App Modernization AI-Driven - Come cambia l'intero ciclo di progetto

[Musica] Ciao a tutti e benvenuti a BDeclash, il mondo dell'informazione tecnologico raccontata attraverso le storie di chi ci lavora. [Musica] Ciao a tutti benvenuti a questa nuova puntata di BDeclash. Oggi parliamo di app modernization e i driven come cambia l'intero ciclo di progetto, lo facciamo anzi. Siamo in compagnia, ok, di Margherita Rissieri, c'è la Margherita. Ciao Fabio, ciao a tutti. E con Giuseppe Battiato. Ciao a tutti, grazie Fabio per l'invito. E qui oggi fondamentalmente abbiamo un obiettivo. L'obiettivo è quale un'anzitutto di lo farlo un po' veloce, ok? E' un po' come quando ascoltiamo i messaggi Whatsapp a due per, ok? Quindi in buona sostanza a partizzi, oggi dobbiamo distillare degli elementi legati alla modernizzazione applicativa e ai driven, quindi come cambia, no? Ok, con le ai che diventate pervasiva, nel ziluppo software, come cambia la procio delle ai e l'aspetto profondo delle ai che sulla qualità dell'avore, su prodotto finale che noi consegniamo, e per farlo attraversiamo tutte le diverse fase dell'SDLC, ok? Quindi partiamo da un contesto generale, però mamma non diamo nel dettaglio. La prima costidierazione, il primo punto partiamo dalle basi, ovvero come definiamo la modernizzazione oggi, Margherita? Allora, partiamo magari da un concetto di base, fare modernization vuol dire andare a prendere un sistema piuttosto datato di un'azienda, magari anche di fichere da scalare e manutenere, e provare a portarlo su tecnologie più moderne, come per esempio sul cloud. Il tutto sta proprio nei come, in come affrontiamo questo viaggio, se una volta nella modernizzazione tradizionale era un processo lungo, costoso e anche pieno di rischi, bisognavano andare a scavare nei codice, analizzare, scriver tanta documentazione, un processo un po' archeologico, ad oggi invece cambia tutto con le ai, perché infatti le ai entra in gioco fin da subito, fin dal primo giorno, e diventa un vero proprio partner trasversale, non un semplice tool, e ci aiuta in tutto il ciclo di vita di progetto, in ogni singola fase. -Ottimo, andiamo subito su un altro aspetto, vero Margaret ha cedato un ottimo panoramico spegandoci che le ai non è solo un tool ma un partner, che ci affianca dall'inizio alla fine, e adesso ci usate vengo un po' da te, entrando un po' più nel motore dei progetti, in che modo gli interidenti artificiale cambia concretamente il come si lavora tutti i giorni. -Fabio, Margaret ha centrato il punto, il cambiamento più grande al livello per attive proprio il cambiamento di paradigma, stiamo vivendo un passaggio in cui abbiamo, si passano un lavoro puramente manuale, a un lavoro assistito, fin a hieri, ogni singola riga di codice, ogni diagramme architetura, ogni testa andava scritto, partendo da un foglio bianco. -Oggi non è più così, o almeno non è quasi più così, le ai fornisce una base di partenza, una bozza, quindi un suggerimento da qui partire. Non siamo più solo dei creatori ma diventiamo dei rivissori, dei veri datori di alto a livello, ma la cosa più affascinante è come stavo al vento alla natura stessa di questa assistenza. Possiamo vedere la interfasi. All'inizio abbiamo conosciuto le ai, soprattutto come un coppilota, pensata, pensata strumenti come GitHub, comparto, in cui tu scrivi il codice e lui ti suggerisce la rio, la funzione successiva. Il rapporto li è uno, le ai ti stasse ad un accanto e ti aiuta mentre guidi. Oggi già passiamo una fase di agenti ai, non parliamo più semplicemente di un suggeritore di sintassi, ma di agenti a cui puoi delegare dei task complessi, puoi dire a un agenti analizza questa porzione di codice, di imbi dove sono i problemi di performance. E lui lo fa in autonomia. Naturalmente sono processi che sono sempre soggette alla nostra validazione, alla nostra verifica. Il punto di arrivo, almeno il punto di arrivo oggi, che stiamo già sperimentando, è che le ai diventa un membro del team, un membro del team del progetto, con ruoli diversi. Invece di avere un'unica entità, abbiamo un agenti specializzato per l'analisi, un agenti sfocalizzato sul testing per lo sviluppo e così via. Quindi come lavoriamo cambia, non siamo più solo dei team umani che utilizzano dei software, ma stiamo diventando dei team hybridi dove persone orchestrano e prendono decisioni strategiche e vari agenti seguono le perrezioni specializzate. Esattamente così, tra l'altro tu hai riferito il primo, quindi la parte copilota, come strumenti come gtappco pilot perché originariamente nella prima fase gtappco pilot era in modalità ask, quindi tu che dive una strada di cose e ti rispondeva. In realtà da settembre dell'anno scorso, con l'introduzione della modalità agent, anche il punto 2 e il punto 3, che poi il tuo punto 3 stava nelle costome agent, ok, di gtappco pilot, viene portata avanti gtappco pilot. Questo per chi ci ascolta cosa vuol dire, vuol dire che sembra di parlare di eere geologiche fanno, ma è tutto successo in pochi mesi, quindi assolutamente si c'è tra l'altro una velocità di adozione che richiesta, ma andiamo per gradi. Allora, chiaro, ok, quindi l'hai come membro del team, adesso magari torniamo sempre su su un tema giuseppo, ovvero, partiamo dalla fase 0, la proposizione, apprezione commerciale tecnica. Quando un cliente chiamo un progetto, magari proprio per modernizzare un sistema esistente, come possiamo fare intervenire le ai per passare dalle prime idee ad una proposta finale con stimedi tempi e costi e forse anche qualcosa altro? Fambio, questa è una fase cruciale, l'impatto delle ai qui è impressionante e in particolare in modo nel campo dell'app modernization. In questi casi il cliente spesso arriva con dei requisiti impo labili o questo software vecchio come posso, diciamo, metterle in sicurezza come posso svecchiarlo, soprattutto poi quanto mi costa. Fino a poco tempo fa stimare la modernizzazione di un sistema del genere in pochi giorni tipici di una fase di prependita, era veramente arduo e difficile. Oggi le ai ci viene insercorso su questo. Lo siamo come un vero e vero proprio strumento che ci permette di analizzare rapidamente le possibili soluzioni architeurali, gli possiamo dare in pasto quella che il codice sorgente, la documentazione eventualmente disponibile. E già analizzando questi dati ci fornisce delle proposte, delle soluzioni tecnologiche. Una volta poi ipotizzate le strade di possiamo chiedere di aiutarci e a confrontare, e confrontare i costi, confrontare le architeature. E quello che diciamo centrale che poi le ai da avere proprio avvocato del diauolo, cioè analizzare il codice sulleva quelli che possono essere punti di attenzione, evidenzia come rischi, ci segnala dipendenze che magari ci potrebbero sfogire. E quindi arriviamo a un risultato con una proposta costruita in molto meno tempo, ma soprattutto più solita che ci permette di fornire delle stimle di tempi e costi più realistiche. E magari arriviamo dal nostro cliente già con un prototipo funzionante di questa soluzione che gli andiamo a proporre. Questo è un tema centrale, ovvero il tema del prototipo si come da una parte anche in passato si arriva avesse arriva con delle proposte magari anche grafici che fanno capire quelle saranno in filo o che danno un'idea. I prototipo funziona anche molto bene per recepire dei feedback legato uno all'understanding. Quindi abbiamo capito correttamente cosa c'è da fare. E allora nel prototipo emerge. Seconda cosa arriva anche come meccanismo quasi di nnessi funzionale. Ci io ti faccio un prototipo, io poi raccolgo meglio gli aspetti di analisi, basando misolfatto che ti ho fatto vedere cosa ho capito. No, andiamo per passi, vi so che me parliamo di analisi, ok? Il prossimo tema è l'analisi, quindi entriamo un po' nel vivo del progetto, analisi è primo vero step operativo, margherita su questa parte qua. Come mi puoi aiutare concretamente le ha in questa fase? Allora, Fabio Inizio, dicendo ti subito che questa è una fase che di solito ha sempre richiesto tanti workshop con i clienti perché andavano scritte le specifiche dell'applicativo che dovremmo essere metto in il stato. Ed è anche una fase che spesso si vuole accelerare per arrivare al cuore del progetto, quindi ha lo sviluppo vero e proprio, ma è fondamentale farla meglio affinché riescano anche le fasi successive. Come possiamo fare con le ai, le ai, possiamo utilizzarla con una gente adestrato nella fase di analisi, per esempio su GitHub.com. All'quilo possiamo dare in posto magari la trascrizione di qualche meeting, qualche documentazione di base, e ecco che la gente ci prepara già una documentazione di analisi per iniziare delle userstori e magari creare anche già diagrammi logici e di flusso. E non è tutto perché con le ai possiamo anche parlare e analizzare. anche questa prima documentazione, tirar fuori gli open point e preparare insieme, anzi la gente è stessa mi prepara, la presentazione per il meeting successivo con il cliente per andare avanti e sempre nella fase di analisi. E' stato, voglio stirlirmi anche un altro aspetto molto interessante. In nostro lavoro non è fatto passivo, l'analisi è fatta di revisioni. Noi prendiamo il primo out butto dell'agente, lo uncrociamo con un feedback del cliente, lo odiamo di un'uomo impasto ad agente per produrre una versione aggiornata, lo leggiamo, controlliamo, valigiamo, prendiamo decisioni. Anzi molto spesso è la gente che ci fa delle domande. Vogliamo quanto si trova davanti a un vivio e l'ho e lì doviamo dare noi, diciamo, una direzione oppure lo doviamo utilizzare per confrontarci, per mettere a confrontare le varie possibili soluzioni. Quindi quello che voglio dire è che noi restiamo comunque alla guida. È un collega espertissimo che ci sta accanto. Con l'analisi, noi facciamo normalmente quello che è l'analisi della si, della siza. Perfarlo non partiamo appunto da un foglio bianco, ma sfruttiamo gli agenti che sono integrati nel nostro ambiente sviluppo, per esempio, vi sorso il CODO, e la cosa è fondamentale che questi agenti hanno già le istruzioni impostate sul lavoro che devono fare e su come noi lavoriamo. Quindi non gli dobbiamo dare molti informazioni e quelle porco informazioni che sono necessale, che possiamo dare, ci aiutono per sono indispensabili per fare, per esempio, fasi di di averse ingi e ingi in ring. Ci permetto in mappare e strare le dipendenze, le architetture. Chiaro, assolutamente. Passiamo alla fase successiva, abbiamo parlato di analisi, abbiamo parlato di tutta una fase anche di preparazione, anche proposizione sulla parte commerciale e sulla parte tecnica. Adesso andiamo un popi sul design, margherita. Andiamo sul design e capiamo sempre, facciamo ci sempre delle domande, anche in modo le AI riesci ad accelerare questo tipo di fase. Allora, sì, questa, in particolare, è una fase che ha sempre rischiato molto di allungari tempi, perché iniziato dovevi proprio iniziare a immaginarti l'applicativo, l'interfaccia dell'applicativo, l'agiuser expire, se l'agiuser interface, e inoltre era anche una fase soggetta molte revisioni. Come ci aiuteli ai in questo? Allora, iniziato non dobbiamo più partire da una tela bianca, perché, perché grazie alle AI, abbiamo già un primo disegno del nostro applicativo. E secondo ci aiuta naturalmente anche in tutte le revisioni, perché se qualcosa non ci piace un determinato modulo non ci commince, le AI ci permette di avere diverse varianti e poi decidere tra queste. Ma voglio fare due esempi per spiegarmi un pochino meglio. Allora, innanzitutto è fondamentale dire che ad oggi tutti gli strumenti di design integrano l'intelligenza artificiale, quasi tutti. E infatti direcente abbiamo, per esempio, utilizzato Figma, che è anche Figma, punto integrale l'intelligenza artificiale, per un chatbot, che volevamo integrare all'interno di un applicativo. E con Figma e con la potenza delle AI linguaggiene naturale molto velocemente, abbiamo ottenuto un interfaccia che fosse in linea con l'applicativo che doveva andare a integrare il chatbot e in linea anche con la brand identity dell'azienda stessa. E faccio anche un passaggio successivo. Overo non si parla più solo di mockup, di disegni, ma di vero e proprio codice dell'applicativo. Per esempio, abbiamo fatto un'altra, un'altra soluzione, un altro progetto in cui abbiamo fatto una dashboard in un applicativo che abbiamo modernizzato su GitHub-Copilot. E' molto difficile di solito fare le dashboard perché devono essere chiare anche per gli utenti e devono essere facili dell'eggere, soprattutto una quantità di dati e API. E GitHub-Copilot in modo molto veloce, c'è adatto un interfaccia molto facile da leggere, ed era anche non solo un disegno. Mera proprio il codice HTML, l'inizio del progetto, il frontend, con cui poi siamo andati avanti per poi continuare la nostra fase di progetto. E quindi le AI ci permette in questa fase di progetto nella fase di più di design, in di disegno dell'applicativo, di portare questa fase che era un collo di bottiglia, un vero e proprio una vera e proprio accelerazione all'interno del progetto, sia nel mondo Procode che nel mondo lo cod. Ottimo, adesso arriva un bel blocco, ho bisogno della tua capacità di sintesi, diciamo la fase regina, che me la cosina, quella dello sviluppo, ok, ovvero andiamo a capire come veramente cambia lo sviluppo di tutti i giorni con le AI. Fabio, cambia il mondo radicale. La parte più interessante è che si vede l'impatto delle AI in tutto quello che è lo spettro tecnologico, dello sviluppo tradizionale, il mondo Procode, ma anche nel mondo lo cod. Se guardiamo al mondo Procode, siamo andati ben oltre, sembrisce autocompletamente della singola riga di codice. Oggi possiamo facci supportare da vere e proprio agenti all'interno in GitHub, copalto, pensati per essere specializzati proprio nello sviluppo e che sono diventati i nostri assistenti per levooro di tutti i giorni. Ti faccio qualche esempio pratico. Dichiamo descrivi a l'impalcatura di una funzionalità o lo utilizziamo come un strumento principale per la risoluzione di errori. Quando il codice non compila o c'è un bank difficile a scovare, non passiamo a fare ricerche su internet, ma andiamo direttamente al sodo chiedendo alle AI di analizzare questo errore, darci un suggerimento e una correzione. E lui propone la fix che poi doviamo validare e dare il consenso per applicarla. Un aspetto poi dove è anche importante anche quello del codoreview. Non viene meno poi la revisione da parte del team, degli aspetti, delle persone più segne, l'alentore del team, ma già la codoreview che ci fa alle AI permette a chiunque di andare a eliminare quelli che sono i bug più banali e quindi poi il team si può concentrare su gli elementi in po' più di alto, valore aggiunto. Un altro game changer nell'app modernization è la migrazione dei linguaggi. M'aginiamo quindi di aver scritto una tecnologia, per me, di un codice, una tecnologia vecchia di doverlo riscrivere, c'è parlo prima di delle AI fare questo errore, era stranemente ardo. Oggi le AI ci può supportare in questa fase in modo importante, ma non solo nella migrazione di linguaggi, ma anche rimanendo all'interno dello stesso linguaggio, quando dobbiamo fare un semplice refackelitto ringa all'interno all'interno stesso linguaggio, anche in questa fase, anche in questo aspetto le AI estremamente potente, ci può formire, può eliminare molto del lavoro manuale e più di basso livello, più ripetitivo. E poi c'è un tema che mi sta particolarmente a cuore, che è quello della documentazione del codice che normalmente si rimanda sempre alla fine quando ci sarà tempo, ma questo tempo in realtà non arriva mai. E anche qui le AI entra a fianco, ci ha fianco, ci supporta e possiamo chiedere di descrivere la documentazione, ma mano che sviluppiamo la soluzione, così da avere già questo lavoro, qua si imparallelo. E un altro aspetto che è fondamentale sottolineare come che le AI non è limitato, non si limita solo il sviluppo procode, ma ormai anche tutte le piattaforme, anche lo codo, diciamo, hanno incorporo i stonumenti di AI e utilizzano i stonumenti, quindi è trasversale l'utilizzo del AI nel lo sviluppo. Eh sì, assolutamente sì, ora, abbiamo avuto il sviluppo, andiamo avanti e parliamo di test, Giuseppe. E Fabio, hai toccato un altro test, un tasto dolente e scriveri i test sempre è stata una attività ponnoiosa, dispenteosa, comunque e oggi le AI diciamo interte completamente questa dinamica. La velocità viene data proprio dall'intelligenza artificiale che è bravissima a scrivere tutto quel codice ripetitivo che serve per i test. Tra mite agenti ad esempio su GitHub, Python, integrato direttamente nel nostro ambiental sviluppo, basta evidenziare un blocco i codice e chiedere di generare tutti gli unit test per questa funzione, è in pochi secondi abbiamo a disposizione una base pronta. E come per l'analzio è lo sviluppo, anche qui i nostri agenti hanno già le struzioni preconfigurate su come lavoriamo, quelli sono i framework di test che utilizziamo, quelli che sono le nostre convenzioni, quelli sono i nostri template. Questo significa che i test generati sono già lineate al nostro modo di lavorare, non sono codice generico da datare. Le AI qui ci farisparmiare ore nella creazione dei anche in dei. dati da utilizzare poi nei testi, famosi in mock data. Le diamo la stuttura e ci genera magari migliaia di record fittizi ma realistici per stressare le nostre applicazioni. La vera forza sta nelle efficace nella copertura. Noi, noi, noi, e se romani tendiamo a stare nel, così detto, e p e p p att. Cioè il percorso in cui tutto va bene. Le ha invece esplitata nel trovare quei casi limite, i famosi edge case, in putt'imprevisti, valori nulli, scenari anomoli in cui a cui magari noi non abbiamo pensato. E non parliamo solo quindi di unit test ma parliamo anche di testi integrazione, test end end, security testing, diciamo le ai non si sostituisce a quelli che sono, diciamo, dei testi fatti da professionisti, però già ci crea una base solida su cui possiamo andare, andare avanti e anche in quello che possono essere dei regression test. Questo è tutta, diciamo, mondo del test è veramente molto coperto, e uno degli aspetti in cui le ai offre la maggior vantaggio, proprio perché ci toglie tutta quella, diciamo, quel codice ripetitivo che dobbiamo andare a scrivere, ma un'aspetto importante è che poi comunque i tester li doviamo noi validare. Non ci possiamo fidare perché è possibile quelle che possono essere in teste come le famose all'ucinazione, magari quindi è necessario indispensabile una supervisione, una validazione, una conferma, perché magari noi conosciamo il contesto, il contesto del cliente, il contesto del lawyers case in modo più ampio, più profondito, negli anni e quindi diciamo indispensabile questo utilizzare le ai, affiancato a noi, ma sempre sotto il nostro controllo e sotto la nostra supervisione, validazione. Ok, diciamo che sappiamo che questo tema è importante, tra l'altro sembra normale, ma ne stiamo parlando già da 20 minuti, quindi è una cosa che adesso dobbiamo arrivare alle fasi un po' più conclusive, prendo quando il tema è dibattuto, quindi anche io c'ho un po' di commenti da fare su, per esempio, le cose noliose, le testi, eccetera, mi ricono scappastanza in quell'osvoluppatore, diciamo che dice, ma no, a me le testi li faccia la fine, ok, non vedete la stia, la decontazione la faccia la fine però è esattamente così. Tornevamo magari su un punto e approfondiamo marguita un po' il tema della migrazione dei dati ed è fail, no? Sì, Fabio, va dove lo c'è su questo perché si apre anche qua un mondo. Allora, sicuramente la migrazione è un aspetto molto importante e che preoccupa un po' le aziende perché se non viene fatta nel modo corretto si ferma l'azienda stessa, i dati devono essere riportati correttamente. Come ci aiutali ai in questo, le aici aiuta sicuramente perché parlando soprattutto di app modernization parliamo di applicativi che esistono da tanto tempo di solito, con tanti dati sporchi, obsoleti e campi usati in modo nomalo. Come ci aiuta le ai, le aici aiuta proprio in una fase di data cleaning, data mapping e anche nella profilazione stessa. In particolare possiamo destrare agenti per fare in modo di mappare questi dati, trovare in congruence, pensare a nuove regole, semplificare anche un po' la struttura dei dati, pulire molto i dati e chi sa magari anche metterli un po' più insicurezza, per esempio, non imizzando anche i dati stessi. Ecco, storicamente la migrazione sempre è dati, è sempre stata molto complesta, molto dispendiosa, necessitava magari di scrivere tanti script, tante procedure, trasformare, caricare dei dati. Oggi chiediamo alle ai di scrivere questi script, tutta questa fase estremamente accelerata da le ai, ma non solo nella fase proprio di, diciamo, i preparazioni e poi migrazione, ma anche nella fase successiva poi di validazione, perché possiamo chiedere anche le ai di generare quelli che sono le quelli che poi doviamo utilizzare per andare a validare la migrazione che effettivamente abbiamo portato a termina. E certo, se mi arrivando un po' al altra guarda, se si è stata rezzato disegnato, scritto, testato, premesso è proposto, con le prodotti, eccetera, finalmente si va in produzione. A margherità spesso in un'idea di lavori, pensano che il progetto Finsca qui, ma sappiamo che la fase di go live non è semplice, è anche solo un imidio, come entra in giocolo, entra in certificare nella fase di produzione? Allora, come entra il gioco? In anzi tutto ci aiuta proprio per la fase di rilascio, preparando una pipeline in modo che noi siamo sicuri e tranquilli di aver fatto tutti passi necessari, le configurazioni di chieste, identificate eventuali vulneri, abilità, eccetera. Quindi, quando si valai, live non bisogna più incrociare le dita, ma possiamo stare sereni ed essere sicuri perché abbiamo un processo standardizzato. Ma non è tutto, ecco veramente ci tengo su questo tema, perché quando, soprattutto, si parla di app modernization, noi stiamo cambiando il modo di lavorare di alcune persone. E quindi è fondamentale anche supportare gli utenti, fare un processo di adozione. E anche su questo, gli agenti e ICI aiuta notantissimo, prima di tutto, per preparare una buona manualistica. Infatti, diamo in passo alla gente tutta la documentazione di progetto e di analisi e ci prepara un buon manuale utente, magari anche tradotto in diverse lingue, che sicuramente una buona fase per fare un long boarding. Però, come sappiamo spesso gli utenti, non hanno voglia di leggerzi manuali e manuali e fanno prima a chiedere al team di supporto, che però, in una fase di opo e live di solito il team di supporto, diciamo, attenzione diverse attività, magari più importanti, come sistemare fix, evolutive, eccetera. E quindi quello che qua consigliamo noi all'interno dei nostri progetti è di inserire un chatbot e AI, di solito un'impe resa, lo costruiamo con un co-pilot studio, dove le acknowledge base tutta la documentazione di progetto e manuale stesso, che faccia quindi da interfaccia da supporto di primo livello per gli utenti e che sia sempre sempre anche disponibile. E quindi il utente andrà a chiedere al chatbot in un più al supporto, al team di supporto, come fare una determinatazione e supporterà il chatbot e così si aleggerisce anche il carico di lavoro del team. E non è tutto, perché, oltre a questo, naturalmente, anche il team di supporto ha bisogno di aiuto nella sua attività. E le ai aiuta sicuramente a trovare i ticket, clusterizzarli, capirne le priorità e poi risolvere anche bug velocemente con l'aiuto delle ai. Un aspetto permente interessante legato soprattutto al chatbot che supporta gli utenti, è che spesso quando si parla di ai un tema, è anche quando sia difficile misurare effettivamente l'aiuto che dà le ai all'interno dei progetti. E invece, in questo caso, per me, è molto facile misurarlo, perché si vede una riduzione di ticket, si vede quanto il chatbot risponde aiutenti e quindi abbiamo proprio dei dati alla mano che ci fanno vedere la potenza dell'integrazione delle ai. Certo. Allora, adesso ragazzi, abbiamo finito un po' l'esce di allecino. Abbiamo ancora da affrontare due o tre aspetti, magari vi chiedo di dare un po' quella che è l'essenza. Il vostro punto di vista, non rispetto a due o tre temi. Un primo tema su cui vi chiedo dare un contributo è, diciamo, vantaggi versus difficoltà nel senso che normalmente quando c'è una trasformazione in atto, non è soltanto fare next, next, next, nello è tutto appare magicamente, ma ci sono anche degli aspetti che vanno un po' normati. I secondo tema di cui vi chiederò è in che modo le ai cambia o sostituisce il valore del lavoro, e il terzo sono qualche consiglio pratico, dopo di che arriveremo la fase di fra pop, dove faremo un po' questa cosa. Quindi partiamo dei vantaggi versus difficoltà. Ok, allora magari, parto io sicuramente più grande vantaggio alla riduzione di tempo, l'efficienza che sia, in particolare come abbiamo visto nella pomodernizzation in tutte le fasi di progetto, e non è una cosa del futuro, una cosa che già ad oggi esiste, e poi sicuramente anche l'efficienza, la standardizzazione e la migliore qualità, il tutto quando si affianca un team di agenti a un team di persone. E qua mi aggiungo con anche una difficoltà, ovvero riusfira a combattere la resistenza del team dei clienti, facendo un processo di adozione. E' statamente, mi aggancio subito a questo punto, perché la fiducia c'è che è proprio uno dei rischi principali. Il vero pericolo tecnico oggi non è che le ai non funzioni, ma usarla male, o non conoscere le modalità e i campi in cui applicarla. Il vero certo di qualità sta nel saperla, quindi interrogare nel modo corretto, nel costruire gli agenti dedicati che possono accedere a documentazione, codice, e tutto il necessario per produrre a otputo di qualità. Ricordiamo che non basta veri il tullo, devi imparare a scrivere i prompt, a formire il contesto e specificare l'obiettivo agli agenti, e soprattutto deve avere le competenze per validare quello che ti viene restituito. Il vantaggio tecnico enorme è di contro e l'aumento della qualità abbiamo meno bag, codice più pulito, più strutturato, test molto più completti, meno lavoro manuale e tembistere i progetto che si possono comprimere. È certo, assolutamente sì, anche perché adesso introduciamo anche l'altro tema. su che vi chiedo un contributo, le ai non sostituisce, qua insermente la redduta di ervi, non ci sostituisce, però questa è un po' una distopia, ma ovvero cambia il valore di quello che mi facciamo, no, del lavoro. Sì, sì, sì, sono assolutamente d'accordo, può essere una paura assolutamente comprensibile perché è velociissima la crescita delle ai, ma in realtà sta cambiando il modo di lavorare. Sicuramente ci aiuta in tutte quelle attività più manuali, come abbiamo visto la documentazione, la scrittura di codice, eccetera, quindi un figura diciamo più tecnica non deve più stare a scrivere ogni riga di codice, ma magari balidarlo, concentrarsi anche più sull'architetura, una figura più funzionale, non deve più scrivere documentazione, su documentazione, ma si può concentrare di più su gli aspetti di business. E quindi cambiano proprio le modalità di lavoro e poi rimane sempre una serie di attività che dobbiamo fare noi perché le ai non sa fare bene o non poi non deve fare. Per esempio, le ai non sa quali sono le dimanamiche aziendali non scritte e soprattutto non sa e non deve prendere decisioni finali la responsabilità rimane sempre a noi. E quindi questo è molto interessante perché sì sicuramente cambiano un po' i nostri ruoli e anche le conoscenze, le competenze che vengono richieste, ma il tutto avanti a gionostro perché alla fine aumenta tantissima la produttività individuale e il valore stesso delle persone. Certo, allora se fossimo su un aero direi che stiamo per a terra, se se che siamo per forlendi quindi bisogna cominciare a mettere sile centore, quindi Giuseppe Traghettaci, ok, su quelli che sono i consigli pratici. Il primo e il più importante consiglio organizzativo non è partire cercando il rivoluzionare tutto il processo. Il rischio di rispetto a parte del team di trovarsi con 8 putti generati dalle ai ma su cui non si al controllo è alto, quindi l'approccio più vincente è partire in piccolo, scegliere uno use case molto più specifico e circonscritto, magari decidere che il prossimo progetto, le prossime settimane lei vero usate per generare la documentazione oppure per scrivere gli uniti test. I terà e poi su questi, su queste proporzioni di attività, di mostrar al team che effettivamente funziona, che c'è un valore, che produce un aumento di qualità e poi piampiano scalare su quelle che sono altre fasi delle attività. Il salto del qualità tecnico non si ottiene a quest'ando delle licenze, magari di titacco, copalto e poi agli sviluppatori utilizzatele. Lo si attiene iniziando a creare agenti personalizzati per i nostri progetti, dove le ai utilizzano quelle che sono le nostre istruzioni, le nostre convenzioni, le nostre regole, le nostre architecture di riferimento, i nostri template. Poi un importante è cominciare a creare degli standardizzare dei pronti e condividere i casi riduso vincenti. Utilizzare magari mettere in piede una libreria di pronti, ton migliori e di agenti specializzati. E' fine, un posto in alespetto critico come accendere le ai e un cobbilota potentissimo ma serve una patente per guidarlo. Bisogna prevedere un treni in continuo del team. Bisogna cambiare la mentalità delle persone. E' un aspetto che magari abbiamo vissuto anche noi, internamente è quello di individuare, magari all'interno del team delle persone sono quelle più curiose, quello che possono poi diffondere maggiormente questa nuova cultura del le ai. Poi dare agli altri invece rimandare agli altri il compito di disperimentare, di diffondere quelle che sono le best practices e i casi riduso vincenti. In effetti abbiamo ripercorso un po' tutto quello che succede da quando viene proposta di una modernizzazione fino a quando la sia dot, fino a quando andiamo in produzione e quant'altro. Siamo poi anche, abbiamo guardato quelli che sono i consigli pratici, quali sono eventuali pitfall che abbiamo evitare e un po' il nostro punto che vogliamo mettere benefici di tutti per commentare un po' quello che sta succedendo. Però prima di lasciarci il consueto fra pub, quindi ha scluno di voi che è d'interventa secondi, sia possibile, di darmi un po' la sintesi, no? Cosa volete portare e poi ci salutiamo e ringraziamo tutti. Allora, sì, parto io, io voglio lasciare un messaggio, le ai non è una bacchetta magica che si accende, è proprio un cambio di paradigma organizzativo. Come diceva prima Giuseppe, mi ha gancho questo, edico l'azienda che ne tra i più vantaggi non è quella che compre più licenze, ma quella che sa come integrare le ai, sa come integrarla all'interno dei propri progetti, dei propri processi e soprattutto farla adattare adottare dai propri team. E aggiungo che il valore massimo dell'intervigienza artificiale lo vediamo quando creiamo piccole app da zero, ma lo vediamo anche su sistemi complessi, si approcodo che lo codo e nell'app modernizzazione le ai spruggiona tutto il suo potenziale. Li risparmio di tempo e la riduzione del rischio sono importanti. Il tutto grazie ad un'e ai specializzata che come dicevamo si trova due scene tanti agenti, da che diventono devere proprio i membri del team di progetto specializzati. Questo è il futuro, ma è un futuro che stiamo già vivendo oggi. Bene, ragazzi, io vero in grazie, ringrazio ancora a margarita per il contributo. Grazie a nefapio. - Ringrazio Giuseppe. - Grazie a voi. Saluto, gli ascoltatori, ciao. Ciao, ciao a tutti. Ciao a tutti. [Musica]