Due ore invece di due settimane: dai un progetto all’AI

Ho fatto in due ore un lavoro che con l’AI avrei fatto in quattro. Senza AI, probabilmente, in due settimane.

Sembra una frase scritta male.

In realtà è esattamente quello che è successo.

Oggi dovevo realizzare un sistema di agenti AI per un property manager. Il concetto, detto in maniera semplice, era questo: ogni struttura doveva avere il proprio agente.

Se un ospite si trova nella struttura “Snasto suite” (nomi di fantasia per privacy), deve rispondergli l’agente di “Snasto suite”. Se si trova al “Snasto Apartment”, deve rispondergli quello di “Snasto Apartment”. E, ovviamente, deve esserci anche un agente di fallback per gestire tutti i casi in cui qualcosa non torna.

Fin qui niente di particolarmente fantascientifico.

Il problema è tutto quello che c’è dietro.

Avrei dovuto leggere la documentazione fornita dal cliente per ogni struttura, capire quali informazioni utilizzare, ricordarmi la mappatura dei campi personalizzati, gestire check-in, check-out e tutte le altre variabili necessarie per riconoscere correttamente l’ospite.

Poi avrei dovuto creare, configurare e verificare manualmente tutti gli agenti.

Un lavoro lungo. E soprattutto un lavoro noioso.

Invece ho dato il comando e il sistema ha fatto praticamente tutto da solo.

Il punto, però, è che non è successo perché l’intelligenza artificiale è diventata improvvisamente più intelligente.

È successo perché sapeva già tutto quello che doveva sapere.

Il vero salto non è usare l’AI. È darle un progetto.

Da un po’ sto cercando di organizzare sempre di più il lavoro attraverso progetti strutturati in Claude Code.

Dentro al progetto non metto soltanto il codice.

Metto il contesto.

C’è un documento di avvio iniziale che spiega cosa stiamo facendo e perché. C’è un backlog con quello che bisogna ancora fare. C’è uno stato avanzamento lavori che permette di capire dove siamo arrivati. C’è un registro delle decisioni prese, così non dobbiamo ogni volta ricostruire archeologicamente perché tre settimane fa abbiamo deciso di fare una cosa in un certo modo.

E poi c’è tutta la documentazione fornita dal cliente.

Questo cambia parecchio il modo in cui si lavora.

Perché quando apro il progetto non devo partire con:

“Ciao Claude, sto lavorando a un progetto per un property manager. Adesso ti spiego…”

No.

Claude conosce già il progetto.

Sa qual è l’obiettivo, sa cosa abbiamo fatto, sa cosa manca, conosce le decisioni prese e ha a disposizione la documentazione necessaria.

Io devo dirgli cosa voglio fare.

E lui può farlo.

L’intelligenza artificiale non deve essere il capo

Secondo me oggi ci sono due modi molto comuni di utilizzare male l’intelligenza artificiale.

Il primo è trattarla come Google.

Si apre ChatGPT, Claude o qualsiasi altro strumento e si fanno domande isolate. Si prende la risposta. Si chiude. Il giorno dopo si ricomincia praticamente da zero.

È utile, per carità.

Ma stai utilizzando una Ferrari per andare a comprare il pane.

Il secondo errore, secondo me ancora più pericoloso, è fare l’esatto contrario: chiedere all’intelligenza artificiale cosa dobbiamo fare.

“Come organizzeresti questo progetto?”

“Quale soluzione sceglieresti?”

“Secondo te cosa dovremmo fare adesso?”

No.

Il capo sei tu.

Almeno finché sai cosa stai facendo.

L’intelligenza artificiale dovrebbe essere quella che esegue. Tu devi conoscere il progetto, avere chiaro l’obiettivo, prendere le decisioni e darle una direzione.

Lei, invece, può toglierti dalle scatole tutta quella quantità enorme di lavoro ripetitivo, meccanico e noioso che normalmente occupa una parte assurda delle nostre giornate.

Ed è qui che comincia a diventare veramente interessante.

Lavorare senza un progetto è come assumere una persona nuova ogni mattina

C’è un paragone che secondo me rende bene l’idea.

Lavorare con l’intelligenza artificiale senza avere un progetto strutturato è come avere nel proprio team un collaboratore nuovo ogni mattina.

Arriva alle 9 e tu devi spiegargli chi è il cliente, cosa facciamo per lui, qual è l’obiettivo del progetto, cosa è stato fatto ieri, quali problemi abbiamo avuto, quali decisioni abbiamo preso e cosa deve fare oggi.

Il giorno dopo arriva un altro collaboratore.

E ricominci.

Può anche essere il collaboratore più intelligente del mondo, ma se ogni giorno perdi un’ora a spiegargli cosa sta succedendo, c’è qualcosa che non funziona.

Un progetto strutturato ribalta questa situazione.

È come avere una persona che arriva al lavoro già formata: conosce il cliente, ha letto la documentazione, sa cosa è stato fatto, conosce le decisioni prese e può leggere il backlog per capire cosa manca.

E questa cosa non migliora soltanto il rapporto tra noi e l’intelligenza artificiale.

Migliora anche il passaggio di consegne tra esseri umani.

Il lavoro di cui parlavo all’inizio dell’articolo, per esempio, non l’avevo iniziato io.

L’aveva iniziato un mio collega.

Io sono entrato nel progetto, ho recuperato rapidamente il contesto e l’ho completato. Non ho dovuto sequestrare il collega per due ore e farmi raccontare tutta la storia dall’inizio.

Il progetto era diventato, di fatto, la memoria condivisa del lavoro.

E secondo me questo è uno degli aspetti più sottovalutati di tutto il discorso.

Non vale soltanto per il codice

L’esempio da cui sono partito riguarda un sistema di agenti per un property manager, ma lo stesso principio vale praticamente ovunque.

Prendiamo un sito internet.

Se Claude Code conosce il documento di avvio, la struttura del sito, le scelte tecniche fatte, il materiale del cliente, quello che è già stato sviluppato e quello che manca, posso chiedergli di intervenire su una parte del progetto senza dovergli raccontare ogni volta la storia dell’umanità partendo dal Big Bang.

Stessa cosa per un bot.

Posso avere dentro al progetto le specifiche, i flussi conversazionali, le integrazioni, i campi utilizzati dal CRM, la documentazione delle API, i test fatti e i problemi ancora aperti.

Oppure pensiamo a un sistema telefonico per un reparto commerciale.

Chi deve essere chiamato? Quando? Cosa succede se non risponde? Come vengono qualificati i lead? Dove vengono salvati i dati? Quali informazioni servono al commerciale prima di prendere la chiamata?

Tutte queste cose possono vivere nel progetto.

A quel punto Claude Code non deve più cercare di indovinare cosa avevamo in testa.

Lo sa.

E soprattutto non dobbiamo ricordarcelo noi ogni volta.

Il contesto è probabilmente più importante del prompt

Per anni abbiamo parlato di prompt.

Prompt migliori. Prompt più dettagliati. Prompt engineering. Mega-prompt da quattro pagine che sembrano il contratto di un mutuo.

Il prompt conta, ovviamente.

Ma più utilizzo questi strumenti su progetti veri, più mi convinco che ci siamo concentrati troppo sulla parte sbagliata.

Il problema non è trovare la frase magica da scrivere all’intelligenza artificiale. Il problema è darle abbastanza contesto da permetterle di lavorare bene.

Se Claude Code entra in un progetto nel quale trova un documento di avvio, un backlog, uno stato di avanzamento, un registro delle decisioni e tutta la documentazione necessaria, la qualità delle richieste che posso fargli cambia completamente.

Posso essere molto più sintetico perché una parte enorme delle informazioni è già lì.

È un po’ come lavorare con una persona che segue il progetto da tre mesi invece di chiamare ogni mattina un consulente diverso e passare la prima ora a spiegargli cosa è successo nelle puntate precedenti.

E questa differenza si misura in ore.

Ok, ma praticamente come si fa?

Qui secondo me è importante chiarire una cosa.

Non serve costruire la NASA.

Per iniziare, un progetto dovrebbe contenere almeno cinque cose:

1. Un documento di avvio, che spiega cosa stiamo facendo, per chi e con quale obiettivo.
2. Un backlog, con quello che dobbiamo ancora fare.
3. Uno stato di avanzamento, che racconta dove siamo arrivati.
4. Un registro delle decisioni, soprattutto per quelle decisioni che tra un mese nessuno ricorderà perché abbiamo preso.
5. La documentazione, quindi file del cliente, specifiche tecniche, API, strutture dati, procedure, esempi e tutto quello che serve per lavorare.

A quel punto cambia lo strumento, ma il principio rimane sostanzialmente lo stesso.

Con Claude Code, per esempio, il progetto può coincidere direttamente con la cartella di lavoro: codice, documentazione, istruzioni per Claude e file che mantengono lo stato del progetto possono vivere insieme. Claude non sta più lavorando su una richiesta isolata, ma dentro il progetto vero e proprio.

Con ChatGPT Projects il concetto è simile: creo un progetto dedicato, gli assegno istruzioni specifiche, raccolgo al suo interno conversazioni e materiali rilevanti e utilizzo quello spazio come contesto persistente del lavoro.

Con Gemini, attraverso strumenti come Gems e gli ambienti collegati all’ecosistema Google, si può costruire una logica analoga: istruzioni, fonti e materiali di riferimento diventano il contesto attraverso il quale lavorare.

E lo stesso principio può essere replicato anche utilizzando altri modelli o strumenti.

Non mi interessa particolarmente stabilire quale dei tre abbia il pulsante più bello per creare un progetto.

Anche perché tra sei mesi probabilmente saranno cambiati tutti.

Il punto non è scegliere il provider migliore. È costruire un metodo che sopravviva allo strumento.

Se domani passo da Claude a ChatGPT, da ChatGPT a Gemini o a un modello che oggi ancora non esiste, il mio documento di avvio continua ad avere senso.

Il backlog continua ad avere senso.

Il registro delle decisioni continua ad avere senso.

La documentazione del cliente continua ad avere senso.

Perché sono questi elementi a rappresentare il progetto.

L’intelligenza artificiale è il motore che utilizzo per lavorarci sopra.

Ed è anche per questo che organizzare bene il contesto diventa così importante: un motore più potente non serve a molto se ogni mattina devi spiegargli da capo dove vuoi andare.

Le due ore di oggi non sono il punto

La cosa interessante del lavoro che ho fatto oggi non è aver risparmiato qualche ora.

Se avessi utilizzato l’intelligenza artificiale senza un progetto organizzato, probabilmente avrei impiegato quattro ore.

Avrei comunque risparmiato tempo rispetto a fare tutto manualmente.

Con il progetto già strutturato ne ho impiegate due.

Senza intelligenza artificiale, tra lettura della documentazione, sviluppo, configurazione, copia delle informazioni e verifiche, probabilmente avrei trascinato il lavoro per giorni. Realisticamente, considerando anche tutto il resto che succede durante una normale settimana lavorativa, sarebbero potute diventare due settimane.

Quindi il confronto interessante non è:

AI vs non AI.

È:

lavoro manuale vs AI usata come strumento isolato vs AI inserita dentro un sistema di lavoro progettato bene.

Sono tre cose completamente diverse.

Ed è soprattutto l’ultima che secondo me molte aziende ancora non hanno capito.

L’AI non sostituisce il fatto che devi sapere cosa stai facendo

C’è poi una conseguenza meno comoda.

Per lavorare in questo modo devi avere le idee chiare.

Devi sapere qual è l’obiettivo. Devi sapere come è fatto il processo. Devi decidere quali informazioni servono. Devi avere abbastanza competenza per capire se quello che l’intelligenza artificiale sta facendo ha senso oppure no.

In pratica l’AI amplifica molto quello che c’è a monte.

Se hai un progetto organizzato bene, delle decisioni sensate e sai dove vuoi arrivare, può diventare un acceleratore impressionante.

Se invece il progetto è un casino, non sai esattamente cosa vuoi e chiedi all’AI di decidere al posto tuo, probabilmente otterrai il casino di prima.

Solo molto più velocemente.

Ed è per questo che continuo a pensare che il vantaggio competitivo non sarà semplicemente “usare l’intelligenza artificiale”.

Tra poco la useranno tutti.

Il vantaggio sarà sapere cosa delegarle, darle il contesto corretto e costruire un sistema nel quale possa lavorare davvero.

Perché l’intelligenza artificiale può scrivere codice, leggere documentazione, creare agenti, modificare un sito, lavorare su integrazioni e toglierti ore di attività ripetitive.

Ma devi essere tu a sapere dove vuoi arrivare.

Altrimenti, se non sai usarla bene, forse è meglio non usarla.

Perché rischia di farti perdere tempo, soldi e dignità.