Agenti AI:
Ciclo di Sviluppo
Agenti AI:
Cosa cambia davvero (e cosa no)
Gartner prevede che entro la fine del 2026 il 40% delle applicazioni Enterprise integrerà AI Agent per eseguire task complessi (contro il 5% del 2025). Una dato molto interessante, se non fosse per un altro numero, decisamente più freddo, fornito da Deloitte: oggi solo l'11% delle aziende ha agenti realmente in produzione.
Il restante 89% dell'attuale? È bloccato nel "Purgatorio dei PoC": demo e progetti che fanno brillare gli occhi ma non decollano e non sopravvivono all'impatto con la realtà operativa.
Il problema non è la tecnologia. I modelli (LLM) ci sono e sono potenti. Il problema è che stiamo cercando di infilare gli AI Agent nei nostri processi esistenti come fossero dei plugin. Ma gli agenti non sono plugin. Sono colleghi digitali instancabili, velocissimi ma con esigenze architetturali e di governance completamente nuove.
Per colmare questo gap serve ripensare il ciclo di sviluppo (SDLC).
I tre stadi del disincanto
Lavorando con aziende che stanno provando (o riuscendo) a fare questo salto, vediamo ripetersi un pattern di frustrazione in tre atti.
1. L'illusione dell'autocomplete
Il team di sviluppo adotta strumenti come Copilot, Antigravity o Cursor. La produttività sui task semplici schizza alle stelle. Il codice boilerplate si scrive da solo. Ma quando si tirano le somme a fine trimestre, il ROI reale sul business è sì più alto ma marginale. Perché? Perché accelerare la scrittura del codice non significa accelerare il rilascio di valore. Avere un motore Ferrari su una 500 non ti fa vincere il gran premio se il telaio non regge.
2. La shadow AI
Questa è di sicuro la fase più pericolosa. Sviluppatore intraprendenti iniziano a collegare API di OpenAI o Anthropic "per fare prima", senza passare dall'IT e senza governance. Risultato? Codice generato non tracciabile, chiavi API hardcodate nei repository, sistemi AUTH e OTP non più granitici e una crescita esponenziale del debito tecnico silenzioso. GitClear ha documentato nel 2025 un aumento preoccupante del "code churn" (codice riscritto entro due settimane): l'AI scrive tanto, ma scrive codice che spesso va buttato via perché?
3. Il PoC Eterno
Il management approva il budget. La demo e il POC funzionano. Ma quando si prova a scalare, tutto crolla. L'agente allucina sui dati sensibili, i costi dei token esplodono, o semplicemente il sistema è troppo lento per l'utente finale. Manca l'architettura e soprattutto manca un'analisi che realmente parla di questi sistemi.
I pattern che funzionano (oggi)
Se si vuole uscire da queste statistiche e portare l'AI in produzione, dobbiamo smettere di trattarla come magia e iniziare a trattarla come parte dell'ingegneria. Ecco tre pattern architetturali che funzionare sul campo.
Pattern 1: Human-in-the-Loop con "confidence scoring"
L'idea che l'AI debba fare tutto da sola è un mito da sfatare, o meglio non è detto che sia la strada giusta. In produzione, l'affidabilità batte l'autonomia.
Nel nostro approccio (ne abbiamo parlato approfonditamente analizzando gli Agenti Compositi, l'agente non prende decisioni critiche alla cieca. Assegna a ogni sua azione un confidence score. Per esempio:
- Score > 90%: L'agente esegue (es. approva una pull request).
- Score < 90%: L'agente scala l'attività a un umano, fornendo contesto e analisi puntuali, mirate e non prolisse.
Questo trasforma l'AI da "scatola nera rischiosa" a filtro intelligente che libera l'80% del tempo umano, lasciando agli esperti solo i casi che richiedono vero giudizio.
Pattern 2: agenti specializzati via MCP
Dimentichiamo per il momento il "Super Agente" che fa tutto. Funziona male e costa tanto.
Attualmente convince e conviene la specializzazione orchestrata tramite protocolli standard come MCP (Model Context Protocol). Invece di un solo LLM gigante, immaginiamo una squadra:
- Un agente Coder che scrive la logica.
- Un agente Reviewer che analizza la sicurezza (SAST/DAST).
- Un agente Writer che aggiorna i manuali.
- Un agente Tester che prepara dei piani di test e alcuni li esegue in autonomia documentando cosa ha fatto e come.
Ognuno ha i suoi strumenti, il suo contesto e i suoi limiti (imposti). L'orchestrazione via MCP permette loro di collaborare senza pestarsi i piedi, mantenendo il contesto pulito e riducendo le allucinazioni. E se ci aggiungiamo un agente pre-PM? potrebbe aver senso per creare artefatti con la stessa impronta e qualità aziendale.
Pattern 3: la pipeline "agent-aware"
La CI/CD pipeline tradizionale (Build → Test → Deploy) non basta più. Gli agenti di coding per esempio stan diventando sempre più brave nel riuscire a compilare il codice. In un mondo AI-native, la pipeline deve diventare un attore attivo o per lo meno prevedere dei Guardrails aggiuntivi.
Non si tratta solo di far girare i test unitari. Si tratta di avere il dominio anche (per es) su dipendenze non approvate che invece vuole introdurre o cambi di flussi operativi perché comodi per lo sviluppo, ma meno per la definizione di una UX precisa ed efficace.
Cosa NON funziona (ancora)
Per onestà intellettuale, dobbiamo anche dire cosa non fare nel 2026.
- L'agente Project Manager: L'idea che un'AI possa gestire sprint, negoziare scadenze o capire le dinamiche politiche di un team è ancora fantascientifica. Il PM richiede empatia e contesto organizzativo.
- Full autonomous coding: Lasciare che un agente scriva, testi e rilasci codice in produzione senza supervisione umana è, oggi, un suicidio operativo (e l'ho visto fare). Serve sempre un checkpoint umano, anche minimo ma dobbiamo fare Code Review.
I prerequisiti invisibili
Purtroppo, se si vuole adottare questi pattern, bisogna prima risolvere tre nodi che non sono tecnologici ma culturali-personali.
1. Context engineering: i vostri dati sono pronti per essere "capiti" da un agente? Se la documentazione è frammentata e il codice è spaghetti, l'AI amplificherà solo il caos.
2. Governance-first: non scrivete una riga di codice AI senza aver deciso chi è responsabile se l'AI sbaglia, e non significa chi ne paga le conseguenze ma qual'è il piano di contingenza? Chi guida questo piano di rientro? In che tempi e come?
3. Il nuovo ruolo del Senior: I senior developer non devono più solo scrivere codice. Devono diventare Agent Orchestrator + Code Reviewer. Devono saper progettare i "binari" su cui corrono gli agenti. Come abbiamo detto parlando di come Portare l'AI in Produzione, il team deve evolvere, non essere sostituito.
Il prossimo passo
Se il vostro team è fermo alla fase dell'autocomplete o teme la ahadow AI, fermatevi. Non comprate un altro tool.
Il primo passo è autovalutare la maturità del vostro SDLC. Capire dove siete pronti e dove invece servono fondamenta più solide.
L'AI non abbassa l'asticella della competenza tecnica richiesta. La alza. Richiede architetti migliori, non coder più veloci. Se volete costruire queste fondamenta insieme o volete darci dei consigli in più, noi ci siamo!
Fonti e link
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Tag: AI, Management
Data di pubblicazione: 24 febbraio 2026
