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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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Orologi, Nuvole e Pensiero Avversariale

Devo andare a ritroso di quasi due anni, perché la storia ha un inizio preciso anche se all’epoca non lo sapevo.

Nel luglio 2024 ho scritto un post su come stavo usando gli LLM e sul nudging comportamentale che avevo scoperto nelle interazioni con questi strumenti. Non era ancora pensiero critico sistematico, ma era la prima volta che mi ponevo esplicitamente il problema: cosa fa davvero l’LLM quando risponde, e cosa fa a me nel farlo?

A maggio 2025 l’ho capito meglio, nel senso più scomodo possibile. Leggendo del comportamento di Claude Opus 4 nei test di sicurezza di Anthropic, ho deciso di fare quello che chiamo un esperimento mentale: ho interrogato Sonnet 4 su se stesso, sui propri “miglioramenti rivoluzionari”, sulla differenza reale rispetto alla versione precedente. Il modello ha ammesso che il 70% di quei miglioramenti era ottenibile con Sonnet 3.7 grazie a un adeguato prompt engineering. La differenza reale era del 10-15%, non del 50-100% che il marketing suggeriva. Ho scritto di questo in Farsi gabbare dagli LLM, un altro esperimento mentale, e il titolo era già una risposta: il problema non era il modello, ero io che non stavo verificando abbastanza.

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Adversarial verification come metodo

Se avete letto il post sugli agenti disfunzionali, conoscete già la storia. Stavo sviluppando CarePlatform con cinque agenti AI in ruoli espliciti: PM, Developer, QA, Security, UX. Le prime otto iterazioni sembravano filare lisce. I task venivano contrassegnati come completati. I test salivano: 35, 92, 200. Tutto sotto controllo. Solo che non lo era.

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