10 set 2025·8 min
Creazione di software Umano + AI: un playbook orientato al futuro
Una visione pratica e orientata al futuro di come umani e AI possono co-creare software—from idea al lancio—with ruoli, workflow e guardrail chiari.
Una visione pratica e orientata al futuro di come umani e AI possono co-creare software—from idea al lancio—with ruoli, workflow e guardrail chiari.
La creazione di software “Umano + AI” è co-creazione: un team costruisce software usando strumenti AI (come assistenti di codifica e LLM) come collaboratori attivi durante tutto il processo. Non è automazione completa e non è “premi un pulsante, ottieni un prodotto”. Pensa all'AI come a un collaboratore veloce che può redigere, suggerire, verificare e riassumere—mentre gli umani rimangono responsabili delle decisioni e dei risultati.
La co-creazione significa che le persone definiscono l'obiettivo, cosa significa “buono” e guidano il lavoro. L'AI contribuisce con velocità e opzioni: può proporre codice, generare test, riscrivere la documentazione o far emergere casi limite.
L'automazione completa implicherebbe che l'AI si occupi end-to-end del prodotto con minima direzione umana—requisiti, architettura, implementazione e release—oltre alla responsabilità. La maggior parte dei team non punta a questo, e molte organizzazioni non possono accettare il rischio.
Il software non è solo codice. È anche contesto di business, bisogni degli utenti, conformità, fiducia al marchio e il costo degli errori. L'AI è eccellente nel produrre bozze ed esplorare alternative, ma non comprende veramente i tuoi clienti, i vincoli interni o ciò che la tua azienda può consegnare in sicurezza. La collaborazione mantiene i benefici assicurando che il prodotto resti allineato agli obiettivi reali.
Dovresti aspettarti guadagni di velocità significativi nella stesura e nell'iterazione—soprattutto per lavori ripetitivi, boilerplate e soluzioni di primo passaggio. Allo stesso tempo, i rischi qualitativi cambiano forma: risposte sbagliate ma convincenti, bug sottili, pattern insicuri e errori di licenza o gestione dei dati.
Gli umani restano responsabili di:
Le sezioni successive guidano attraverso un workflow pratico: trasformare idee in requisiti, co-progettare il sistema, pair-programming con l'AI, test e code review, guardrail di sicurezza e privacy, mantenere la documentazione aggiornata e misurare i risultati così che la prossima iterazione sia migliore—non solo più veloce.
L'AI è eccellente nell'accelerare l'esecuzione—trasformare un intento ben formato in bozze utilizzabili. Gli umani restano i migliori a definire l'intento in primo luogo e a prendere decisioni quando la realtà è confusa.
Usata bene, un'assistente AI può far risparmiare tempo su:
Il tema: l'AI è veloce nel produrre candidati—bozze di codice, testi, casi di test.
Gli umani dovrebbero guidare su:
L'AI può descrivere opzioni, ma non si assume la responsabilità. Quella resta al team.
Tratta l'AI come un collega intelligente che redige rapidamente e con sicurezza, ma può comunque sbagliare. Verifica con test, revisioni, benchmark e un rapido controllo rispetto ai tuoi requisiti reali.
Buon uso: “Ecco la nostra funzione esistente e i vincoli (latenza < 50ms, deve preservare l'ordinamento). Propone un refactor, spiega i compromessi e genera test che dimostrino l'equivalenza.”
Uso cattivo: “Riscrivi il nostro middleware di autenticazione per la sicurezza”, poi copiare l'output in produzione senza capirlo, threat-modelingarlo o validarlo con test e logging.
Il vantaggio non è lasciare che l'AI guidi—è lasciare che l'AI acceleri le parti che sai già come dirigere.
La collaborazione Umano + AI funziona meglio quando tutti sanno cosa possiedono—e cosa non possiedono. L'AI può redigere rapidamente, ma non può assumersi la responsabilità per gli esiti del prodotto, l'impatto sugli utenti o il rischio aziendale. Chiarezza nei ruoli evita decisioni basate su “l'AI l'ha detto” e mantiene il team operativo con fiducia.
Considera l'AI come un contributore ad alta velocità che supporta ogni funzione, non come un suo sostituto.
Usa una matrice semplice per evitare confusione in ticket e pull request:
| Activity | Who decides | Who drafts | Who verifies |
|---|---|---|---|
| Problem statement & success metrics | Product | Product + AI | Product + Eng |
| UX flows & UI spec | Design | Design + AI | Design + Product |
| Technical approach | Engineering | Engineering + AI | Engineering lead |
| Test plan | Engineering | Eng + AI | QA/Eng |
| Release readiness | Product + Eng | Eng | Product + Eng |
Aggiungi gate espliciti così la velocità non superi la qualità:
Cattura il “perché” nei posti che il team già usa: commenti dei ticket per i compromessi, note nelle PR per le modifiche generate dall'AI e un changelog conciso per i rilasci. Quando le decisioni sono visibili, la responsabilità è chiara—e il lavoro futuro diventa più semplice.
Un buon product spec riguarda meno il “documentare tutto” e più l'allineare le persone su cosa sarà costruito, perché è importante e cosa significa “fatto”. Con l'AI nel flusso, puoi arrivare a uno spec testabile più rapidamente—a patto che un umano rimanga responsabile delle decisioni.
Inizia scrivendo tre ancore in linguaggio semplice:
Poi chiedi all'AI di sfidare la bozza: “Quali assunzioni sto facendo? Cosa potrebbe far fallire questo? Quali domande dovrei rispondere prima che l'ingegneria inizi?” Tratta l'output come una to-do list di convalida, non come verità.
Fai generare al modello 2–4 approcci di soluzione (incluso un baseline “non fare nulla”). Chiedi di evidenziare:
Scegli la direzione; l'AI ti aiuta a vedere ciò che potresti aver trascurato.
Mantieni il PRD abbastanza snello perché la gente lo legga:
Esempio di criterio di accettazione: “Un utente autenticato può esportare un CSV in meno di 10 secondi per dataset fino a 50k righe.”
Prima che lo spec sia considerato pronto, conferma:
Quando l'AI redige parti del PRD, assicurati che ogni requisito risalga a un bisogno reale dell'utente o a un vincolo—e che un owner nominato approvi.
La progettazione del sistema è dove la collaborazione “Umano + AI” può risultare più potente: puoi esplorare rapidamente diverse architetture praticabili e poi applicare il giudizio umano per scegliere quella che si adatta ai tuoi vincoli reali.
Chiedi all'AI 2–4 candidati architetturali (per esempio: monolite modulare, microservizi, serverless, event-driven) e richiedi un confronto strutturato su costo, complessità, velocità di consegna, rischio operativo e vendor lock-in. Non accettare una singola risposta “migliore”—falli argomentare entrambi i lati.
Un semplice pattern di prompt:
Dopo aver scelto una direzione, usa l'AI per enumerare i punti in cui i sistemi si toccano. Fallo produrre:
Poi convalida con gli umani: corrispondono a come il tuo business opera realmente, inclusi i casi limite e i dati del mondo reale?
Crea un decision log leggero (una pagina per decisione) che catturi:
Conservalo vicino al codice in modo che resti facilmente reperibile (per esempio, in /docs/decisions).
Prima dell'implementazione, scrivi i confini di sicurezza e le regole di gestione dei dati che non possono essere “ottimizzate via”, come:
L'AI può bozzare queste policy, ma gli umani devono possederle—perché la responsabilità non si delega.
Il pair programming con l'AI funziona meglio se tratti il modello come un collaboratore junior: veloce nel produrre opzioni, debole nel comprendere il tuo codice unico a meno che tu non lo istruisca. L'obiettivo non è “lasciare che l'AI scriva l'app”—ma un loop stretto in cui gli umani guidano e l'AI accelera.
Se vuoi che questo workflow si senta più “end-to-end” rispetto a un assistente di codifica standalone, una piattaforma vibe-coding come Koder.ai può aiutare: descrivi la feature in chat, iteri in piccole fette e mantieni comunque i gate di revisione umani—mentre la piattaforma genera scaffolding web (React), servizi backend (Go + PostgreSQL) o app mobile (Flutter) con codice sorgente esportabile.
Prima di chiedere codice, fornisci i vincoli che gli umani normalmente apprendono dal repo:
Un semplice template di prompt aiuta:
You are helping me implement ONE small change.
Context:
- Tech stack: …
- Conventions: …
- Constraints: …
- Existing code (snippets): …
Task:
- Add/modify: …
Acceptance criteria:
- …
Return:
- Patch-style diff + brief reasoning + risks
(Nota: il contenuto del blocco di codice sopra non va tradotto.)
Mantieni lo scope minuscolo: una funzione, un endpoint, un componente. Le fette più piccole rendono più facile verificare il comportamento, evitare regressioni nascoste e mantenere chiara la proprietà.
Un buon ritmo è:
L'AI brilla nello scaffolding del boilerplate, nel mappare campi, generare DTO tipizzati, creare componenti UI di base e fare refactor meccanici. Gli umani dovrebbero comunque:
Fa' una regola: il codice generato deve essere revisionato come qualsiasi altro contributo. Eseguilo, leggilo, testalo e assicurati che rispetti convenzioni e vincoli. Se non sai spiegare cosa fa, non viene rilasciato.
Il testing è dove la collaborazione “Umano + AI” può essere più pratica. L'AI può generare idee, scheletri e volume; gli umani forniscono intento, giudizio e responsabilità. L'obiettivo non è più test, ma maggiore fiducia.
Un buon prompt può trasformare un LLM in un partner instancabile per i test. Chiedigli di proporre casi limite e modalità di fallimento che potresti perdere:
Tratta questi suggerimenti come ipotesi, non verità. Gli umani decidono quali scenari contano in base al rischio di prodotto e all'impatto utente.
L'AI può rapidamente redigere test unitari e di integrazione, ma devi comunque validare due cose:
Un workflow utile è: descrivi il comportamento atteso in linguaggio semplice, l'AI propone casi di test e tu li affini in una suite piccola e leggibile. Se un test è difficile da capire, è un segnale che il requisito potrebbe essere poco chiaro.
L'AI può aiutare a creare dati di test realistici—nomi, indirizzi, fatture, log—ma mai usare dati reali dei clienti. Preferisci dataset sintetici, fixture anonimizzate e valori chiaramente "fake". In contesti regolamentati, documenta come vengono prodotti e conservati i dati di test.
In un loop di build assistito dall'AI, il codice può sembrare “finito” rapidamente. Fai in modo che “done” sia un contratto condiviso:
Questo standard evita che la velocità superi la sicurezza e trasforma l'AI in un moltiplicatore anziché in una scorciatoia.
L'AI può rendere la code review più veloce occupandosi del primo passaggio: sintetizzare cosa è cambiato, segnalare incongruenze e proporre miglioramenti piccoli. Ma non cambia lo scopo di una review. Lo standard resta lo stesso: proteggere gli utenti, il business e la manutenibilità del codice.
Ben usata, un'assistente AI diventa un generatore di checklist pre-review:
Questo è particolarmente utile nelle PR grandi—l'AI può indirizzare i revisori verso le 3–5 aree che realmente portano rischio.
L'AI può sbagliare in modi sicuri di sé, quindi gli umani restano responsabili di:
Una regola utile: tratta il feedback dell'AI come un intern intelligente—usalo, ma verifica tutto ciò che conta.
Incolla una diff PR (o file chiave) e prova:
Chiedi agli autori di aggiungere una breve nota nella PR:
Quella trasparenza trasforma l'AI da scatola nera a parte documentata del processo di ingegneria.
L'AI può accelerare il delivery, ma accelera anche gli errori. L'obiettivo non è “fidarsi meno”, ma verificare più velocemente con guardrail chiari che mantengano qualità, sicurezza e conformità.
Allucinazioni: il modello può inventare API, flag di configurazione o “fatti” sul tuo codebase.
Pattern insicuri: i suggerimenti possono includere default non sicuri (per es., CORS permissivo, crittografia debole, controlli auth mancanti) o snippet rischiosi comuni.
Incertezza sulle licenze: il codice generato può somigliare a esempi con licenza e le dipendenze suggerite dall'AI possono introdurre licenze vincolanti o restrittive.
Tratta l'output dell'AI come qualsiasi altro contributo di terze parti:
Rendi i risultati visibili: canalizza i findings negli stessi check delle PR che gli sviluppatori già vedono, così la sicurezza è parte del “done”, non una fase separata.
Scrivi queste regole e applicale:
Se un suggerimento dell'AI contrasta lo spec, la policy di sicurezza o un vincolo di conformità:
La buona documentazione non è un progetto a parte—è il “sistema operativo” di come un team costruisce, rilascia e supporta il software. I migliori team Umano + AI trattano i doc come deliverable di prima classe e usano l'AI per mantenerli allineati con la realtà.
L'AI è ottima nel produrre la prima versione utilizzabile di:
Gli umani devono verificare l'accuratezza, rimuovere assunzioni e aggiungere il contesto che solo il team conosce—come cosa significa “bene”, cosa è rischioso e cosa è intenzionalmente fuori scope.
Dopo uno sprint o un rilascio, l'AI può tradurre commit e PR in note di rilascio per i clienti: cosa è cambiato, perché conta e azioni richieste.
Un pattern pratico: dai all'AI un set curato di input (titoli PR mergiati, link a issue e una breve nota su “cosa è importante”) e chiedi due output:
Una versione per lettori non tecnici (product, sales, clienti)
Una versione per operatori (support, on-call, team interni)
Poi un owner umano edita per tono, accuratezza e messaggio.
La documentazione invecchia quando è disaccoppiata dalle modifiche al codice. Tienila legata al lavoro:
Se mantieni un sito prodotto, usa link interni per ridurre domande ripetute e guidare i lettori verso risorse stabili—come /pricing per dettagli sui piani, o /blog per approfondimenti che supportano ciò che i doc menzionano.
Se non misuri l'impatto dell'assistenza AI, finirai a discuterne a sentimento: “Sembra più veloce” vs “Sembra rischioso”. Tratta la delivery Umano + AI come qualsiasi altro cambiamento di processo—strumentalo, rivedilo e adattalo.
Inizia con un piccolo set di metriche che riflettano risultati reali, non novità:
Affianca queste metriche a throughput di review (tempo ciclo PR, numero di round di review) per vedere se l'AI riduce colli di bottiglia o aggiunge churn.
Non etichettare i task come “AI” o “umano” in senso morale. Etichettali per imparare.
Un approccio pratico è taggare work item o PR con flag semplici come:
Poi confronta i risultati: le modifiche assistite dall'AI vengono approvate più velocemente? Generano più PR di follow-up? Si correlano a più rollback? L'obiettivo è identificare i punti di massimo rendimento (alta leva) e le zone pericolose (alto retravo).
Se valuti piattaforme (non solo assistenti), includi nei criteri “riduttori di rework” operativi—come snapshot/rollback, deployment/hosting e la possibilità di esportare il codice sorgente. È uno dei motivi per cui i team usano Koder.ai oltre al prototyping: puoi iterare rapidamente in chat mantenendo i controlli convenzionali (review, CI, gate di release) e conservare una via di fuga pulita verso un repo standard.
Crea un “sistema di apprendimento” leggero per il team:
Mantienilo pratico e aggiornato—aggiornalo durante le retro, non come progetto documentale trimestrale.
Aspettati che i ruoli evolvano. Gli ingegneri passeranno più tempo su framing del problema, gestione del rischio e decision making, e meno sulla traduzione ripetitiva dell'intento in sintassi. Nuove competenze contano: scrivere spec chiare, valutare output AI, comprendere sicurezza/licenze e insegnare al team tramite esempi. L'apprendimento continuo smette di essere opzionale—diventa parte del flusso di lavoro.
È un flusso di co-creazione in cui gli esseri umani definiscono intenti, vincoli e metriche di successo, e l'AI aiuta a generare candidati (bozze di codice, idee per i test, documentazione, refactor). Gli esseri umani rimangono responsabili delle decisioni, delle revisioni e di ciò che viene rilasciato.
La co-creazione significa che le persone guidano il lavoro: impostano gli obiettivi, scelgono i compromessi e convalidano i risultati. L'automazione completa implicherebbe che l'AI gestisca requisiti, architettura, implementazione, rilascio e responsabilità—cosa che la maggior parte dei team non può accettare in sicurezza.
L'AI può accelerare l'esecuzione, ma il software include anche contesto di business, bisogni degli utenti, conformità e rischio. La collaborazione permette alle squadre di ottenere i vantaggi di velocità mantenendo l'allineamento con la realtà, le policy e ciò che l'organizzazione può consegnare in sicurezza.
Aspettatevi bozze e iterazioni più veloci, specialmente per boilerplate e soluzioni di primo passaggio. Aspettatevi anche nuovi modi di fallire:
La risposta è una verifica più stretta (test, gate di revisione e controlli di sicurezza), non fidarsi ciecamente.
Gli esseri umani devono continuare a essere responsabili di:
L'AI può proporre opzioni, ma non dovrebbe mai essere considerata il “proprietario” dei risultati.
Aree ad alto impatto includono:
Il tema comune: l'AI produce bozza rapide; tu decidi e convalidi.
Usa task piccoli e definiti. Fornisci contesto reale (snippet, convenzioni, vincoli, definition of done) e richiedi una diff in stile patch più i rischi. Evita grandi rifacimenti; itera a fette così puoi verificare il comportamento a ogni passo.
Tratta l'output dell'AI come il suggerimento di un collega veloce:
Regola semplice: niente copia/incolla silenzioso in produzione.
Usa un modello di responsabilità semplice come Decidi / Bozza / Verifica:
Aggiungi gate espliciti (spec, design, implementazione, sicurezza, rilascio) così la velocità non supera la qualità.
Guardrail fondamentali:
Se il consiglio dell'AI confligge con requisiti o policy, passalo al code owner/ reviewer di sicurezza e registra la decisione.