Ultimamente ci chiedono molto dell'IA. I clienti vogliono sapere se la usiamo, come la usiamo e cosa significa per il lavoro che consegniamo. Sono domande legittime, quindi ecco una panoramica diretta di come l'IA si inserisce nel nostro quotidiano.
Siamo stati early adopter degli strumenti di IA, non per l'hype, ma perché abbiamo visto vantaggi reali e pratici. Detto questo, siamo selettivi. Integriamo l'IA dove ci rende davvero migliori e teniamo le persone saldamente al comando del lavoro che conta di più.
L'IA in tutto il team
L'IA in Digismoothie non si limita all'engineering. L'intero team lavora con lo stack di Anthropic Claude e lo usiamo ogni giorno: per analisi, redazione di documenti e per strutturare idee.
Un buon esempio sono le specifiche di progetto. Dopo un debrief con il cliente, usiamo l'IA per delineare una bozza di specifica a partire dalle note e dal contesto della riunione. Poi un project manager la rivede, affina i dettagli e si assicura che rifletta davvero ciò di cui il cliente ha bisogno. L'IA ci porta rapidamente a un solido punto di partenza. La persona si assicura che sia corretto.
I nostri project manager usano Fathom anche per le registrazioni e gli appunti delle riunioni, il che significa meno tempo su attività amministrative e più tempo dedicato alla conversazione vera e propria.
L'IA nell'engineering
È qui che l'impatto è più visibile. I nostri ingegneri lavorano ogni giorno con Claude Code e Cursor e usiamo CodeRabbit come primo livello di code review.
L'IA accelera molto la scrittura del codice stessa. Le attività che comportano boilerplate, scaffolding di componenti o l'implementazione di logica ben definita avvengono in modo decisamente più rapido di prima.
Ma c'è una parte che spesso si perde nella conversazione sull'IA: la scrittura del codice non è mai stata il collo di bottiglia. Il vero lavoro dell'engineering – capire il problema, definire il task, scegliere l'approccio giusto e poi verificare che il risultato funzioni davvero e rispetti gli standard di qualità – continua a occupare la maggior parte del tempo di un ingegnere. L'IA non ha cambiato questo, né dovrebbe farlo.
C'è un altro cambiamento meno evidente ma altrettanto importante: l'IA permette al nostro team di lavorare su un ambito più ampio. Dove prima un task richiedeva uno specialista frontend e uno backend, con tutti i passaggi e il coordinamento del caso, oggi un singolo ingegnere può gestire entrambi i lati con sicurezza, mentre l'IA copre le lacune di conoscenza specifica di dominio. Meno coordinamento, meno dipendenze, consegne più rapide. E questo non si limita all'engineering: persone in tutta l'azienda stanno scoprendo che possono assumersi task che prima erano fuori dalle loro competenze, agendo direttamente sulle proprie conoscenze invece di aspettare che qualcun altro esegua.
Dove i benefici si sommano davvero è nelle attività mirate e ben circoscritte. Per esempio, l'analisi delle performance di uno store e la successiva implementazione delle migliorie richiedevano giorni. Con lo sviluppo assistito dall'IA possiamo consegnare lo stesso livello qualitativo di lavoro in poche ore.
L'IA nelle operations
Oltre al lavoro con i clienti, usiamo l'IA per automatizzare processi interni come previsioni, budgeting e analisi delle performance. Non è glamour, ma significa operations più snelle e più energia da destinare al lavoro che arriva ai nostri clienti.
Restare avanti condividendo
Il panorama dell'IA si muove in fretta. Quasi ogni settimana compaiono nuovi strumenti, nuove capacità e nuovi modi di lavorare. Crediamo che l'unico modo per stare al passo sia imparare insieme. Per questo organizziamo riunioni dedicate all'IA e manteniamo un canale Slack condiviso dove tutti pubblicano scoperte utili: nuovi workflow, consigli, raccomandazioni di tool, cose che hanno funzionato e cose che non hanno funzionato. Questo mantiene reattivo l'intero team, non solo gli appassionati della prima ora.
Cosa significa tutto questo
Usiamo l'IA per spendere meno tempo nell'esecuzione e più nel pensare. L'analisi, la strategia, il controllo qualità, le conversazioni con i clienti – è lì che si trova il nostro valore ed è lì che si concentrano le nostre persone.
L'IA è uno strumento. Uno potente, che ci siamo impegnati a padroneggiare. Ma le decisioni, gli standard e la responsabilità restano con noi.
