Dove l'IA eccelle (e dove è ancora necessario il tocco umano)Un flusso di lavoro quotidiano potenziato dall'intelligenza artificiale (che si accumula nel tempo)Pianificare e progettare con l'IA (brainstorming, poi redigere un documento decisionale sull'architettura)Dai requisiti al backlog: trasformare i documenti dei requisiti di prodotto in elementi di lavoroImplementare con un modello "prima i test, poi il codice"Revisione del codice: l'IA come amplificatore, non come gatekeeperDopo il codice: documentazione, osservabilità e comunicazioneEsempio immaginario: la giornata lavorativa di Sam con l'aiuto dell'IAAlimentare il contesto dell'IA: acquisire la giusta consapevolezza del repositoryLa sicurezza prima di tutto: integrare l'IA nel ciclo di vita dello sviluppo sicuroPrivacy, licenze e conformità: regole fondamentali da non trascurareNon dare all'IA dati sensibiliAttenzione alle questioni relative alle licenze e all'attribuzioneResta aggiornato sulle normative relative all'IA nel tuo settoreAllineati ai sistemi di gestione dei rischi (sono davvero utili!)Agenti di IA: cosa possono fare e come tenerli sotto controlloMisurare l'impatto: come quantificare l'effetto dell'IA come un ingegnereMetriche di adozione e comportamentoMetriche di qualità e produttivitàModelli di prompt che funzionano davvero (modelli da riutilizzare)Introdurre l'IA nel tuo team: un piano di 90 giorniGiorni 0-30: getta le basi e metti in atto le misure di sicurezzaGiorni 31-60: espandere e formare il teamGiorni 61-90: ottimizzare e decidere i passi successiviUna checklist per i leader: valutare gli strumenti e le piattaforme di IACollegamento a ciò che già sapete (collegare i punti con i capitoli precedenti)Creare consenso con prove concrete: come avere discussioni efficaci sull'adozione dell'IA