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Un’ora di riunione, due repository, un piano: come lavora davvero un PM con l’AI

Un’ora e passa di chiamata per decidere cosa portare avanti sui firmware dei sensori, distribuiti in due repository. Il tipo di riunione che chiunque abbia gestito progetti tecnici riconosce: qualcuno propone uno scenario, qualcun altro lo smonta, si esplora una terza via e, a un certo punto, verso la fine, si torna alla prima ipotesi con un vincolo nuovo che nessuno aveva in mente all’inizio. Alla fine le decisioni ci sono, e sono buone. Il problema è che sono sparse in un materiale che le contraddice.

Quello che resta in mano è una trascrizione. Materiale grezzo, prezioso e sporco allo stesso tempo, in cui la stessa questione compare tre volte, con tre esiti diversi, e solo l’ultimo conta.

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Definition of Done per LLM

Con l’arrivo degli agenti e della loro autonomia operativa, dare a un LLM un compito complesso è diventato molto più semplice: glielo descrivi e si mette al lavoro da solo, aprendo i file e lanciando i comandi necessari, iterando senza che io debba intervenire a ogni passaggio. Il rovescio della medaglia è che un agente lasciato a briglia sciolta parte volentieri per la tangente. Per questo Claude Code ha aggiunto /goal, un comando pensato per favorire la convergenza: gli dai una condizione di completamento e l’agente continua a lavorare turno dopo turno finché quella condizione non risulta soddisfatta, senza che tu lo solleciti ogni volta.

È uno strumento utilissimo, con un dettaglio che però cambia tutto: converge verso la condizione che gli scrivi tu e, quando la condizione è buona, l’autonomia lavora per te; quando è vaga, lavora comunque, solo che a vuoto, e te ne accorgi dal conto dei token.