Tutti parlano di AI. Ti dico cosa c'è di vero per la tua azienda — e cosa è fumo.
Niente corso, niente slide: entro nel tuo processo e nel tuo codice, automatizzo dove i conti tornano e lascio al tuo team un impianto che sa usare da solo. E se l'AI per te oggi non serve, te lo dico nella prima call — gratis.
30 minuti · Se non ti serve te lo dico subito · Risposta in 24 ore
Quando ha senso parlarne.
- Tutti intorno a te parlano di AI e non sai se ti stai perdendo qualcosa — o se è solo fumo.
- Qualcuno in azienda passa le giornate a leggere PDF, email e fogli per riportare gli stessi dati da un'altra parte.
- Hai una codebase grande e una modernizzazione (framework, libreria, migrazione) che rimandi da mesi perché "costa troppo tempo".
- Il tuo team sente parlare di agenti AI ma non li usa, o li usa male — e tu non sai distinguere l'hype dal valore reale.
- Sei una web agency e vuoi consegnare più in fretta senza abbassare la qualità, ma non sai da dove partire.
- Hai provato a far scrivere codice all'AI e ti sei trovato con risultati che sembravano giusti ma non lo erano.
Caso a parte, sempre più frequente: hai già costruito un'app con l'AI e funziona, e adesso la domanda è se puoi farla usare davvero. Lì il lavoro non è rifarla: è capire le sei cose che nessuno strumento genera da solo.
Mi integro nel tuo team e costruisco. Non consiglio da fuori.
È il modello che le aziende AI chiamano forward deployed engineer: un ingegnere che si cala dentro il tuo contesto, capisce il dominio e costruisce la soluzione in produzione — non un consulente che lascia un report e sparisce. Applicato all'AI, significa questo:
- Capisco il tuo dominio e i tuoi dati prima di scrivere una riga.
- Costruisco l'integrazione AI vera — non una demo: integrazioni LLM, RAG, automazioni e workflow agentici che vanno in produzione.
- Lavoro dentro il tuo stack e il tuo flusso, fianco a fianco col team.
- Resto finché funziona, poi lascio processo e autonomia — non dipendenza.
Un solo senior che possiede il problema dall'inizio alla fine. La stessa logica del CTO on-demand, sul terreno dell'AI. Se vuoi capire meglio il ruolo, ne ho scritto in cos'è un Forward Deployed AI Engineer.
Lo faccio io per te, o lo insegno al tuo team.
Interventi AI-assisted
Entro sul tuo codice e uso agenti AI come moltiplicatore: refactor massivi, migrazioni, audit di codebase ereditate, recupero di debito tecnico e test. Io decido architettura e strategia, l'AI esegue il lavoro grezzo, ogni passo che tocca la produzione passa dalla mia revisione.
- Refactor e migrazioni su migliaia di file, in modo coerente
- Audit di codebase intere in ore, non giorni
- Recupero di copertura test e debito tecnico
- Validazione umana su tutto ciò che va in produzione
Automazioni su documenti e dati
La richiesta più frequente non riguarda il codice: riguarda i documenti. Fatture, listini, contratti, allegati che arrivano in PDF, Excel e Word e che qualcuno riporta a mano in un gestionale. Costruisco la pipeline che li legge, li normalizza e li consegna al sistema che usate già — con l'AI dove i formati sono imprevedibili e regole deterministiche dove invece contano l'esattezza e la tracciabilità.
- Acquisizione da PDF, Excel, email e allegati, anche in formati non standard
- Estrazione da fonti esterne — siti fornitore, cataloghi, portali — con immagini e allegati collegati al codice prodotto giusto
- Normalizzazione e controlli di qualità prima che il dato entri nei sistemi
- Consegna nel formato che il vostro gestionale si aspetta, non in un altro silo
- Log e verificabilità: si sa sempre da quale documento viene ogni valore
AI enablement del team
Porto il tuo team a lavorare con agenti AI in modo serio: quali strumenti, su quali task, con quali guardrail. Workshop pratici e advisory continuativo, tarati sul vostro stack e sul vostro modo di lavorare — non slide generiche.
- Workshop pratici su Claude Code e agenti AI per il vostro stack
- Definizione di processo e guardrail (review, test, sicurezza)
- Setup di flussi ripetibili su task reali del vostro backlog
- Advisory continuativo per non lasciare il team da solo dopo il corso
Tre principi, zero hype.
L'AI accelera, non decide
Architettura, direzione e validazione restano lavoro umano. L'AI fa il grezzo, il giudizio è mio (o, nell'enablement, del tuo team — formato bene).
Niente hype, niente paura
Non ti vendo la rivoluzione né ti dico che è tutto fumo. Ti dico dove l'AI fa risparmiare tempo vero e dove rischi di farti male.
Risultati, non demo
Il metro è il codice in produzione che funziona, non la demo che impressiona. Tutto ciò che tocca utenti veri è validato.
Quattro passi. Niente sorprese.
Prenoti una call
30 minuti gratuiti per capire il tuo caso.
Definiamo lo scope
Intervento diretto, enablement del team, o entrambi. Cosa, in quanto tempo, a quale prezzo.
Si parte sul concreto
Su un task reale del tuo backlog, non su un esempio giocattolo.
Resta valore, non dipendenza
Processo documentato e team autonomo. L'obiettivo è renderti capace, non legarti a me.
Le domande che ricevo più spesso sull'AI enablement.
E se i dati sul sito non sono copiabili e si caricano dinamicamente?
È il caso normale, non l'eccezione, e la risposta è controintuitiva: quando un sito carica i dati dinamicamente quasi sempre sta chiamando una propria API interna. Si interroga quella e si ottengono dati già strutturati, molto più stabili di qualsiasi selettore — un restyling del sito non rompe niente. Solo quando l'API non c'è si passa a un browser headless, con attese su elementi reali e non a tempo.
Cosa è realisticamente estraibile da un sito? Prima di impegnarmi vorrei saperlo.
Giusto volerlo sapere prima, ed è verificabile in poco: mezz'ora su un sito campione dice se c'è un'API, come sono modellate le varianti, e se immagini e allegati stanno su indirizzi prevedibili o dietro codice. Da lì ti dico cosa esce pulito, cosa esce parziale e cosa non esce affatto — perché la parte che fa saltare questi progetti non è scaricare i file, è collegare ogni immagine e ogni scheda tecnica alla variante giusta quando il sito le organizza in modo incoerente.
Mi serve uno script una tantum o un sistema che regge nel tempo?
Sono due lavori diversi e vale la pena deciderlo prima. Uno script una tantum si scrive in fretta e vale finché il sito di partenza non cambia — cioè poco. Un sistema riutilizzabile costa un po' di più e in cambio riparte da dove si è fermato quando fallisce a metà (su migliaia di prodotti fallisce, è una certezza), si ri-esegue e ti dice cosa è cambiato dall'ultima volta, e tratta ogni fonte con le sue regole invece di sperare che siano tutte uguali. E siccome il mondo intorno cambia — i siti rifanno il layout, i modelli si aggiornano, i formati dei documenti derivano — un'automazione che deve reggere nel tempo di solito prosegue con una manutenzione ricorrente: controlli, correzioni e piccoli adeguamenti, così i problemi li scopri da un report e non da un blocco in produzione.
Lavori tu sul codice o formi il mio team?
Entrambe le cose, e le scegli tu. Con gli interventi AI-assisted entro io sul codice e uso gli agenti come moltiplicatore per refactor, migrazioni e audit. Con l'enablement insegno al tuo team a lavorare con gli agenti AI in modo serio. Spesso ha senso combinarle: parto io su un task reale, poi passo processo e autonomia al team.
Su quali task ha senso usare gli agenti AI?
Sul lavoro grezzo e ripetitivo dove l'AI fa risparmiare tempo vero: refactor e migrazioni su migliaia di file in modo coerente, audit di codebase intere in ore invece di giorni, recupero di copertura test e debito tecnico. Architettura e strategia restano decisioni umane: l'AI esegue, non decide.
Chi controlla quello che produce l'AI prima che vada in produzione?
Io, su tutto ciò che tocca la produzione. L'AI fa il grezzo, ma ogni passo passa dalla mia revisione, e nell'enablement insegno al team a mettere gli stessi guardrail: review, test, sicurezza. Il metro è il codice in produzione che funziona, non la demo che impressiona.
Cosa NON fa l'AI in questo modello?
Non prende le decisioni. Architettura, direzione e validazione restano lavoro umano: l'AI accelera, il giudizio è mio o, nell'enablement, del tuo team formato bene. Non ti vendo la rivoluzione né ti dico che è tutto fumo: ti dico dove fa risparmiare tempo e dove rischi di farti male.
Dopo l'enablement il team resta dipendente da te?
No, l'obiettivo è l'opposto. Lascio processo documentato e flussi ripetibili su task reali del vostro backlog, più advisory continuativo per non lasciare il team da solo dopo il corso. Resto finché funziona, poi lascio autonomia, non dipendenza.
Parliamone in 30 minuti.
Ti dico, senza hype, dove gli agenti AI ti fanno risparmiare tempo vero e dove conviene non toccarli. Anche se poi non lavoriamo insieme, esci con una direzione chiara.
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