<p>Il ruolo dell'architetto software \u00e8 particolarmente importante. Questa figura si occupa meno delle singole funzionalit\u00e0 e pi\u00f9 delle ripercussioni a lungo termine delle decisioni prese.<\/p>\n<ul>\n<li>Qual \u00e8 la struttura pi\u00f9 adeguata?<\/li>\n<li>Quali moduli dovrebbero essere separati?<\/li>\n<li>Come si possono tenere in considerazione eventuali ampliamenti futuri?<\/li>\n<li>Quali rischi comportano determinate scelte progettuali?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Mentre gli sviluppatori sono spesso comprensibilmente concentrati sul compito immediato, l'architetto virtuale considera il sistema nel suo complesso. Ci\u00f2 garantisce un ulteriore livello di sicurezza.<\/p>\n<p>Molti problemi futuri possono essere evitati se le questioni fondamentali relative all'architettura vengono valutate con anticipo. Soprattutto nei progetti di grandi dimensioni, questo approccio pu\u00f2 apportare un enorme valore aggiunto.<\/p>\n<h3>Lo sviluppatore virtuale<\/h3>\n<p>Il ruolo pi\u00f9 evidente rimane ovviamente quello dello sviluppatore. \u00c8 qui che prendono forma soluzioni concrete, query sui database, interfacce, interfacce utente e logica di business. La produttivit\u00e0 dei moderni sistemi di IA in questo ambito \u00e8 impressionante. Compiti che in passato avrebbero richiesto diverse ore o giorni possono spesso essere preparati in pochi minuti.<\/p>\n<p>Non bisogna per\u00f2 dimenticare un aspetto importante. La rapidit\u00e0 di implementazione non deve indurre a tralasciare l'analisi e la verifica. Anche il miglior sviluppatore virtuale ha bisogno di linee guida chiare, obiettivi definiti e una documentazione solida.<\/p>\n<p>In genere, pi\u00f9 solida \u00e8 questa base, migliori saranno i risultati.<\/p>\n<h3>Il tester virtuale<\/h3>\n<p>In molti progetti c'\u00e8 un ruolo che viene ancora sottovalutato: quello del tester. Gli sviluppatori si concentrano, comprensibilmente, sulla creazione di soluzioni. I tester si concentrano invece sull'individuazione dei problemi.<\/p>\n<p>Questo approccio \u00e8 radicalmente diverso. Una chat di test pu\u00f2 individuare in modo mirato i punti deboli. Pu\u00f2 simulare casi di errore, esaminare condizioni limite e porre domande critiche.<\/p>\n<ul>\n<li>Cosa succede in caso di dati non validi?<\/li>\n<li>Come si comporta il sistema in caso di dati mancanti?<\/li>\n<li>Quali problemi di sicurezza potrebbero sorgere?<\/li>\n<li>Quali casi particolari sono stati tralasciati?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questa prospettiva porta spesso a scoprire aspetti che non erano evidenti durante la fase di sviluppo vera e propria. Per questo motivo, spesso vale la pena far verificare le nuove funzionalit\u00e0 da un ruolo IA dedicato.<\/p>\n<h3>L'autore di documentazione virtuale<\/h3>\n<p>La documentazione raramente \u00e8 tra le attivit\u00e0 pi\u00f9 apprezzate di un progetto. Allo stesso tempo, \u00e8 per\u00f2 una delle pi\u00f9 importanti. Un autore di documentazione virtuale pu\u00f2 aiutare a conservare le conoscenze in modo sistematico. Redige descrizioni di progetto, documenta le decisioni, sintetizza le riunioni e aggiorna la documentazione tecnica.<\/p>\n<p>Il vantaggio principale \u00e8 che questo lavoro pu\u00f2 essere svolto parallelamente allo sviluppo. Anzich\u00e9 redigere la documentazione solo alla fine, essa diventa parte integrante del progetto.<\/p>\n<p>In questo modo le conoscenze rimangono disponibili in modo permanente e i nuovi membri del team \u2013 che si tratti di persone o di IA \u2013 possono familiarizzarsi con il lavoro molto pi\u00f9 rapidamente.<\/p>\n<h3>Il critico virtuale<\/h3>\n<p>Un ruolo particolarmente interessante \u00e8 quello del revisore critico. Questa chat persegue un obiettivo diverso rispetto agli altri partecipanti.<\/p>\n<p>Non deve limitarsi ad accettare. Deve mettere in discussione.<\/p>\n<p>Analizza le ipotesi, individua i punti deboli e verifica se le decisioni siano davvero sensate. Proprio gli sviluppatori tendono talvolta ad affezionarsi eccessivamente a una determinata soluzione. \u00c8 umano. Una chat con IA critica pu\u00f2 aiutare a mettere in luce punti di vista alternativi.<\/p>\n<ul>\n<li>Forse c'\u00e8 una soluzione pi\u00f9 semplice.<\/li>\n<li>Forse \u00e8 sfuggito un requisito importante.<\/li>\n<li>Potrebbero insorgere rischi a lungo termine.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Queste indicazioni sono spesso estremamente preziose.<\/p>\n<h3>L'uomo rimane il responsabile del progetto<\/h3>\n<p>Nonostante tutto l'entusiasmo suscitato dai moderni sistemi di IA, una cosa deve rimanere chiara: la responsabilit\u00e0 spetta sempre all'uomo. L'IA pu\u00f2 fornire suggerimenti, analizzare, verificare e documentare; pu\u00f2 persino simulare diverse prospettive. Tuttavia, le decisioni finali spettano sempre allo sviluppatore, all'imprenditore o al responsabile di progetto.<\/p>\n<p>\u00c8 anche logico. Solo le persone conoscono gli obiettivi commerciali di un progetto. Solo le persone sono in grado di valutare appieno gli aspetti economici, giuridici o strategici.<\/p>\n<p>L'intelligenza artificiale amplia le possibilit\u00e0. Tuttavia, non sostituisce la responsabilit\u00e0.<\/p>\n<h3>Il futuro del lavoro di squadra<\/h3>\n<p>Pi\u00f9 a lungo si lavora con l'intelligenza artificiale, pi\u00f9 diventa chiaro che i progetti di successo assomigliano sempre pi\u00f9 a una collaborazione tra persone e specialisti del digitale. Lo sviluppatore non lavora pi\u00f9 da solo. Allo stesso tempo, per\u00f2, non viene sostituito. Si sta invece delineando una nuova forma di lavoro di squadra.<\/p>\n<p>Una persona indica la direzione da seguire, prende le decisioni e si assume la responsabilit\u00e0 dei risultati. Diversi ruoli specializzati basati sull'intelligenza artificiale la supportano nelle fasi di analisi, sviluppo, documentazione, collaudo e controllo qualit\u00e0.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio qui che potrebbe risiedere uno dei cambiamenti pi\u00f9 significativi dei prossimi anni. La questione decisiva non sar\u00e0 se l'intelligenza artificiale sostituir\u00e0 gli esseri umani, bens\u00ec quanto gli esseri umani riusciranno a imparare a collaborare con un team di sviluppatori virtuale.<\/p>\n<p>Chi sapr\u00e0 gestire questa collaborazione sar\u00e0 in grado, in futuro, di realizzare progetti software in modo pi\u00f9 rapido, strutturato e con una qualit\u00e0 superiore rispetto al passato.<\/p>\n<h3>Agenti di IA, skill e la prossima fase evolutiva dello sviluppo software<\/h3>\n<p>Il video del Fraunhofer IEM qui riportato riprende un concetto che ricorre pi\u00f9 volte anche in questo articolo: il futuro dello sviluppo software potrebbe essere caratterizzato meno dalle singole applicazioni e molto pi\u00f9 dalla conoscenza, dal contesto e da agenti di IA specializzati. Al centro dell'attenzione ci sono le cosiddette \u201eskills\u201c, ovvero moduli strutturati di conoscenza e attivit\u00e0 che consentono ai sistemi di IA di eseguire autonomamente operazioni complesse.<\/p>\n<div class=\"lyte-wrapper\" style=\"width:640px;max-width:100%;margin:5px;\"><div class=\"lyMe\" id=\"WYL_ZL1Lw4aF9E4\"><div id=\"lyte_ZL1Lw4aF9E4\" data-src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/plugins\/wp-youtube-lyte\/lyteCache.php?origThumbUrl=%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FZL1Lw4aF9E4%2Fhqdefault.jpg\" class=\"pL\"><div class=\"tC\"><div class=\"tT\"><\/div><\/div><div class=\"play\"><\/div><div class=\"ctrl\"><div class=\"Lctrl\"><\/div><div class=\"Rctrl\"><\/div><\/div><\/div><noscript><a href=\"https:\/\/youtu.be\/ZL1Lw4aF9E4\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/plugins\/wp-youtube-lyte\/lyteCache.php?origThumbUrl=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FZL1Lw4aF9E4%2F0.jpg\" alt=\"Miniatura del video di YouTube\" width=\"640\" height=\"340\" \/><br \/>Guarda questo video su YouTube<\/a><\/noscript><\/div><\/div><div class=\"lL\" style=\"max-width:100%;width:640px;margin:5px;\"><\/div><br \/>\nAgenti IA e competenze: la fine dello sviluppo software tradizionale? | <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/@FraunhoferIEM\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Fraunhofer IEM<\/a><\/p>\n<p>Particolarmente interessante \u00e8 il parallelo con lo sviluppo moderno di software basato sull'intelligenza artificiale: l'attenzione non \u00e8 pi\u00f9 rivolta alle singole righe di codice, bens\u00ec alla descrizione di processi, regole e relazioni. Il video spiega in modo chiaro come tecnologie come l'MCP (Model Context Protocol), i sistemi a agenti e le fonti di conoscenza centralizzate possano interagire tra loro. Viene discussa anche la questione se il software classico verr\u00e0 integrato o parzialmente sostituito a lungo termine da sistemi di agenti flessibili. Indipendentemente dalla velocit\u00e0 con cui questo sviluppo proceder\u00e0, il video mostra in modo impressionante perch\u00e9 il contesto, la documentazione e la gestione della conoscenza potrebbero diventare in futuro alcune delle risorse pi\u00f9 importanti dei moderni progetti software.<\/p>\n<h2>Errori tipici nello sviluppo basato sull'intelligenza artificiale<\/h2>\n<p>La storia della tecnologia mostra ripetutamente uno schema simile. Non appena vengono messi a disposizione nuovi strumenti, molte persone si concentrano inizialmente sulle opportunit\u00e0 e molto meno sui rischi. \u00c8 successo con i primi computer, con i database, con l\u2019introduzione di Internet e oggi con l\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n<p>L'entusiasmo \u00e8 comprensibile. I moderni sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di svolgere in pochi minuti compiti che un tempo avrebbero richiesto ore o giorni. Analizzano i requisiti, elaborano progetti, scrivono codice e aiutano nella documentazione.<\/p>\n<p>Ma \u00e8 proprio questa rapidit\u00e0 che a volte causa dei problemi. Molti errori non derivano dal fatto che l'IA funzioni male, bens\u00ec dal fatto che le persone ne sottovalutano il funzionamento o trascurano alcuni principi fondamentali.<\/p>\n<p>Chi desidera sviluppare con successo progetti basati sull'intelligenza artificiale nel lungo periodo dovrebbe quindi conoscere le insidie pi\u00f9 comuni.<\/p>\n<h3>Errore n. 1: contesto insufficiente<\/h3>\n<p>L'errore probabilmente pi\u00f9 comune consiste nel fornire all'IA informazioni insufficienti. Molti sviluppatori formulano istruzioni molto concise e si aspettano comunque risultati estremamente precisi.<\/p>\n<ul>\n<li>L'IA dovrebbe sviluppare una funzione, ma non conosce il progetto.<\/li>\n<li>Deve progettare una struttura di database, ma non sa nulla dei processi aziendali.<\/li>\n<li>Deve progettare un'interfaccia utente, ma non conosce chi la utilizzer\u00e0 in futuro.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Naturalmente, l'IA pu\u00f2 comunque fornire delle risposte. Cercher\u00e0 di formulare ipotesi plausibili sulla base delle sue conoscenze generali. Il problema \u00e8 che queste ipotesi non sono necessariamente adatte al tuo progetto. Maggiore \u00e8 la lacuna di conoscenza, maggiore \u00e8 la probabilit\u00e0 di fraintendimenti.<\/p>\n<p>Per questo vale una semplice regola: quando un risultato non soddisfa le aspettative, spesso la causa non \u00e8 da ricercarsi nell'IA, ma nella mancanza di contesto.<\/p>\n<h3>Errore n. 2: compiti troppo impegnativi<\/h3>\n<p>Un altro errore comune consiste nell'affidare all'IA troppi compiti contemporaneamente. Soprattutto i principianti tendono a formulare istruzioni molto articolate: vorrebbero sviluppare un sistema ERP completo, progettare un'intera piattaforma o far creare un software aziendale completo.<\/p>\n<p>\u00c8 comprensibile pensarlo. Dopotutto, le prestazioni dei modelli moderni sono davvero impressionanti. Nella pratica, per\u00f2, i risultati migliori si ottengono solitamente procedendo per gradi. I progetti di grandi dimensioni dovrebbero essere suddivisi in compiti pi\u00f9 piccoli e chiaramente definiti.<\/p>\n<ul>\n<li>In primo luogo viene sviluppata l'architettura.<\/li>\n<li>A seguire, il modello dei dati.<\/li>\n<li>A seguire, i singoli moduli.<\/li>\n<li>E poi le interfacce utente.<\/li>\n<li>Infine, test e ottimizzazioni.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questo approccio non solo migliora la qualit\u00e0 dei risultati, ma facilita anche il controllo. \u00c8 molto pi\u00f9 semplice verificare piccoli passi piuttosto che soluzioni complete e di vasta portata.<\/p>\n<h3>Errore n. 3: mancanza di documentazione<\/h3>\n<p>Molti sviluppatori conoscono gi\u00e0 questo problema dai progetti tradizionali. Finch\u00e9 tutto \u00e8 ancora fresco nella memoria, la documentazione sembra superflua. Qualche settimana o qualche mese dopo, per\u00f2, la situazione \u00e8 spesso ben diversa.<\/p>\n<ul>\n<li>Perch\u00e9 \u00e8 stata creata questa tabella?<\/li>\n<li>Perch\u00e9 \u00e8 stata presa quella scelta architettonica?<\/li>\n<li>Perch\u00e9 \u00e8 stata preferita una determinata soluzione?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Senza una documentazione adeguata, queste informazioni vanno perse. Nei progetti di IA, questa lacuna ha spesso conseguenze ancora pi\u00f9 gravi. Le nuove chat non dispongono di informazioni sulle conversazioni precedenti. I nuovi membri del progetto non conoscono il contesto. Le decisioni importanti devono essere spiegate ogni volta da capo.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 genera discussioni inutili e doppioni. Una documentazione coerente del progetto \u00e8 quindi uno dei fattori chiave per il successo dello sviluppo software moderno.<\/p>\n<h3>Errore numero 4: fiducia cieca<\/h3>\n<p>La qualit\u00e0 dei sistemi di IA odierni pu\u00f2 essere davvero impressionante. Proprio per questo, a volte si corre il rischio di cadere in una tentazione pericolosa: si finisce per non mettere pi\u00f9 sufficientemente in discussione i risultati. Questo errore \u00e8 particolarmente frequente tra gli sviluppatori che hanno appena ottenuto i loro primi successi significativi con l'IA.<\/p>\n<p>Improvvisamente, le query complesse funzionano. Le interfacce vengono create automaticamente. La documentazione viene generata in pochi minuti. Tuttavia, nonostante tutti questi progressi, resta un fatto importante:<\/p>\n<ul>\n<li>L'intelligenza artificiale pu\u00f2 commettere errori.<\/li>\n<li>Pu\u00f2 interpretare erroneamente le relazioni.<\/li>\n<li>Pu\u00f2 basarsi su presupposti ormai superati.<\/li>\n<li>Pu\u00f2 sviluppare soluzioni tecniche che, pur sembrando plausibili, presentano tuttavia dei punti deboli.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per questo motivo, ogni decisione importante dovrebbe essere valutata con attenzione. La fiducia \u00e8 una cosa positiva. La fiducia cieca, invece, lo \u00e8 raramente.<\/p>\n<h3>Errore n. 5: passare da una chat all\u2019altra senza un ordine preciso<\/h3>\n<p>Man mano che l'esperienza nei progetti aumenta, spesso si creano numerose chat diverse. In linea di massima, ci\u00f2 \u00e8 utile. Il problema sorge per\u00f2 quando non esiste una struttura comune: in tal caso, le informazioni importanti si trovano sparse in vari posti.<\/p>\n<ul>\n<li>Le decisioni relative all'architettura vengono prese in una chat.<\/li>\n<li>La documentazione viene redatta in un altro documento.<\/li>\n<li>Le nuove funzionalit\u00e0 vengono sviluppate in un terzo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dopo qualche settimana, nessuno sa pi\u00f9 con esattezza dove si trovino le varie informazioni. Ne conseguono contraddizioni, incongruenze e un inutile sovraccarico di lavoro. Per questo motivo, i progetti dovrebbero essere organizzati in modo chiaro fin dall'inizio.<\/p>\n<p>Le chat specializzate sono utili, ma richiedono una base di conoscenze condivisa e una documentazione centralizzata. Solo cos\u00ec \u00e8 possibile creare un sistema globale coerente.<\/p>\n<h3>Errore n. 6: considerare l'IA come un oracolo<\/h3>\n<p>Un altro errore di ragionamento consiste nel considerare l'IA come un'autorit\u00e0 infallibile. Molte risposte sembrano formulate in modo convincente. \u00c8 proprio qui che a volte risiede il pericolo. L'IA presenta spesso i propri suggerimenti con grande sicurezza, anche quando sussistono delle incertezze. Ci\u00f2 non significa che intenda ingannare deliberatamente: opera semplicemente sulla base di probabilit\u00e0 statistiche.<\/p>\n<p>Per questo motivo \u00e8 importante imparare a valutare le risposte con spirito critico. Non tutte le formulazioni eleganti sono automaticamente corrette. Non tutte le spiegazioni dal tono tecnico sono automaticamente corrette. L'IA fornisce suggerimenti, non verit\u00e0 definitive.<\/p>\n<p>Prima si interiorizza questo atteggiamento, migliore sar\u00e0 la collaborazione.<\/p>\n<h3>Errore n. 7: non adeguare i processi<\/h3>\n<p>Alcuni sviluppatori cercano di lavorare con l'IA esattamente come facevano prima, senza di essa. Utilizzano i nuovi strumenti semplicemente come un generatore di codice pi\u00f9 veloce.<\/p>\n<p>In questo modo sprecano gran parte del potenziale. Il vero punto di forza dell'IA moderna non risiede solo nella scrittura di codice, ma anche nell'analisi, nella documentazione, nella pianificazione, nel controllo qualit\u00e0 e nella gestione delle conoscenze.<\/p>\n<p>Chi non adatta il proprio modo di lavorare spesso sfrutta solo una piccola parte delle possibilit\u00e0 a disposizione. Gli sviluppatori di successo imparano quindi a perfezionare i propri processi. Integrano sistematicamente l'intelligenza artificiale nei loro flussi di lavoro e creano nuove forme di collaborazione.<\/p>\n<h3>Gli errori fanno parte del processo di apprendimento<\/h3>\n<p>Nonostante tutti gli avvertimenti, c'\u00e8 un aspetto importante da non dimenticare. Gli errori sono normali. Ogni nuova tecnologia richiede esperienza. Nessuno \u00e8 in grado, fin dall'inizio, di creare prompt perfetti, documentazioni perfette o processi perfetti.<\/p>\n<p>In definitiva, anche la collaborazione con l'intelligenza artificiale \u00e8 una competenza che si sviluppa attraverso l'esperienza pratica. Con ogni progetto cresce la consapevolezza di quali informazioni siano importanti, quali metodi di lavoro funzionino e quali errori sia meglio evitare.<\/p>\n<p>Proprio per questo non bisogna considerare le battute d'arresto come un fallimento. Spesso sono semplicemente un segnale che un processo pu\u00f2 essere migliorato.<\/p>\n<p>Se si analizzano gli errori pi\u00f9 comuni, emerge un quadro interessante. La maggior parte dei problemi ha sorprendentemente poco a che fare con la programmazione. Essi derivano da informazioni mancanti, mancanza di struttura, documentazione insufficiente o aspettative errate.<\/p>\n<p>Spesso l'implementazione tecnica non rappresenta la sfida maggiore. La vera sfida consiste nell'organizzare le conoscenze, rendere comprensibili i nessi e strutturare in modo sensato la collaborazione tra l'uomo e l'intelligenza artificiale.<\/p>\n<p>Chi padroneggia questi fondamenti eviter\u00e0 automaticamente molti degli errori pi\u00f9 comuni. Ed \u00e8 proprio questo che alla fine porta non solo a un codice migliore, ma spesso anche a un software decisamente migliore.<\/p>\n<div class=\"lyte-wrapper\" style=\"width:640px;max-width:100%;margin:5px;\"><div class=\"lyMe\" id=\"WYL_FLZEcCHa5CQ\"><div id=\"lyte_FLZEcCHa5CQ\" data-src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/plugins\/wp-youtube-lyte\/lyteCache.php?origThumbUrl=%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FFLZEcCHa5CQ%2Fhqdefault.jpg\" class=\"pL\"><div class=\"tC\"><div class=\"tT\"><\/div><\/div><div class=\"play\"><\/div><div class=\"ctrl\"><div class=\"Lctrl\"><\/div><div class=\"Rctrl\"><\/div><\/div><\/div><noscript><a href=\"https:\/\/youtu.be\/FLZEcCHa5CQ\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/plugins\/wp-youtube-lyte\/lyteCache.php?origThumbUrl=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FFLZEcCHa5CQ%2F0.jpg\" alt=\"Miniatura del video di YouTube\" width=\"640\" height=\"340\" \/><br \/>Guarda questo video su YouTube<\/a><\/noscript><\/div><\/div><div class=\"lL\" style=\"max-width:100%;width:640px;margin:5px;\"><\/div><br \/>\nNon usare Codex prima di aver visto questo video! (La superapp ChatGPT) | <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/@everlastai\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Everlast AI<\/a><\/p>\n<h2>Esempio pratico di un progetto di grandi dimensioni<\/h2>\n<p>Finora ci siamo occupati soprattutto dei principi. Abbiamo parlato del perch\u00e9 il contesto sia pi\u00f9 importante del codice, del ruolo fondamentale della documentazione e di come i progetti pi\u00f9 grandi possano essere distribuiti su diverse chat specializzate.<\/p>\n<p>Ma com'\u00e8 la situazione nella pratica? La risposta \u00e8: sorprendentemente poco spettacolare.<\/p>\n<p>Molte persone immaginano lo sviluppo basato sull'intelligenza artificiale come se bastasse inserire un unico prompt per ottenere, poche ore dopo, un sistema software gi\u00e0 pronto. Queste percezioni sono ulteriormente rafforzate dai video promozionali e da dimostrazioni di grande effetto.<\/p>\n<p>La realt\u00e0 \u00e8 ben diversa. Anche con l'IA, i grandi progetti prendono forma passo dopo passo. La differenza non sta nel fatto che la pianificazione e la struttura diventino superflue. Al contrario: assumono un'importanza maggiore che mai.<\/p>\n<p>Per chiarire questo concetto, in questo capitolo prenderemo in esame un esempio tipico dello sviluppo di un sistema software di grandi dimensioni. Non si tratta di un prodotto specifico, bens\u00ec di un processo di sviluppo generalizzato, simile a quello che si pu\u00f2 riscontrare in molti progetti.<\/p>\n<h3>L'idea del progetto<\/h3>\n<p>Quasi ogni progetto nasce da un'idea. Si individua un problema, una lacuna nel mercato o un flusso di lavoro inefficiente e, partendo da l\u00ec, si sviluppa una visione per una nuova soluzione software.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio da questo punto che spesso ha inizio la prima collaborazione con l'IA. Anzich\u00e9 parlare subito di database o interfacce utente, si descrive innanzitutto l'obiettivo vero e proprio.<\/p>\n<ul>\n<li>Qual \u00e8 il problema da risolvere?<\/li>\n<li>Chi utilizzer\u00e0 il software in futuro?<\/li>\n<li>Quali vantaggi dovrebbe offrire?<\/li>\n<li>Quali soluzioni esistono gi\u00e0?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questo primo passo sembra spesso semplice, ma riveste un'enorme importanza. Pi\u00f9 l'idea di progetto \u00e8 formulata in modo chiaro, pi\u00f9 sar\u00e0 facile per l'IA inquadrare le decisioni successive. Una buona descrizione del progetto diventa cos\u00ec una sorta di bussola per tutte le fasi successive dello sviluppo.<\/p>\n<h3>Il modello di dati prende forma<\/h3>\n<p>Una volta definiti gli obiettivi fondamentali, si passa alla strutturazione vera e propria del progetto. In molti casi ci si concentra innanzitutto sui dati.<\/p>\n<ul>\n<li>Quali informazioni devono essere conservate?<\/li>\n<li>Quali oggetti esistono?<\/li>\n<li>Quali rapporti esistono tra loro?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Gi\u00e0 qui emerge uno dei grandi vantaggi dei moderni sistemi di intelligenza artificiale: possono aiutare a mettere in luce correlazioni che altrimenti si rischierebbe di trascurare.<\/p>\n<p>Allo stesso tempo, la responsabilit\u00e0 rimane a carico dello sviluppatore. L'intelligenza artificiale pu\u00f2 fornire suggerimenti, indicare alternative e progettare strutture. Tuttavia, spetta comunque agli esperti verificare se tali suggerimenti siano effettivamente validi.<\/p>\n<p>Spesso vengono elaborati diversi progetti, che vengono poi discussi e perfezionati. L'obiettivo non \u00e8 quello di creare un modello di dati il pi\u00f9 rapidamente possibile, bens\u00ec di svilupparne uno che sia sostenibile nel lungo periodo.<\/p>\n<h3>Si definisce l'architettura<\/h3>\n<p>Man mano che i dati diventano pi\u00f9 chiari, ha inizio la fase successiva. A questo punto sorge la domanda: in che modo i singoli componenti del sistema dovranno interagire tra loro?.<\/p>\n<ul>\n<li>Quali moduli sono necessari?<\/li>\n<li>Quali interfacce sono necessarie?<\/li>\n<li>Come andranno integrate le estensioni in futuro?<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00c8 proprio in questa fase che emerge il valore delle chat specializzate. Una chat dedicata all'architettura pu\u00f2 concentrarsi su questioni strutturali a lungo termine, mentre altre chat sviluppano gi\u00e0 i primi progetti di dettaglio.<\/p>\n<p>Parallelamente, la documentazione del progetto si arricchisce. Ogni decisione importante viene registrata, non solo il risultato, ma anche la motivazione alla base. In questo modo si crea, passo dopo passo, una base di conoscenze facilmente comprensibile.<\/p>\n<h3>I primi prototipi<\/h3>\n<p>Prima o poi arriva il momento in cui la teoria incontra la pratica.<\/p>\n<ul>\n<li>Stanno nascendo i primi prototipi.<\/li>\n<li>Si progettano interfacce utente.<\/li>\n<li>Si stanno effettuando dei test sulle query del database.<\/li>\n<li>Si simulano i flussi di lavoro.<\/li>\n<\/ul>\n<p>In questa fase molti sviluppatori notano un fenomeno interessante. I primi risultati visibili sono fonte di grande motivazione. Allo stesso tempo, emergono nuove questioni che non erano ancora evidenti in fase di pianificazione. Forse mancano alcuni campi. Forse \u00e8 necessario adeguare i processi. Forse si scopre che un presupposto iniziale non \u00e8 sostenibile.<\/p>\n<p>\u00c8 del tutto normale. Lo sviluppo di software non \u00e8 un processo lineare. Anche con l'intelligenza artificiale, la qualit\u00e0 si ottiene attraverso l'iterazione e il miglioramento continuo.<\/p>\n<h3>La collaborazione tra diversi ruoli nell'ambito dell'intelligenza artificiale<\/h3>\n<p>Man mano che i progetti diventano pi\u00f9 grandi, la divisione dei compiti assume un\u2019importanza sempre maggiore. Lo sviluppatore non lavora pi\u00f9 con un\u2019unica IA, ma con diversi ruoli specializzati.<\/p>\n<ul>\n<li>Una chat analizza l'architettura.<\/li>\n<li>Un altro si occupa dello sviluppo delle funzionalit\u00e0.<\/li>\n<li>Un terzo documenta le decisioni.<\/li>\n<li>Un quarto verifica eventuali punti deboli.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ne risulta un modo di lavorare sorprendentemente simile a quello dei classici team di sviluppatori. La differenza fondamentale sta nel fatto che questi ruoli sono flessibili e possono passare molto rapidamente da un compito all'altro.<\/p>\n<p>Ciononostante, il controllo finale spetta all'uomo. \u00c8 lui a decidere quali suggerimenti accettare e quali no.<\/p>\n<h3>L'importanza di una documentazione continua<\/h3>\n<p>Nel corso di progetti di grandi dimensioni diventa sempre pi\u00f9 chiaro perch\u00e9 la documentazione rivesta un ruolo cos\u00ec fondamentale. All\u2019inizio il progetto sembra ancora gestibile. Dopo alcuni mesi, per\u00f2, spesso si contano centinaia di decisioni, numerosi moduli e una moltitudine di dettagli tecnici.<\/p>\n<p>Senza una documentazione adeguata, gran parte di queste conoscenze andrebbe persa. Per questo motivo la documentazione non viene considerata un onere, ma una componente attiva del processo di sviluppo. In questo modo, i nuovi membri del team possono familiarizzarsi rapidamente con il progetto. Le decisioni prese in precedenza rimangono tracciabili. L'intero progetto diventa pi\u00f9 gestibile nel lungo periodo.<\/p>\n<p>Soprattutto nello sviluppo basato sull'intelligenza artificiale, questo aspetto \u00e8 uno dei fattori di successo pi\u00f9 importanti in assoluto.<\/p>\n<h3>I cambiamenti inevitabili<\/h3>\n<p>Nessun progetto software di grandi dimensioni rimane immutato. Emergono nuove esigenze. Le richieste dei clienti cambiano. Le tecnologie continuano a evolversi. Alcune idee si rivelano eccellenti, altre meno praticabili.<\/p>\n<p>Per questo motivo, ogni architettura dovrebbe essere sufficientemente flessibile da poter adattarsi ai cambiamenti. Ci\u00f2 sottolinea ancora una volta l'importanza di una documentazione accurata e di una struttura chiara. Migliori sono le basi, pi\u00f9 facile sar\u00e0 apportare modifiche in seguito.<\/p>\n<p>L'intelligenza artificiale pu\u00f2 aiutare ad analizzare le conseguenze dei cambiamenti e a sviluppare alternative. La decisione strategica, tuttavia, rimane di competenza dello sviluppatore.<\/p>\n<h3>Cosa accomuna i progetti di successo<\/h3>\n<p>Se si osservano diversi progetti di IA, emergono sempre modelli simili. I progetti di successo partono da una visione chiara. Presentano una struttura ben definita. Documentano le decisioni importanti. Suddividono i compiti pi\u00f9 grandi in parti pi\u00f9 piccole.<\/p>\n<p>E non considerano l'IA una soluzione miracolosa, bens\u00ec un partner efficiente all'interno di un processo di sviluppo pi\u00f9 ampio. Il vero punto di forza dell'IA moderna non sta nel generare software con un semplice clic. Il suo punto di forza sta nel supportare gli sviluppatori nelle fasi di analisi, pianificazione, implementazione e documentazione. \u00c8 proprio questo che apre nuove possibilit\u00e0.<\/p>\n<h3>Il percorso \u00e8 pi\u00f9 importante del primo suggerimento<\/h3>\n<p>Chi si avvicina per la prima volta allo sviluppo con l'IA spesso cerca il prompt perfetto. Dopo aver portato a termine alcuni progetti di una certa entit\u00e0, questa visione di solito cambia. Il successo di un progetto dipende raramente da un singolo input; ci\u00f2 che conta davvero \u00e8 l'intero processo.<\/p>\n<ul>\n<li>L'idea del progetto.<\/li>\n<li>L'analisi.<\/li>\n<li>L'architettura.<\/li>\n<li>La documentazione.<\/li>\n<li>La collaborazione tra diversi ruoli.<\/li>\n<li>Il miglioramento continuo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>L'intelligenza artificiale pu\u00f2 fornire un supporto in tutti questi ambiti. Tuttavia, non sostituisce la necessit\u00e0 di pensare in modo strutturato e di lavorare in modo sistematico. Per questo motivo, lo sviluppo basato sull'intelligenza artificiale di successo assomiglia, in definitiva, allo sviluppo di software di successo in generale.<\/p>\n<p>La differenza sta semplicemente nel fatto che oggi sono disponibili strumenti decisamente pi\u00f9 potenti. Ed \u00e8 proprio per questo che non sar\u00e0 il prompt migliore a determinare il successo di un progetto, bens\u00ec la qualit\u00e0 dell'intero processo di sviluppo.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6236\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-12-Zukunft.jpg\" alt=\"Il futuro dello sviluppo software\" width=\"1024\" height=\"576\" srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-12-Zukunft.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-12-Zukunft-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-12-Zukunft-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Softwareentwicklung-mit-KI-12-Zukunft-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<h2>Il futuro dello sviluppo software<\/h2>\n<p>Seguendo l'attuale dibattito sull'intelligenza artificiale, si potrebbe facilmente avere l'impressione che sia gi\u00e0 tutto deciso. Da una parte c'\u00e8 chi \u00e8 convinto che gli sviluppatori diventeranno presto superflui. Dall'altra, c'\u00e8 chi ritiene che l'IA sia solo una moda passeggera destinata a svanire nel giro di pochi anni.<\/p>\n<p>In base alla mia esperienza finora, ritengo che entrambi i punti di vista siano troppo semplicistici. Il vero sviluppo sta appena iniziando.<\/p>\n<p>Mentre scrivo questo articolo, sto lavorando a mia volta a un progetto software di ampia portata, sviluppato fin dall\u2019inizio con il supporto dell\u2019intelligenza artificiale. Non si tratta semplicemente di lasciare che l\u2019IA scriva il codice. La questione pi\u00f9 interessante \u00e8 come cambino i processi di sviluppo quando improvvisamente si ha a disposizione un assistente intelligente in modo permanente.<\/p>\n<p>Gi\u00e0 dopo poche settimane si notano evidenti differenze rispetto al metodo di lavoro tradizionale. Le idee possono essere valutate pi\u00f9 rapidamente. I progetti prendono forma in tempi pi\u00f9 brevi. La documentazione si arricchisce quasi automaticamente man mano che il progetto procede. Allo stesso tempo, per\u00f2, risulta chiaro che il raggiungimento di buoni risultati dipende ancora da strutture chiare, da una pianificazione accurata e da una comunicazione comprensibile.<\/p>\n<p>Gli strumenti cambiano. I principi fondamentali di uno sviluppo software di qualit\u00e0 rimangono sorprendentemente costanti.<\/p>\n<h3>Dalla programmazione al pensiero sistemico<\/h3>\n<p>Per molti decenni l'attenzione si \u00e8 concentrata sulla programmazione vera e propria. Chi voleva sviluppare software doveva padroneggiare i linguaggi di programmazione, imparare a usare le librerie e scrivere personalmente grandi quantit\u00e0 di codice.<\/p>\n<p>Questo quadro sta cambiando sempre pi\u00f9. Il codice sta diventando sempre pi\u00f9 una risorsa automatizzabile. La vera sfida si sta spostando verso l'analisi, l'architettura e la comprensione dei sistemi.<\/p>\n<p>Lo sviluppatore del futuro dedicher\u00e0 probabilmente meno tempo alla scrittura di singole funzioni e molto pi\u00f9 tempo alla descrizione dei sistemi, all'analisi dei requisiti e al coordinamento delle interrelazioni.<\/p>\n<p>La capacit\u00e0 di spiegare in modo comprensibile questioni complesse sta diventando pi\u00f9 importante che mai. In un certo senso, stiamo assistendo a un ritorno alle vere e proprie basi dello sviluppo software. L'attenzione non \u00e8 pi\u00f9 rivolta alla sintassi di un linguaggio di programmazione, bens\u00ec alla comprensione del problema.<\/p>\n<h3>La documentazione diventa un elemento fondamentale<\/h3>\n<p>Gi\u00e0 oggi si delinea chiaramente una tendenza. Mentre in passato la documentazione era spesso considerata un male necessario, oggi sta diventando sempre pi\u00f9 il fulcro di molti progetti.<\/p>\n<p>I sistemi di intelligenza artificiale possono operare solo sulla base delle informazioni di cui dispongono. Quanto pi\u00f9 un progetto \u00e8 ben documentato, tanto pi\u00f9 produttiva pu\u00f2 diventare la collaborazione. Ci\u00f2 determina un interessante cambiamento.<\/p>\n<p>La documentazione non \u00e8 pi\u00f9 destinata esclusivamente alle persone. Diventa al contempo una base di conoscenze per gli assistenti digitali. Si potrebbe dire che i progetti moderni si articolano sempre pi\u00f9 su due livelli. Da un lato c'\u00e8 il software vero e proprio. Dall'altro lato c'\u00e8 la base di conoscenze che descrive perch\u00e9 questo software esiste e come funziona.<\/p>\n<p>In futuro, questi due settori sono destinati a integrarsi sempre pi\u00f9 strettamente.<\/p>\n<h3>Team virtuali anzich\u00e9 singoli strumenti<\/h3>\n<p>Anche la collaborazione con l'IA continuer\u00e0 a evolversi. Oggi molti sviluppatori lavorano ancora con singole chat o singoli modelli. In futuro, probabilmente lavoreremo sempre pi\u00f9 spesso con interi gruppi di sistemi di IA specializzati.<\/p>\n<ul>\n<li>Un sistema progetta l'architettura.<\/li>\n<li>Un altro sviluppa le funzionalit\u00e0.<\/li>\n<li>Un altro esegue dei test.<\/li>\n<li>Un altro si occupa della documentazione.<\/li>\n<\/ul>\n<p>In questo contesto, l'uomo assume il ruolo di responsabile di progetto e ne determina la direzione. Questo modello assomiglia gi\u00e0 oggi in modo sorprendente ai classici team di sviluppatori. L'unica differenza sta nel fatto che i membri del team sono digitali e possono passare da un compito all'altro in pochi secondi.<\/p>\n<h3>Il significato dell'esperienza umana<\/h3>\n<p>Nonostante tutti i progressi tecnologici, una cosa rimane certa: l\u2019esperienza non perde di importanza. Anzi, al contrario: pi\u00f9 gli strumenti diventano potenti, pi\u00f9 diventa preziosa la capacit\u00e0 di prendere decisioni giuste.<\/p>\n<ul>\n<li>Un'intelligenza artificiale pu\u00f2 fornire suggerimenti.<\/li>\n<li>\u00c8 in grado di analizzare.<\/li>\n<li>Pu\u00f2 indicare delle alternative.<\/li>\n<li>\u00c8 persino in grado di individuare gli errori.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La responsabilit\u00e0 delle decisioni finali spetta comunque all'uomo. Chi comprende i processi, individua le interconnessioni ed \u00e8 in grado di pensare a lungo termine, godr\u00e0 anche in futuro di un enorme vantaggio.<\/p>\n<p>Il vero punto di forza non deriva solo dall'intelligenza artificiale. Deriva dalla combinazione dell'esperienza umana con l'intelligenza artificiale.<\/p>\n<h3>Dalla chat con IA alla memoria del progetto<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2026\/03\/lesportazione-dei-dati-di-chatgpt-spiega-come-le-vostre-chat-di-ki-diventano-un-sistema-di-conoscenza-personale\/\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignright wp-image-5296 size-medium\" src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/ChatGPT-Datenexport-300x200.jpg\" alt=\"Esportazione dei dati ChatGPT\" width=\"300\" height=\"200\" srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/ChatGPT-Datenexport-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/ChatGPT-Datenexport-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/ChatGPT-Datenexport-18x12.jpg 18w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/ChatGPT-Datenexport.jpg 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a>Chi sviluppa progetti software di grandi dimensioni con l'IA si rende presto conto che il collo di bottiglia non \u00e8 il codice, bens\u00ec la conoscenza del progetto. Requisiti, decisioni architetturali, modelli di dati e discussioni si accumulano spesso nel corso di settimane o mesi. \u00c8 proprio qui che si crea un interessante collegamento con il tema dell\u2019esportazione dei dati. Infatti, molte di queste informazioni sono gi\u00e0 presenti nelle discussioni sull\u2019IA tenutesi finora. Chi <a href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2026\/03\/lesportazione-dei-dati-di-chatgpt-spiega-come-le-vostre-chat-di-ki-diventano-un-sistema-di-conoscenza-personale\/\"><strong>Cronologia delle chat esportata e archiviata in modo sistematico<\/strong><\/a>, getta le basi per una memoria di progetto a lungo termine. Invece di dover spiegare ogni volta da capo le decisioni importanti, le analisi, i concetti e le soluzioni precedenti possono rimanere disponibili in modo permanente. In questo modo, dalle singole chat si crea passo dopo passo una base di conoscenze che pu\u00f2 essere utilizzata in seguito per la documentazione, lo sviluppo e persino per i propri sistemi di IA. Lo sviluppo di software con l'IA non significa quindi solo una programmazione pi\u00f9 veloce, ma anche la creazione consapevole di un archivio digitale di conoscenze.<\/p>\n<h3>La mia conclusione personale<\/h3>\n<p>Se ripenso alle mie esperienze passate con lo sviluppo basato sull'intelligenza artificiale, una cosa in particolare mi colpisce:<\/p>\n<p>La tecnologia non mi ha portato a riflettere meno. Mi ha portato a riflettere in modo diverso. Molte attivit\u00e0 che in passato occupavano una parte consistente del mio orario di lavoro oggi possono essere svolte molto pi\u00f9 rapidamente. Allo stesso tempo, \u00e8 cresciuta l\u2019importanza della struttura, della pianificazione e della documentazione.<\/p>\n<p>Proprio nel mio progetto attuale si vede continuamente quanto siano preziosi un contesto ben definito, una base di conoscenze centralizzata e processi chiaramente definiti. Non \u00e8 il singolo prompt a fare la differenza. Non \u00e8 la singola riga di codice. Nemmeno il sistema di IA utilizzato.<\/p>\n<p>Il fattore determinante \u00e8 la capacit\u00e0 di strutturare le conoscenze e di dare a un progetto una direzione chiara.<\/p>\n<p>Forse tra qualche anno guarderemo a questo periodo come all'introduzione di Internet o dei primi personal computer. Molte possibilit\u00e0 sono gi\u00e0 evidenti, ma \u00e8 ancora difficile valutare appieno le conseguenze a lungo termine.<\/p>\n<p>Una cosa, tuttavia, sembra gi\u00e0 oggi probabile: lo sviluppo del software sta per cambiare. Non perch\u00e9 le macchine improvvisamente facciano tutto da sole, ma perch\u00e9 le persone hanno a disposizione nuovi strumenti che ampliano le loro capacit\u00e0. Chi utilizza questi strumenti in modo intelligente pu\u00f2 lavorare in modo pi\u00f9 produttivo, imparare pi\u00f9 velocemente e portare a termine progetti pi\u00f9 grandi che mai.<\/p>\n<p>Il futuro, quindi, probabilmente non appartiene n\u00e9 all'uomo da solo n\u00e9 all'intelligenza artificiale da sola. Appartiene alla collaborazione tra le due parti. E proprio questa collaborazione non inizia con il codice.<\/p>\n<p>Tutto inizia con un'idea, una struttura chiara e la volont\u00e0 di sperimentare cose nuove.<\/p>\n<hr \/>\n\n\t\t\t<div class=\"display-post-types\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t<style type=\"text\/css\">\n\t\t\t#dpt-wrapper-42 { --dpt-text-align: left;--dpt-image-crop: center;--dpt-border-radius: 5px;--dpt-h-gutter: 10px;--dpt-v-gutter: 9px; }\t\t\t<\/style>\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">#dpt-wrapper-42 { --dpt-title-font-style:normal;--dpt-title-font-weight:600;--dpt-title-line-height:1.5;--dpt-title-text-decoration:none;--dpt-title-text-transform:none;--dpt-excerpt-font-style:normal;--dpt-excerpt-font-weight:400;--dpt-excerpt-line-height:1.5;--dpt-excerpt-text-decoration:none;--dpt-excerpt-text-transform:none;--dpt-meta1-font-style:normal;--dpt-meta1-font-weight:400;--dpt-meta1-line-height:1.9;--dpt-meta1-text-decoration:none;--dpt-meta1-text-transform:none;--dpt-meta2-font-style:normal;--dpt-meta2-font-weight:400;--dpt-meta2-line-height:1.9;--dpt-meta2-text-decoration:none;--dpt-meta2-text-transform:none; }<\/style><div class=\"dpt-main-header\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-main-title\">\n\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"dpt-main-title-text\">Articoli attuali sull'intelligenza artificiale<\/span>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\t\t\t\n\t\t\t\t<div id=\"dpt-wrapper-42\" class=\"dpt-wrapper dpt-mag1 land1 dpt-cropped dpt-flex-wrap\" >\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-entry has-thumbnail\" data-title=\"wie man heute schon ki-spezialisten ausbilden kann &#8211; chancen f\u00fcr unternehmen und azubis\" data-id=\"3120\"  data-category=\"allgemein b\u00fccher ki-systeme tipps &amp; anleitungen\" data-post_tag=\"buch datenbanken datenlogik denkmodelle k\u00fcnstliche intelligenz llm sprachmodell\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-entry-wrapper\"><div class=\"dpt-featured-content\"><div class=\"dpt-permalink\"><a href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2025\/10\/come-formare-gli-specialisti-ki-oggi-opportunita-per-aziende-e-tirocinanti\/\" class=\"dpt-permalink\"><span class=\"screen-reader-text\">Come si possono formare oggi gli specialisti dell'IA - opportunit\u00e0 per aziende e tirocinanti<\/span><\/a><\/div><div class=\"dpt-thumbnail\"><div class=\"dpt-thumbnail-inner\"><img width=\"1024\" height=\"683\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"Formazione di specialisti dell&#039;intelligenza artificiale\" context=\"dpt\" data-dpt-src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/ki-spezialist-ausbildung.jpg\" data-dpt-sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" data-dpt-srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/ki-spezialist-ausbildung.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/ki-spezialist-ausbildung-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/ki-spezialist-ausbildung-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/ki-spezialist-ausbildung-18x12.jpg 18w\" \/><\/div><span class=\"dpt-thumbnail-aspect-ratio\" style=\"padding-top: 75%\"><\/span><\/div><\/div><div class=\"sub-entry\"><h3 class=\"dpt-title\"><a class=\"dpt-title-link\" href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2025\/10\/come-formare-gli-specialisti-ki-oggi-opportunita-per-aziende-e-tirocinanti\/\" rel=\"bookmark\">Come si possono formare oggi gli specialisti dell'IA - opportunit\u00e0 per aziende e tirocinanti<\/a><\/h3><\/div><\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div><!-- .dpt-entry -->\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"dpt-entry has-thumbnail\" data-title=\"chatgpt-datenexport erkl\u00e4rt: wie deine ki-chats zu einem pers\u00f6nlichen wissenssystem werden\" data-id=\"5259\"  data-category=\"featured ki-systeme tipps &amp; 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Possono progettare modelli di dati, generare codice sorgente, sviluppare interfacce, redigere documentazione e persino creare test. Tuttavia, lo sviluppo di software di successo non si basa esclusivamente sulla scrittura di codice. \u00c8 necessario comprendere i requisiti, analizzare i processi aziendali, prendere decisioni e verificare i risultati. Questi compiti rimangono di competenza dell'uomo. L'IA pu\u00f2 aumentare enormemente la produttivit\u00e0, ma non sostituisce la necessit\u00e0 di competenze specialistiche, esperienza e gestione del progetto.<\/li>\n<li><strong>Qual \u00e8 l'intelligenza artificiale pi\u00f9 adatta allo sviluppo di software?<\/strong><br \/>\nNon esiste una risposta valida per tutti i casi. Sistemi diversi presentano punti di forza diversi. Alcuni modelli sono particolarmente efficaci nelle questioni relative all'architettura, altri nella generazione del codice o nella documentazione. Spesso ci\u00f2 che conta non \u00e8 tanto la scelta dello strumento, quanto la qualit\u00e0 delle informazioni fornite. Anche l'IA pi\u00f9 potente pu\u00f2 lavorare solo con le conoscenze che le vengono fornite. Processi efficaci, una documentazione chiara e un contesto ben definito sono solitamente pi\u00f9 importanti della denominazione concreta del modello.<\/li>\n<li><strong>Devo saper programmare per sviluppare software basato sull'intelligenza artificiale?<\/strong><br \/>\nUna conoscenza tecnica di base rimane estremamente preziosa. Sebbene i sistemi di IA possano svolgere molti compiti di programmazione, \u00e8 comunque necessario valutare i risultati, individuare gli errori e prendere decisioni. Chi comprende i database, l'architettura software e i processi aziendali ottiene di norma risultati nettamente migliori. Sebbene la barriera all'ingresso si stia abbassando notevolmente, le competenze specialistiche rimangono un importante vantaggio competitivo.<\/li>\n<li><strong>Perch\u00e9 il contesto riveste un ruolo cos\u00ec importante nello sviluppo dell'intelligenza artificiale?<\/strong><br \/>\nAll'inizio l'IA non conosce il tuo progetto. Non conosce n\u00e9 i tuoi obiettivi, n\u00e9 i tuoi processi, n\u00e9 le tue strutture di dati. Senza un contesto adeguato, deve basarsi su supposizioni. Maggiori sono le informazioni rilevanti a sua disposizione, migliore sar\u00e0 la sua capacit\u00e0 di sviluppare soluzioni adeguate. In molti progetti, la qualit\u00e0 dei risultati dipende pi\u00f9 dal contesto fornito che dal compito in s\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Quanto deve essere dettagliata la documentazione di un progetto?<\/strong><br \/>\nUna buona documentazione dovrebbe essere sufficientemente completa da rendere comprensibili i nessi, senza per\u00f2 diventare inutilmente complicata. Sono importanti gli obiettivi del progetto, i modelli di dati, le decisioni architetturali, le convenzioni di denominazione, i compiti in sospeso e le condizioni tecniche generali. L'obiettivo non \u00e8 la massima quantit\u00e0 di testo, ma la massima comprensibilit\u00e0. Una documentazione chiara \u00e8 spesso pi\u00f9 preziosa di centinaia di pagine di informazioni non strutturate.<\/li>\n<li><strong>Perch\u00e9 \u00e8 consigliabile suddividere i progetti pi\u00f9 grandi in pi\u00f9 chat basate sull'intelligenza artificiale?<\/strong><br \/>\nCon l'aumentare delle dimensioni di un progetto, crescono anche la complessit\u00e0 e la mole di informazioni. Quando tutti gli argomenti vengono trattati in un'unica chat, spesso le informazioni importanti passano in secondo piano. La suddivisione in chat dedicate all'architettura, allo sviluppo, alla documentazione e ai test garantisce una maggiore chiarezza nelle responsabilit\u00e0 e una migliore visione d'insieme. Allo stesso tempo, \u00e8 possibile sfruttare in modo mirato le diverse prospettive.<\/li>\n<li><strong>Che cos'\u00e8 un prompt di avvio e perch\u00e9 \u00e8 importante?<\/strong><br \/>\nUn prompt iniziale funge da introduzione standardizzata per le nuove chat. Descrive il progetto, rimanda alla documentazione, definisce le regole e spiega il ruolo che si desidera attribuire all'IA. In questo modo, le nuove chat dispongono immediatamente del contesto necessario. Ci\u00f2 consente di risparmiare tempo, riduce i malintesi e garantisce risultati coerenti nell'intero progetto.<\/li>\n<li><strong>\u00c8 necessario documentare ogni decisione?<\/strong><br \/>\nNon \u00e8 necessario documentare ogni minimo dettaglio. Ci\u00f2 che conta sono soprattutto le decisioni che potrebbero avere ripercussioni future sull'architettura, sul modello di dati o sui processi. Particolarmente utile \u00e8 documentare le motivazioni alla base di una decisione. Spesso il problema non \u00e8 la decisione in s\u00e9, ma il fatto che in seguito si finisca per dimenticare le considerazioni iniziali.<\/li>\n<li><strong>Come si pu\u00f2 evitare che l'intelligenza artificiale elabori soluzioni errate?<\/strong><br \/>\nNon esiste una sicurezza al 100%. La strategia migliore si basa su diversi elementi: fornire un contesto adeguato, suddividere i compiti in passaggi pi\u00f9 piccoli, verificare i risultati, effettuare dei test e documentare le decisioni importanti. L'intelligenza artificiale dovrebbe essere considerata un supporto, non un'autorit\u00e0 infallibile.<\/li>\n<li><strong>Quanto sono importanti i dati reali di esempio?<\/strong><br \/>\nI dati di esempio sono tra gli strumenti pi\u00f9 efficaci in assoluto. Aiutano l'IA a comprendere meglio le strutture, le relazioni e i casi d'uso tipici. Spesso, pochi set di dati realistici consentono di acquisire una comprensione maggiore rispetto a diverse pagine di descrizioni teoriche. Ovviamente, occorre tenere in debita considerazione la protezione dei dati e la riservatezza.<\/li>\n<li><strong>L'intelligenza artificiale pu\u00f2 essere d'aiuto anche nei progetti software gi\u00e0 avviati?<\/strong><br \/>\nS\u00ec. Spesso sono proprio i sistemi esistenti a trarre vantaggio dal supporto dell'intelligenza artificiale. \u00c8 possibile ampliare la documentazione, analizzare il codice esistente, comprendere le strutture dei dati e pianificare nuove funzionalit\u00e0. Il presupposto fondamentale, tuttavia, \u00e8 che siano disponibili informazioni sufficienti sul sistema esistente. Migliore \u00e8 la documentazione di partenza, pi\u00f9 efficace sar\u00e0 la collaborazione.<\/li>\n<li><strong>Quale ruolo avr\u00e0 lo sviluppatore in futuro?<\/strong><br \/>\nIl ruolo si sta spostando sempre pi\u00f9 dalla semplice programmazione verso l'analisi, l'architettura, la comunicazione e il controllo qualit\u00e0. Gli sviluppatori stanno assumendo sempre pi\u00f9 il ruolo di responsabili di progetto e architetti di sistema. La capacit\u00e0 di descrivere in modo comprensibile relazioni complesse sta diventando sempre pi\u00f9 importante. La programmazione rimane rilevante, ma non \u00e8 pi\u00f9 necessariamente al centro dell'attenzione.<\/li>\n<li><strong>Come gestire le risposte contraddittorie fornite dall'intelligenza artificiale?<\/strong><br \/>\nLe contraddizioni sono normali. Chat o modelli diversi possono proporre soluzioni diverse. Proprio per questo motivo, le decisioni importanti dovrebbero sempre essere prese sulla base di criteri chiari e comprensibili. Le regole di architettura, la documentazione e i test aiutano a valutare in modo oggettivo la qualit\u00e0 delle diverse proposte.<\/li>\n<li><strong>\u00c8 opportuno consentire all'IA l'accesso all'intera documentazione del progetto?<\/strong><br \/>\nIn linea di massima s\u00ec, purch\u00e9 la protezione dei dati, la riservatezza e le politiche aziendali lo consentano. In genere, maggiore \u00e8 la comprensione del progetto da parte dell'IA, migliore sar\u00e0 la qualit\u00e0 dei risultati. Soprattutto nel caso di progetti a lungo termine, vale la pena integrare in modo sistematico le fonti di conoscenza centrali e mantenerle aggiornate.<\/li>\n<li><strong>In che modo l'intelligenza artificiale influisce sui tempi di sviluppo dei progetti software?<\/strong><br \/>\nMolte attivit\u00e0 possono essere svolte molto pi\u00f9 rapidamente rispetto al passato. Concetti, documentazione, modelli di dati e primi prototipi vengono spesso realizzati in una frazione del tempo che occorreva in precedenza. Allo stesso tempo, permangono le necessit\u00e0 di pianificazione, collaudo e controllo qualit\u00e0. I progetti di qualit\u00e0 non diventano quindi automaticamente pi\u00f9 frenetici, ma spesso pi\u00f9 strutturati e produttivi.<\/li>\n<li><strong>Le piccole imprese possono trarre vantaggio dallo sviluppo di software basato sull'intelligenza artificiale?<\/strong><br \/>\nSono proprio le piccole imprese a trarne spesso i maggiori benefici. Laddove un tempo erano necessari interi team, oggi singoli sviluppatori o piccoli gruppi sono in grado di realizzare progetti che in passato sarebbero stati difficilmente fattibili dal punto di vista economico. L'intelligenza artificiale abbassa le barriere all'ingresso e aumenta la produttivit\u00e0 senza richiedere ingenti investimenti in grandi team di sviluppatori.<\/li>\n<li><strong>Quali sono gli errori pi\u00f9 comuni commessi dai principianti?<\/strong><br \/>\nGli errori pi\u00f9 comuni sono la mancanza di contesto, la documentazione insufficiente, compiti troppo ambiziosi e la fiducia cieca nei risultati dell'IA. Molti utenti si concentrano inizialmente sui singoli prompt e sottovalutano l'importanza della struttura, della gestione delle conoscenze e dell'organizzazione del progetto nel lungo periodo.<\/li>\n<li><strong>L'intelligenza artificiale sostituir\u00e0 completamente lo sviluppo tradizionale di software?<\/strong><br \/>\nAllo stato attuale, ci\u00f2 sembra improbabile. \u00c8 pi\u00f9 probabile che si verifichi un cambiamento radicale nelle modalit\u00e0 di lavoro. Molte attivit\u00e0 tecniche saranno automatizzate o notevolmente accelerate. Allo stesso tempo, analisi, comunicazione, architettura e pensiero strategico acquisiranno maggiore importanza. Il futuro dello sviluppo del software non risieder\u00e0 tanto nella sostituzione dell\u2019uomo quanto in una collaborazione sempre pi\u00f9 stretta tra esperienza umana e intelligenza artificiale.<\/li>\n<\/ol>\n<hr \/>\n\n\t\t\t<div class=\"display-post-types\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t<style type=\"text\/css\">\n\t\t\t#dpt-wrapper-43 { --dpt-text-align: left;--dpt-image-crop: center;--dpt-border-radius: 5px;--dpt-h-gutter: 10px;--dpt-v-gutter: 9px; }\t\t\t<\/style>\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">#dpt-wrapper-43 { --dpt-title-font-style:normal;--dpt-title-font-weight:600;--dpt-title-line-height:1.5;--dpt-title-text-decoration:none;--dpt-title-text-transform:none;--dpt-excerpt-font-style:normal;--dpt-excerpt-font-weight:400;--dpt-excerpt-line-height:1.5;--dpt-excerpt-text-decoration:none;--dpt-excerpt-text-transform:none;--dpt-meta1-font-style:normal;--dpt-meta1-font-weight:400;--dpt-meta1-line-height:1.9;--dpt-meta1-text-decoration:none;--dpt-meta1-text-transform:none;--dpt-meta2-font-style:normal;--dpt-meta2-font-weight:400;--dpt-meta2-line-height:1.9;--dpt-meta2-text-decoration:none;--dpt-meta2-text-transform:none; 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Chi governa oggi? Cosa significa questo per i rifugiati in Germania?<\/span><\/a><\/div><div class=\"dpt-thumbnail\"><div class=\"dpt-thumbnail-inner\"><img width=\"1024\" height=\"683\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"Siria e Damasco\" context=\"dpt\" data-dpt-src=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Syrien-Damaskus.jpg\" data-dpt-sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" data-dpt-srcset=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Syrien-Damaskus.jpg 1024w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Syrien-Damaskus-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Syrien-Damaskus-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.markus-schall.de\/wp-content\/uploads\/Syrien-Damaskus-18x12.jpg 18w\" \/><\/div><span class=\"dpt-thumbnail-aspect-ratio\" style=\"padding-top: 75%\"><\/span><\/div><\/div><div class=\"sub-entry\"><h3 class=\"dpt-title\"><a class=\"dpt-title-link\" href=\"https:\/\/www.markus-schall.de\/it\/2026\/01\/comera-la-siria-prima-della-guerra-chi-governa-oggi-cosa-significa-questo-per-i-rifugiati-in-germania\/\" rel=\"bookmark\">Com'era la Siria prima della guerra? Chi governa oggi? Cosa significa questo per i rifugiati in Germania?<\/a><\/h3><\/div><\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div><!-- .dpt-entry -->\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n<hr \/>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn Du mich vor wenigen Jahren gefragt h\u00e4ttest, wie Softwareentwicklung in zehn Jahren aussehen wird, h\u00e4tte ich vermutlich \u00fcber neue Programmiersprachen, bessere Frameworks oder leistungsf\u00e4higere Entwicklungsumgebungen gesprochen. Heute w\u00fcrde meine Antwort v\u00f6llig anders ausfallen. Die gr\u00f6\u00dfte Ver\u00e4nderung findet nicht bei den Werkzeugen statt, sondern bei der Art und Weise, wie wir als Entwickler denken und &#8230; <a title=\"Com&#039;era la Siria prima della guerra? Chi governa oggi? 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