Il leader dell’ingegneria AI afferma che i ruoli dedicati alla gestione dei progetti scompariranno
Scopri come un leader dell’ingegneria AI utilizza flussi di lavoro agentici per accelerare le consegne, ridurre le riunioni e orientare i team verso una collaborazione focalizzata sul giudizio.
Sairam Sundaresan
Leader ed Educatore nell’Ingegneria AI
Impatto dell’IA: L’IA modifica significativamente il focus dei ruoli di ingegneria AI/ML, spostando l’enfasi su progettazione e definizione dei problemi.
Automazione dei compiti: L’IA eccelle nell’automazione delle attività ripetitive ma fatica con quelle che richiedono giudizio e comprensione del contesto.
Rituali di consegna: L’IA facilita una definizione più rapida degli ambiti di progetto e migliora l’allineamento asincrono, riducendo la necessità di riunioni di aggiornamento sullo stato.
Flussi di lavoro agentici: L’implementazione di flussi di lavoro agentici semplifica le attività non di programmazione, consentendo un migliore focus sulle decisioni critiche.
Evoluzione dei ruoli: I ruoli dedicati alla gestione dei progetti potrebbero ridursi, poiché l’IA si occupa del monitoraggio e lascia ai team i compiti basati sul giudizio.
Sairam Sundaresan è un leader nell’ingegneria dell’IA e un educatore. È stato classificato come il Creatore di IA n. 1 su LinkedIn India da Favikon. Ed è l’autore di "AI for the Rest of Us" e di una newsletter settimanale chiamata "Gradient Ascent".
Abbiamo parlato con Sundaresan di come l’IA sta cambiando la consegna dei progetti. Ecco cosa ci ha raccontato.
Come l’IA influenza i ruoli di ingegneria AI/ML
Guido l’ingegneria AI/ML. Nella consegna dei progetti, sono responsabile delle decisioni architetturali, del garantire che l’approccio tecnico risponda al problema di business e dell’individuare tempestivamente i rischi per poterli affrontare.
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Sono anche l’autore di "AI for the Rest of Us".
Come l’IA modifica i compiti e il focus della consegna dei progetti
L’IA effettua una buona prima passata su implementazione, test e boilerplate. Passo meno tempo a scrivere codice da zero, ma rivedo comunque tutto, proprio come farei con qualunque ingegnere del mio team. L’output viene prodotto più velocemente, ma è non supervisionato.
Adesso dedico più tempo a inquadrare il problema, al design dei sistemi e a prevedere dove le cose potrebbero rompersi. Queste decisioni erano già la parte ad alto valore aggiunto del lavoro. Ora occupano una fetta più ampia della mia giornata perché il lavoro di routine procede più rapidamente.
Ciò che mi ha sorpreso di più nell’implementare l’IA è stato vedere il paradosso di Moravec manifestarsi in tempo reale. I compiti che pensavo sarebbero stati difficili da automatizzare erano semplici: generazione di codice, scrittura di test e sintesi. L’IA ha difficoltà con compiti che credevo banali: capire quando un requisito è ambiguo, riconoscere che una soluzione tecnicamente corretta è sbagliata per questo contesto e comprendere perché uno stakeholder abbia detto una cosa ma ne intendeva un’altra.
Come l’IA ottimizza i compiti ripetitivi nella consegna dei progetti
Le parti più automatizzabili del mio lavoro di delivery, al momento, sono le attività ripetitive con criteri di accettazione chiari. Generazione di test, creazione di scaffolding di codice, stesura delle prime versioni della documentazione, reportistica sullo stato e verifiche delle dipendenze — sono attività ben definite, con poca ambiguità, dove l’IA svolge un ottimo lavoro con una supervisione minima. L’implementazione è semplice: si inseriscono agenti nella pipeline CI/CD, si fornisce loro un ambito chiaro e si costruisce un processo di verifica intorno all’output.
Gli umani restano fondamentali per tutto ciò che comporta giudizio in condizioni di ambiguità. Questo include:
- Stabilire priorità quando tutto è urgente
- Capire quale scorciatoia tecnica è accettabile e quale rischia di costare caro tra sei mesi
- Cogliere l’atmosfera durante una riunione cross-funzionale e capire che il vero ostacolo è di natura politica.
Come l’IA rimodella i rituali fondamentali della delivery e l’allineamento
Per quanto riguarda i rituali, l’IA fa buona parte del lavoro pesante.
- La definizione dell’ambito è più veloce perché l’IA crea una prima bozza partendo da una conversazione o dai requisiti, e poi modifico. Non guardo più una pagina bianca. Ma la decisione su cosa è nell’ambito e cosa no spetta sempre a me.
- L’allineamento è più asincrono. Invece di fare una riunione per allineare tutti, scrivo un breve documento, l’IA mi aiuta a perfezionarlo e le persone commentano. Ci incontriamo solo quando dobbiamo risolvere un vero disaccordo.
- La validazione è ciò che è cambiato di più. L’IA genera codice, quindi ora ho bisogno di test e di "guardrail" che intercettino le specifiche modalità di errore degli agenti.
- La gestione dell’esecuzione è più snella. Gli strumenti forniscono lo stato direttamente. Passo meno tempo a chiedere aggiornamenti di stato e più tempo a decidere cosa fare dopo.
L’allineamento è più asincrono. Invece di una riunione per allineare tutti, scrivo un breve documento, l’IA mi aiuta a perfezionarlo e le persone lasciano i loro commenti. Ci incontriamo solo quando dobbiamo risolvere un vero disaccordo.
Perché i flussi di lavoro agentici migliorano l'efficienza della delivery
Personalmente, utilizzo flussi di lavoro agentici ogni giorno. Nel mio setup uso Claude Code per orchestrare la maggior parte delle attività non di programmazione: ricerca, sintesi dei documenti, pianificazione e revisione. Per la programmazione, Codex si occupa dell’implementazione, e io mi occupo della revisione.
Mi sono concentrato inizialmente sull'automazione degli aspetti della delivery che consumavano tempo senza richiedere giudizio. Bozze di documenti, riassunti del contesto, creazione di test e aggregazione dello stato da più fonti. Sono attività ad alta frequenza e bassa ambiguità. Successi facili.
La qualità è abbastanza buona da permettermi di modificare solo il lavoro invece che rifarlo. Utilizzo il tempo guadagnato per prendere decisioni che contano davvero. La lezione principale: essere specifici sullo scopo. Gli agenti lavorano bene con confini chiari. Se dai un'intenzione ambigua, torni a doverli sorvegliare.
Perché Codex e Claude Code sono strumenti indispensabili per gli sviluppatori
Codex è attualmente il mio principale strumento di programmazione. Quando uso Claude per il coding, Codex diventa il mio partner di revisione del codice. Tuttavia, questo ruolo cambia man mano che l’ambito si evolve.
Claude Code si occupa di tutto ciò che riguarda la programmazione: pensiero architetturale, documentazione, definizione dei problemi, ricerca e revisione. Effettua anche parte dello sviluppo diretto. Uso Linear per il tracciamento dei progetti. È semplice, veloce e non interferisce.
Perché l'IA potrebbe eliminare i ruoli di project management dedicati
Questo potrebbe risultare un po' controverso, ma prevedo che i ruoli di project management dedicati spariranno per lo più perché tutti inizieranno a gestire progetti. L'IA si occupa del tracciamento, del riepilogo dello stato e della pianificazione. Quel che resta è il giudizio, che viene condiviso dal team.
Attualmente tutti i ruoli si stanno fondendo. Non puoi essere solo un ingegnere che programma, o soltanto un designer che progetta. Team più piccoli, più leva sull'IA e ognuno coprirà più ambiti.
Chi si adatta meglio è chi non è mai stato solo una cosa.
Perché i leader della delivery devono abbracciare strumenti e competenze AI
Sporcati le mani con gli strumenti. Non delegare la tua comprensione dell'intelligenza artificiale a qualcun altro del team. Devi sentire tu stesso dove funziona bene e dove si inceppa.
Dopodiché, elimina senza pietà quei processi che esistono solo perché in passato le informazioni erano costose da condividere. Ora l’IA te lo offre gratuitamente.
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