Come lavoriamo

Il nostro asset risiede nel metodo di lavoro che ci permette di adattare workflow e processi di sviluppo agentico più idonei per ogni cliente e progetto, cogliendo i benefici delle evoluzioni tecnologiche. Questi sono i 6 elementi del metodo di adesso.it: 

1. Spec-driven delivery: a ogni iterazione definiamo insieme al cliente obiettivi, vincoli e criteri di accettazione, scritti in una forma che sia leggibile sia dalle persone che dagli agenti. 
2. Context engineering: un agente lavora bene solo se conosce davvero il cliente: il suo dominio, la sua architettura applicativa, le sue regole di business, i suoi vincoli normativi. Strutturiamo questa conoscenza in una forma interrogabile dagli agenti così che ogni iterazione parta dal contesto reale del cliente, e non da un modello generico. 
3. Model routing e FinOps: non esiste un solo modello giusto per ogni cosa. Nelle fasi di pianificazione ed esecuzione instradiamo ogni compito verso il modello più adatto, per capacità e per costo, invece di usare sempre lo stesso motore per tutto. Il controllo che ne deriva non è sul costo della singola inferenza, ma sul costo per outcome: la metrica che rende sostenibile la scalabilità del progetto nel tempo. 
4. Harness engineering: gli agenti sono potenti ma fallibili: la verifica è la fase su cui investiamo più ingegneria e tempo. Costruiamo un harness di test automatici, guardrail e checkpoint di revisione umana che intercetta gli errori prima che arrivino in produzione. È ciò che rende affidabile un lavoro che, per natura, nasce non deterministico. 
5. Governance by design: permessi, gestione dei dati e tracciabilità delle decisioni li progettiamo da subito, calibrati sul modello di governance, sul contratto e sui requisiti di sovranità di ogni singolo cliente. È quello che permette a una soluzione di passare da un ambiente controllato a un utilizzo reale in produzione, senza sorprese lungo la strada. 
6. Learning loop: ogni iterazione lascia qualcosa in eredità alla successiva: competenze, playbook, controlli riusabili. Chiudiamo il ciclo raccogliendo cosa ha funzionato e cosa no, e portando quell’apprendimento nel progetto seguente. Così il nostro metodo di lavoro migliora di volta in volta. 
   
   Il metodo di lavoro è ciclico e iterativo, suddiviso in 7 fasi: Intent, Context, Plan, Execute, Verify, Release, Learn. Possiamo tornare alla fase precedente in qualsiasi momento: è il nostro approccio agile, basato su cicli di iterazioni continue insieme al cliente.

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 si registra la stessa accelerazione in 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.