{"id":4870,"date":"2026-08-11T09:45:35","date_gmt":"2026-08-11T08:45:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fullo.net\/blog\/?p=4870"},"modified":"2026-08-11T09:49:26","modified_gmt":"2026-08-11T08:49:26","slug":"unora-di-riunione-due-repository-un-piano-come-lavora-davvero-un-pm-con-lai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fullo.net\/blog\/2026\/08\/11\/unora-di-riunione-due-repository-un-piano-come-lavora-davvero-un-pm-con-lai\/","title":{"rendered":"Un’ora di riunione, due repository, un piano: come lavora davvero un PM con l’AI"},"content":{"rendered":"\n

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 \u00e8 che sono sparse in un materiale che le contraddice.<\/p>\n\n\n\n

Quello che resta in mano \u00e8 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.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Alla fine della chiamata ho scritto un prompt. Non un prompt elegante, ma uno di quelli che escono di getto mentre hai ancora la riunione in testa. Poi l’ho ripulito, e la versione leggibile \u00e8 questa:<\/p>\n\n\n\n

Contesto: riunione sulle attivit\u00e0 da portare avanti sui firmware dei sensori,\nrepository A e repository B. Ti do il transcript integrale.\n\nLeggi il transcript tenendo presente che \u00e8 materiale grezzo: gli scenari\ndiscussi all'inizio sono corretti da quelli discussi alla fine. In caso di\ncontraddizione vale l'ultima posizione emersa, non la prima.\n\nEstrai gli scenari emersi e per ciascuno indica punti di forza e punti di\ndebolezza. Usa due valutatori separati, uno per i primi e uno per i secondi,\nsenza farli dialogare. Ogni costo di realizzazione dichiarato va ancorato allo\nstorico di sviluppo dei due repository o alle decisioni gi\u00e0 registrate nella\nknowledge base del progetto, non a una stima libera.\n\nCostruisci un piano d'azione e fallo verificare da un agente che non ha\npartecipato alla stesura. La verifica ha due criteri: ogni affermazione del\npiano deve riportare il punto del transcript da cui proviene, e deve risultare\ncoerente con le milestone pubblicate su GitHub.\n\nConsegna il piano come tabella. Non procedere oltre: aspetta la mia conferma\nprima di qualsiasi operazione.<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Sembra lungo. Sono cinque mosse, e nessuna \u00e8 decorativa: ognuna chiude una porta da cui l’output sarebbe uscito storto.<\/p>\n\n\n\n
Le cinque mosse, una per volta<\/h2>\n\n\n\n
La prima riguarda il tempo.<\/strong> Un modello che legge un transcript non ha nessun motivo per sapere che le posizioni hanno una cronologia interna, e nel dubbio tratta tutto come materiale di pari dignit\u00e0, con una tendenza a dare peso a ci\u00f2 che incontra per primo. Il risultato \u00e8 un piano che mescola l’ipotesi scartata alle otto e mezza con la decisione presa alle nove e quaranta, presentandole con la stessa faccia. Dichiarare che vale l’ultima posizione emersa costa una riga e vale per tutto il resto, perch\u00e9 senza quella riga ogni verifica successiva opera su materiale gi\u00e0 inquinato.<\/p>\n\n\n\n
La seconda riguarda la provenienza.<\/strong> Ogni affermazione del piano deve riportare il punto del transcript da cui proviene. Non \u00e8 pignoleria da revisore: \u00e8 l’unico modo per distinguere ci\u00f2 che \u00e8 stato detto da ci\u00f2 che \u00e8 plausibile che sia stato detto, e la seconda categoria \u00e8 esattamente quella in cui i modelli sono pi\u00f9 bravi e pi\u00f9 pericolosi. Con la provenienza in chiaro, una riga senza riferimento diventa visibile a colpo d’occhio, e nella mia esperienza \u00e8 l\u00ec che si nascondono le sintesi troppo ordinate per essere vere.<\/p>\n\n\n\n
La terza riguarda la separazione.<\/strong> Se chiedi a un solo agente le forze e le debolezze di uno scenario, ottieni una simmetria fittizia: tre punti di qua, tre punti di l\u00e0, un equilibrio che rassicura e non informa. Due valutatori che non dialogano producono invece due liste asimmetriche, e l’asimmetria \u00e8 il dato. Uno scenario con due forze deboli e sei debolezze robuste ti dice qualcosa che il bilancino non ti direbbe mai. \u00c8 lo stesso principio su cui avevo costruito adversarial-verify<\/a>, nato dopo aver scoperto che cinque agenti in ruoli espliciti<\/a> si dichiaravano a vicenda soddisfatti mentre il lavoro non era stato fatto.<\/p>\n\n\n\n
La quarta riguarda i costi.<\/strong> Ogni stima di sforzo va ancorata allo storico di sviluppo dei repository o alle decisioni gi\u00e0 registrate, mai lasciata alla stima libera. Un modello a cui chiedi quanto costa una modifica produce un numero, sempre, e quel numero ha la stessa consistenza di un sondaggio fatto a una persona sola. Ancorarlo allo storico significa chiedergli di guardare quanto \u00e8 costato fare cose simili in quel codebase, con quei vincoli. Vale qui la regola che avevo gi\u00e0 messo nero su bianco parlando di definition of done<\/a>: un delta senza baseline \u00e8 un auspicio.<\/p>\n\n\n\n
La quinta riguarda l’uscita.<\/strong> Il piano arriva sotto forma di tabella e l’agente si ferma l\u00ec. Il formato tabellare non \u00e8 una preferenza estetica, \u00e8 ci\u00f2 che rende il risultato ispezionabile riga per riga: ogni scenario, la sua provenienza, le sue forze, le sue debolezze, il suo costo ancorato. E il cancello finale, “aspetta la mia conferma”, blocca la mia decisione proprio in un momento in cui sarebbe comodissimo lasciarla andare.<\/p>\n\n\n\n
<\/div><\/span>
\n
\n
PENSARE 
CON GLI LLM, THE RIGHT WAY<\/a>

\u00c8 su leanpub<\/h2>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
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COMPRALO SUBITO<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
Ma il prompt d\u00e0 qualcosa per scontato…<\/h2>\n\n\n\n
Quel prompt funziona per un motivo non esplicito: quando l’agente cerca le decisioni gi\u00e0 prese, le trova.<\/p>\n\n\n\n
Nel progetto, la knowledge base \u00e8 una cartella di file, uno per decisione, con una numerazione progressiva che non si riusa n\u00e9 si riordina. Ogni file ha lo stesso scheletro: il contesto verificato sul codice, i vincoli che non possiamo cambiare, le opzioni considerate con il loro costo, la decisione scritta al presente in una frase chiara, le conseguenze operative che diventano issue collegate.<\/p>\n\n\n\n
Il criterio per finire l\u00ec dentro \u00e8 uno solo: se cambio idea su questo, devo toccare pi\u00f9 di un repository? Se s\u00ec, la decisione va registrata; se no, resta nel firmware che la riguarda. Questo mantiene la cartella piccola e leggibile, condizione affinch\u00e9 serva a qualcosa.<\/p>\n\n\n\n
Ci sono due dettagli che valgono pi\u00f9 di tutto il resto.<\/p>\n\n\n\n
Il primo \u00e8 che una decisione superata non si cancella. Passa allo stato “superata da”, seguito dal numero di chi l’ha sostituita, e resta dov’\u00e8. Il valore sta nel sapere che ci avevamo gi\u00e0 pensato, e nel non rifare la stessa discussione tra sei mesi arrivando per caso a una conclusione diversa senza accorgersene.<\/p>\n\n\n\n
Il secondo \u00e8 un campo che si chiama “cosa la farebbe cambiare”: il fatto nuovo che ci farebbe riaprire la questione. Se non riesci a scriverlo, la decisione probabilmente non \u00e8 ancora matura. Chi ha letto l’articolo sulle quattro decisioni prima di integrare l’AI<\/a> riconosce il segnale di riconsiderazione dei canvas, sceso dalla scala della strategia a quella della singola scelta tecnica. Senza quel campo la decisione non invecchia, marcisce.<\/p>\n\n\n\n
Qui si vede chiaramente la differenza tra le due met\u00e0 del sistema. La regola di precedenza temporale, nel transcript, devo dichiararla a mano nel prompt, ogni volta, perch\u00e9 il materiale grezzo \u00e8 grezzo per definizione. Nella knowledge base quella stessa regola \u00e8 incorporata nella struttura: lo stato “superata da” fa il lavoro senza che nessuno debba ricordarselo. Il tempo speso una volta per dare forma alla fonte \u00e8 tempo che smetti di spendere a ogni interrogazione.<\/p>\n\n\n\n
E la knowledge base non \u00e8 composta solo da documenti tecnici. Ci finiscono i transcript, le discussioni sulle issue, il tempo effettivamente impiegato a chiudere un problema. \u00c8 la parte che di solito evapora, e che invece \u00e8 esattamente quella che serve quando devi stimare un costo o ricostruire perch\u00e9 una scelta fu presa. Sono anche materiali che vivono in contesti diversi e che raramente un solo contesto di lavoro riesce a tenere insieme, un problema su cui sono gi\u00e0 tornato parlando di project traversing<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
A questo punto va detta la precondizione, perch\u00e9 \u00e8 la domanda che si fa chi legge. Un prompt come quello sopra chiede alla fonte di esistere. Se nel vostro progetto non c’\u00e8 un tracker delle issue con discussioni leggibili, un archivio delle email che conti qualcosa, una traccia di dove sono finite le ore, allora la quarta mossa gira a vuoto e l’agente vi restituisce numeri inventati con una faccia molto seria. Ogni tanto, sui progetti che valuto piccoli, ci casco ancora anch’io: tengo tutte le decisioni nella mia testa, e me ne pento sempre. Quel materiale serve comunque, LLM o non LLM, ed \u00e8 semplicemente il mestiere. La buona notizia \u00e8 che quasi tutti ce l’hanno gi\u00e0, sparso in tre posti diversi e mai interrogato.<\/p>\n\n\n\n
Dove va il tempo, davvero<\/h2>\n\n\n\n
Vale la pena essere precisi sul beneficio, perch\u00e9 la promessa facile sarebbe che l’AI accorcia la decisione. Non la accorcia. Semmai la allunga, visto che questo metodo aggiunge una verifica di provenienza, due valutazioni separate e un cancello di conferma.<\/p>\n\n\n\n
Il tempo si guadagna ai due estremi. Prima, perch\u00e9 le informazioni utili sono gi\u00e0 raccolte e visibili invece che sparse tra la memoria personale, le chat e gli allegati, e la fase di ricostruzione del contesto, quella che divora le ore, si riduce a un’interrogazione. Dopo, perch\u00e9 da un piano approvato posso far generare le issue, assegnarle, collegare la documentazione di corredo: tutta la manovalanza che sta tra la decisione presa e la decisione eseguita.<\/p>\n\n\n\n
In mezzo resta il giudizio, che costa quanto prima e va bene cos\u00ec. Automatizzare la ripetizione e tenersi il giudizio \u00e8 il crinale su cui si gioca questo mestiere.<\/p>\n\n\n\n
Resta l’obiezione seria, quella che mi farei se leggessi questo articolo scritto da un altro: mantenere la knowledge base costa, e costa a ogni decisione, cio\u00e8 proprio alla persona che dovrebbe risparmiare tempo. Vero. Solo che il confronto giusto non \u00e8 tra scriverla e non scriverla: \u00e8 tra scriverla e pagare il conto di non averla. E quel conto l’ho visto arrivare pi\u00f9 volte. Un team con rotazione alta, dove chi aveva preso una scelta tecnica ha cambiato ruolo o \u00e8 uscito, ricomincia da capo ogni anno: rimette in discussione decisioni gi\u00e0 istruite, riapre analisi gi\u00e0 fatte, e a volte reinventa la stessa ruota con un raggio leggermente diverso, che \u00e8 il modo pi\u00f9 elegante di accumulare debito tecnico. \u00c8 un dato aneddotico, mio, non uno studio, e va preso per quello che \u00e8. Ma l’ordine di grandezza non \u00e8 dubbio: mezz’ora per registrare una decisione che attraversa due repository pesa pi\u00f9 di una settimana di discussioni per ricostruire perch\u00e9 fu presa.<\/p>\n\n\n\n
La morale: chi lo costruisce se lo tiene<\/h2>\n\n\n\n
Da questa pratica \u00e8 nato un nuovo corso per project e product manager (che estende quello gi\u00e0 fatto)<\/a> , che accompagna “Pensare con gli LLM, the Right Way<\/a>“<\/em>. Due edizioni gi\u00e0 erogate in business school, due in programma per l’autunno, e un collaudo quotidiano nelle startup che seguo, che \u00e8 poi il posto dove il metodo si rompe o regge.<\/p>\n\n\n\n
La cosa che ho visto accadere in aula \u00e8 ci\u00f2 che mi interessa di pi\u00f9. I partecipanti non ricevono il sistema gi\u00e0 fatto: lo costruiscono uno strato alla volta, dal prompt usa e getta fino all’orchestrazione, e all’ultimo esercizio provano a smontare l’output di cui vanno pi\u00f9 fieri. Chi arriva a una scelta progettuale partendo dal basso ne capisce il meccanismo e, a quel punto, se la porta via.<\/p>\n\n\n\n
Il che porta a una domanda che in aula arriva puntuale: un prompt del genere, se lo uso spesso, tanto vale impacchettarlo come skill. A volte s\u00ec, ed \u00e8 la strada gi\u00e0 tracciata con adversarial-verify<\/a>, che viveva nei prompt di un progetto prima di diventare uno strumento a s\u00e9 stante. A volte no, e la risposta onesta \u00e8 che dipende da dove proviene la vostra informazione. Io lavoro molto sulle trascrizioni delle chiamate, quindi un filtro per le trascrizioni mi serve ogni giorno. Un team che decide tutto nei commenti delle issue di GitHub, con la discussione gi\u00e0 scritta e ordinata, di quel filtro non sa che farsene: gli servir\u00e0 qualcos’altro, magari nulla. La parte che si insegna, e che nessuna skill vi regala, \u00e8 riconoscere quale dei due team siete.<\/p>\n\n\n\n
\u00c8 esattamente il motivo per cui il libro parla di pensare bene e non di tecnicismi. I comandi cambiano a ogni versione, i modelli si rinominano, le funzioni di ieri diventano deprecate con due settimane di preavviso. Le cinque mosse di quel prompt, invece, sono domande su come si decide, e quelle invecchiano molto pi\u00f9 lentamente.<\/p>\n\n\n\n
Se dovessi ridurre tutto a una riga: l’AI non vi restituisce il tempo della decisione, vi restituisce il tempo intorno. Ma solo se il progetto si \u00e8 preso la briga di ricordare cosa ha gi\u00e0 deciso, e perch\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
E voi, dove finiscono oggi le decisioni prese nelle vostre riunioni?<\/p>\n\n\n\n
Vuoi parlarne o seguire un corso in azienda su questi temi? <\/strong>

Contattami<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
TL;DR: il valore non sta nel prompt, sta in cosa il prompt pu\u00f2 interrogare<\/p>\n
Un project manager che usa l’AI per scrivere le email sta usando un martello per aprire le buste. Il salto avviene quando il prompt smette di essere una richiesta isolata e diventa il modo di interrogare un progetto che si \u00e8 gi\u00e0 preso la briga di ricordare le proprie decisioni. Qui racconto un caso vero: un transcript di riunione sui firmware di due repository, un prompt scritto di getto a fine chiamata, e la knowledge base che rende quel prompt possibile. Il tempo risparmiato non \u00e8 nella decisione. \u00c8 prima e dopo.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4871,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"templates\/template-cover.php","format":"standard","meta":{"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[2301,2461,5],"tags":[2430,2457,175,2412,2465,2466,813,2443],"class_list":["post-4870","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-advisoring","category-artificial-intelligence","category-tecnologia","tag-claude","tag-leanpub","tag-libri","tag-llm","tag-pensare-con-llm-2","tag-product-management","tag-project-management","tag-skills"],"yoast_head":"\nUn'ora di riunione, due repository, un piano: come lavora davvero un PM con l'AI - Fullo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.fullo.net\/blog\/2026\/08\/11\/unora-di-riunione-due-repository-un-piano-come-lavora-davvero-un-pm-con-lai\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Un'ora di riunione, due repository, un piano: come lavora davvero un PM con l'AI - Fullo\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"TL;DR: il valore non sta nel prompt, sta in cosa il prompt pu\u00f2 interrogare Un project manager che usa l'AI per scrivere le email sta usando un martello per aprire le buste. 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