Agentic Coding con adSCAILE

Il framework che rende operativo questo modello in ambito enterprise è un sistema a tre parti in dialogo continuo, da cui gli agenti attingono per costruire il risultato con logica iterativa.  

• Il contesto è tutto ciò che un agente deve conoscere per lavorare in autonomia: conoscenza del dominio, requisiti, user story, vincoli tecnologici e di compliance, decisioni precedenti, strategia di test, documentazione e convenzioni di progetto. 
• Il workflow è il ciclo in sei momenti attraverso cui il lavoro procede — intento, obiettivi e vincoli, piano di lavoro, esecuzione agentica, verifica e validazione, deploy — con un feedback continuo che permette di correggere la rotta senza ricominciare da capo.  
• L'harness è il perimetro di sicurezza e controllo: tooling e integrazioni, guardrail, validazione automatica, memoria e stato, retry e recovery, approvazione umana, logging e metriche.

Su questi principi si fonda adSCAILE, la metodologia di sviluppo software agentico del gruppo adesso, pensata per cicli di sviluppo ultra-brevi di due-quattro giorni. Al centro c’è un server di coordinamento che assegna i compiti agli agenti con codice verificabile, evita sovrapposizioni e rende ogni passaggio ricostruibile; chi supervisiona ha un’unica dashboard di controllo. La base è industriale: il gruppo adesso conta oltre 11.300 persone e un fatturato di circa 1,47 miliardi di euro nel 2025, un ordine di grandezza che rende sostenibile l’investimento continuativo in strumenti proprietari, ambienti di lavoro e certificazioni. 

A rafforzarla, la partnership con Anthropic formalizzata nell’agosto 2026, che colloca adesso tra i primi Select Partner del Claude Partner Network a livello mondiale, con oltre 200 esperti in percorso di certificazione Claude Certified Architect Foundation e accesso privilegiato ai modelli Claude e a Claude Code. 

adSCAILE è già in produzione dal 2025 su un caso reale nel settore Utilities/Energia in Germania: cicli di rilascio più che dimezzati e una riscrittura completa dell’interfaccia gestita dagli agenti senza una riga di codice scritta a mano. Su questa base tecnologica si innesta la nostra interpretazione italiana: una governance costruita sul dominio di business specifico, sulla dimensione dei progetti e sulla cultura organizzativa del cliente. Il framework dà la base industriale, la governance locale dà valore d’uso.

L’Agentic Coding produce accelerazione su attività a specifica chiusa e verificabili in autonomia dagli agenti: scrittura ed esecuzione di codice, test front-end e back-end, refactoring su pattern noti, generazione di documentazione. Chiamiamo questa tipologia di attività layer esecutivo. 

Non viene registrata pari accelerazione tutte le attività che richiedono contesto: decisioni architetturali con impatti trasversali, validazione umana della conoscenza estratta dai sistemi legacy, coordinamento con partner esterni. Chiamiamo quest’altra tipologia di attività layer situazionale. 

Un caso reale documentato da adesso.it, un progetto enterprise nel settore education su base brownfield, mostra la differenza in numeri: il setup infrastrutturale stimato in 30-40 giornate uomo è stato completato in 11 giornate uomo, con un’accelerazione di circa 3 volte, e oltre 900 casi di test sono stati scritti ed eseguiti dall’avvio del progetto, mentre due settimane di sviluppo restavano ferme in attesa di una decisione lato partner esterno, non per un limite tecnico. La lezione è chiara: guadagnare velocità nel layer esecutivo ha senso solo se il layer situazionale la indirizza nella direzione corretta. Altrimenti il rischio si sposta più avanti, dove correggerlo costa di più. A questo si aggiunge una seconda dimensione di benefici: qualità del software più alta perché obiettivi, vincoli e verifiche sono espliciti dalla prima riga di codice, piena tracciabilità delle decisioni anche a distanza di mesi, contesto riusabile sui progetti successivi e governance saldamente nelle mani delle persone.

La distinzione tra layer esecutivo e situazionale spiega come cambia il peso delle cinque fasi standard di un progetto quando entra in gioco l’Agentic Coding. Prima, le cinque macro-attività mantenevano un peso relativamente equilibrato; ora l’equilibrio cambia in modo asimmetrico. 

• Strategy and Discovery appartiene interamente al layer situazionale e diventa ancora più cruciale: in un’epoca di abbondanza di soluzioni tecniche, capire qual è il problema prioritario da risolvere conta più che saperlo costruire e questa scelta non è delegabile agli agenti.  
• Design and Concept resta nel layer situazionale e mantiene tutto il suo peso: senza un design solido si rischiano soluzioni eleganti ma centrate sull’esigenza sbagliata.  
• Architecture Design vive sulla soglia tra i due layer: gli agenti supportano la produzione di diagrammi e la valutazione di alternative, mentre le decisioni con impatti trasversali su parco applicativo, sicurezza e modello dati restano governate dalle persone.  
• Development è la fase propriamente esecutiva, dove l’accelerazione è più visibile con un costo aggiuntivo legato ai token di AI e standard di qualità e sicurezza che restano elevati.  
• Testing and Deploy vive anch’essa sul confine: la generazione e l’esecuzione dei test sono attività che l’AI sostiene bene, ma proprio perché il codice è generato dall’AI la validazione richiede un processo ancora più strutturato, dove il giudizio umano su cosa verificare a fondo resta decisivo.