Ingegneri autistici: da passeggero a pilota dell'intelligenza artificiale
Premessa (necessaria)
Il titolo è volutamente provocatorio. Se sei un ingegnere, no, non ti sto insultando. Se sei autistico, no, non ti sto prendendo in giro. Se sei un ingegnere autistico… beh, continua a leggere, probabilmente capirai meglio di tutti dove voglio arrivare.
Come sono finito qui (ovvero: la mia discesa/ascesa nell’IA)
Quando è uscito ChatGPT, ho fatto come tutti: ho cominciato a fargli domande stupide per vedere se funzionava davvero. “Scrivimi una poesia sui gatti quantistici.” “Spiegami la relatività come se avessi cinque anni.” Le cose accessorie, insomma.
Poi, come sviluppatore, ho iniziato a chiedergli cose sulla programmazione. Copia-incolla del codice, qualche domanda, copia-incolla della risposta. Il classico ping-pong tra editor e browser che facciamo tutti da vent’anni, solo che invece di Stack Overflow c’era un’IA che mi rispondeva con più sicurezza (e a volte con più allucinazioni).
Ma la svolta è arrivata quando ho scoperto la modalità agentica, in particolare con Claude Code.
Qui è cambiato tutto. Non più Prompt Engineering ma Context Engineering.
Invece di dire “Ecco il mio codice, sistemalo”, ho iniziato a dire: “Ecco come funziona il mio progetto, ecco come mi piace scrivere codice, ecco com’è fatto il database, eccoti le mie convenzioni e convinzioni: ora proponimi qualcosa di utile”. L’IA non leggeva più snippet isolati, leggeva il mio mondo e seguiva le mie istruzioni.
Il risultato? La mia produttività è letteralmente triplicata, forse quadruplicata. Oggi uso l’IA per l’80-90% del mio coding. E no, non mi vergogno a dirlo.
Ma la cosa più interessante è che ho cominciato ad usare lo stesso approccio anche per cose che non sono codice: gestione della mia attività professionale, monitoraggio della salute, tracciamento degli esercizi fisici.
Oggi pago la versione Max di Claude (e sì, costa), ma è diventato un elemento insostituibile nella mia vita.
Ma c’è un altro elemento chiave che ho capito strada facendo: lavorare con un solo agente generico è limitante. È come avere un tuttofare che sa fare un po’ di tutto ma niente alla perfezione. Serve invece un team di specialisti, ognuno esperto nel suo campo. Nel coding, per esempio: un esperto di UI/UX, uno di architettura software, uno di database design. Ogni specialista porta il suo punto di vista, la sua competenza verticale. E dalla sintesi di questi pareri multipli nasce valore reale.
Da qui il titolo al plurale: Ingegneri Autistici. Non uno, ma tanti, ciascuno con la sua specializzazione e i suoi limiti.
Il problema: l’IA come Oracolo di Delfi
La maggior parte delle persone usa l’IA come se fosse l’Oracolo di Delfi: fai una domanda, aspetti la risposta illuminante, fine.
Questo approccio produce due categorie di utenti, entrambe sbagliate:
1. Gli Iper-Entusiasti
Fanno domande facili e generiche, tipo “Come posso migliorare la mia vita?” oppure “Scrivimi un business plan per un e-commerce”. Ricevono risposte generiche e pensano di aver trovato la soluzione a tutti i problemi.
2. Gli Scettici Delusi
Fanno domande allucinanti e complesse senza contesto, tipo “Sistemami questo bug” (senza dettagli, in quale progetto, con quale stack). Alla prima risposta sbagliata: “Vedi? L’IA fa schifo, non capisce niente, è solo hype.”
Il problema di fondo è sempre lo stesso: se fai domande sbagliate, non puoi ottenere risposte giuste.
È come dire al medico «mi fa male» e basta. Dove? Da quanto? Che dolore? Senza contesto, anche il miglior dottore tira a indovinare. Come l’IA.
Il mito del “Prompt Magico” (e perché mi fa venire l’orticaria)
Ti è mai capitato di sentire qualcuno dire: “Guarda cosa ha fatto l’intelligenza artificiale! È bastato solo un prompt e ha fatto tutto lui!”
Ecco, quando sento questa frase mi scatta un campanello d’allarme. Non perché l’IA non sia potente, ma perché c’è un equivoco di fondo.
L’equivoco è questo: se qualcosa si può fare “con un solo prompt”, significa che hai delegato l’intero processo all’IA. Dall’ideazione all’esecuzione, tutto. Il tuo contributo si è limitato a una richiesta generica. Il risultato? Non è tuo. È dell’IA.
È come incontrare uno al bar e dirgli: “Ehi, vorrei fare questa cosa. Falla tu. Quando hai finito, fammi sapere.”
Ok, certo, se ci sono cose banali dove non vuoi entrare in merito, va bene. Ma devi essere consapevole che stai facendo fare tutto a qualcun altro.
❌ Prompt magico (delega totale): “Scrivimi un’app per gestire prenotazioni di un centro fitness”
✅ Approccio orchestrato (tu dirigi, IA esegue):
- “Analizza questi requisiti e proponimi un’architettura a microservizi per gestire autenticazione, prenotazioni e pagamenti”
- “Implementa solo il modulo prenotazioni con queste specifiche…”
- “Ora integra Stripe per i pagamenti, usa questo pattern che preferisco…”
Vedi la differenza? Nel primo caso l’IA decide tutto. Nel secondo tu progetti, l’IA costruisce.
La citazione di Lincoln (probabilmente apocrifa, ma che c’azzecca)
“Se mi dai sei ore per tagliare un albero, io passerò le prime quattro ad affilare l’ascia.” — Abraham Lincoln (forse)
Dare un’ascia in mano a uno che non l’ha mai usata e dirgli “dai, taglia quell’albero” non funziona. Al massimo picchietterà il tronco per un po’, si stancherà, e ti dirà che le asce sono sopravvalutate.
Il punto è questo: rischi di non ottenere risultati se non hai prima affilato l’ascia.
La differenza è sottile ma fondamentale: non si tratta di ammirare cosa l’IA riesce a fare in autonomia, ma di scoprire cosa tu riesci a realizzare quando l’IA amplifica le tue capacità. Il vero obiettivo è che alla fine tu possa dire a te stesso: “L’ho fatto io.”
Come usarla davvero: le tre parole magiche
1. CONTESTO
Se manca il contesto, non ti puoi aspettare una risposta adeguata. Punto.
Pensa a un architetto. Non gli diresti mai solo “progettami una casa”. Gli diresti: “Ho un terreno di 500mq in collina, budget di X, famiglia di 4 persone, voglio tre camere, stile moderno, orientamento a sud per la luce naturale, e devo rispettare questi vincoli paesaggistici.”
Con l’IA è uguale. Non “scrivimi un’app”, ma: “Scrivimi un sistema di prenotazioni per un centro fitness, con autenticazione OAuth, database PostgreSQL, integrazione con Stripe per i pagamenti, interfaccia mobile-first, e deve scalare per 10.000 utenti contemporanei.”
Vedi la differenza?
2. PROCESSO
Devi scomporre quello che fai in processi. Qualsiasi attività: sviluppo software, insegnamento, marketing, amministrazione.
Prendi il processo, scomponilo, e chiediti: quale di questi pezzi merita di essere delegato all’IA?
Esempio concreto: l’insegnamento (che ho fatto per anni, oltre allo sviluppo).
❌ Non puoi dire: “Costruiscimi la lezione.”
✅ Puoi dire invece:
- “Ho preparato questa scaletta. Sviluppa le slide solo per la sezione ‘Architettura client-server’, target studenti 16 anni, livello base, con esempi pratici.”
- “Questa lezione l’ho tenuta per universitari. Riadattala per ragazzi di 15 anni: linguaggio più semplice, esempi quotidiani, no termini tecnici senza spiegazione.”
- “Io progetto la lezione, la sequenza e i contenuti. Tu mi generi 10 quiz a risposta multipla su questi 5 concetti chiave, difficoltà media.”
Principio guida:
- Tieni per te: la creatività, la particolarità, gli elementi umani, la visione d’insieme
- Delega all’IA: ciò che non ti compete direttamente, attività lunghe/ripetitive/faticose, task operativi specifici
3. ORCHESTRAZIONE
I vari task vengono eseguiti da questi “ingegneri autistici”.
Ogni agente IA è iper-specializzato e rigidamente focalizzato sul suo dominio. Proprio come un vero specialista con tratti autistici, eccelle in un ambito specifico ma ha limiti precisi:
- Focus ristretto: Non puoi fargli domande troppo ad ampio raggio o che esulano dal suo campo
- Dipendenza dal contesto esplicito: Se manca un’informazione, non la inferisce. Non “legge tra le righe”
- Pattern rigidi: Tende a seguire schemi consolidati e bias statistici del suo training
- Visione del mondo limitata: Vede solo attraverso la lente della sua specializzazione
Questa non è una critica, è la loro natura. E conoscerla è fondamentale per usarli bene.
Il tuo ruolo è orchestrare questi specialisti.
Mettere insieme quello che ciascuno ti dice nel suo ambito, gestire i loro misunderstanding, correggere le eventuali allucinazioni, e soprattutto prendere le decisioni finali.
Il mio assistente “Eureka”: un esempio concreto
Oltre al coding, ho costruito un assistente personale fatto di diversi agenti specializzati:
- Il Dottore: mi dà consigli sulla salute in base ai dati che traccio
- Il Commercialista: mi aiuta a gestire fatturazione ed economia dell’attività
- L’Esperto di Comunicazione: analizza le richieste di lavoro che arrivano da Linkedin, per dribblare quelle che fanno solo perdere tempo
Ognuno sa fare la sua cosa. Nessuno di loro sa fare tutto.
Il valore non è nel singolo agente, ma nella mia capacità di orchestrarli. Di mettere insieme i loro pareri, di decidere cosa tenere e cosa scartare, di indirizzare e di mantenere la visione d’insieme.
In altre parole: non ho delegato la mia vita a un’intelligenza superiore. Ho costruito una squadra di specialisti stupidi che, sotto la mia direzione, mi permettono di operare su più piani contemporaneamente. Io rimango il direttore d’orchestra. Loro sono gli strumenti.
Le Skills del Futuro (e no, l’IA non ti ruberà il lavoro)
C’è un ritornello che sento ovunque: “L’IA sostituirà gli esseri umani, ci ruberà il lavoro, diventeremo inutili.”
È una paura comprensibile, ma sbagliata.
E c’è anche un’altra paura, alimentata da decenni di fantascienza: “L’IA diventerà cosciente, si ribellerà, e ci annienterà.” Terminator, Matrix, HAL 9000. Lo stesso schema: la macchina prende il controllo.
Anche questa è una paura sbagliata. Ma per ragioni diverse.
Il problema non è che “minimizziamo i rischi”. I rischi dell’IA esistono eccome: bias algoritmici, manipolazione dell’informazione, concentrazione di potere, diseguaglianze amplificate. Sono rischi reali e seri.
Ma non hanno nulla a che vedere con la “coscienza artificiale”.
Per quanto raffinate possano diventare le simulazioni, la coscienza è qualcosa di umano. Un’IA può imitare perfettamente i pattern del pensiero cosciente, rispondere come se avesse autoconsapevolezza, persino “dire” di averla. Ma resta una simulazione. Sofisticatissima, convincente, ma pur sempre simulazione.
Il vero rischio non è che l’IA “si risvegli” e decida autonomamente di dominarci. Il vero rischio è come noi umani scegliamo di usarla: per concentrare potere, manipolare, escludere, o per amplificare capacità, democratizzare conoscenza, risolvere problemi.
La macchina non ha volontà. Non ha scopi propri. Non può “ribellarsi”. Fa esattamente quello per cui è stata progettata, né più né meno. E questo ci riporta alla responsabilità centrale: siamo noi a dirigere.
L’IA non sostituisce l’essere umano. Trasforma radicalmente quali competenze hanno valore.
È già successo prima. Quando sono arrivati i computer, non hanno eliminato i contabili: hanno eliminato quelli che sapevano solo fare addizioni. Quando è arrivato Google, non ha eliminato i ricercatori: ha eliminato quelli che sapevano solo trovare informazioni senza saperle valutare.
Ora sta succedendo di nuovo. Le competenze che contano sono cambiate. E chi non si adatta rimarrà indietro.
Ecco le nuove skills fondamentali:
1. DESTRUTTURAZIONE
Saper prendere un processo che fai in modo naturale, quasi automatico, e scomporlo in pezzi.
Trasformare l’implicito in esplicito. Capire cosa fai, perché lo fai, e quali parti possono essere delegate.
Non è banale. Anzi, è una delle cose più difficili.
2. ORCHESTRAZIONE
Gestire una squadra di specialisti (umani o IA) che vedono solo il proprio pezzo del problema (come ogni specialista).
Dare a ciascuno il contesto minimo necessario. Integrare output parziali in una soluzione coerente. Decidere quando un risultato è buono e quando va rifatto. Sapere chi interpellare per cosa.
È project management applicato all’IA. E richiede visione d’insieme.
3. LEADERSHIP (sì, anche con le macchine)
Devi saper fermare un agente quando va nella direzione sbagliata.
Esempio concreto: l’IA sta scrivendo codice e, per risolvere il bug, decide di refactorizzare tutta l’architettura che non gli avevi chiesto di toccare. Tu devi intervenire: “Stop. Non ho chiesto di rifare l’architettura. Risolvi solo il bug X senza toccare il componente principale.”
Oppure: sta generando contenuto e parte per la tangente verso un dettaglio che per te è marginale. Tu: “Fermati. Stai divagando. Torna sul focus iniziale: solo la sezione Y.”
Non è come gestire persone (l’IA non si offende), ma richiede assertività, chiarezza e capacità di riconoscere quando qualcosa sta andando fuori rotta prima che faccia danni.
4. PENSIERO CRITICO vs PATTERN e BIAS
L’IA è addestrata su miliardi di esempi. Questo significa che riproduce la soluzione statisticamente più probabile in base a ciò che ha visto.
Se chiedi “come abbassare il colesterolo”, ti darà la risposta standard: più verdure, meno grassi animali, avena a colazione, pesce azzurro, niente fritti. È la soluzione che funziona nel 90% dei casi.
Ma se il tuo caso è nel 10% diverso (magari odi il pesce, non rinunci alla carne rossa, ti fa schifo l’avena, e l’idea di mangiare solo insalate ti deprime), l’IA continuerà a proporti la dieta standard finché non le dai vincoli precisi: “Voglio abbassare il colesterolo MA: zero pesce, zero avena, voglio tenere la carne 2 volte a settimana, e ho bisogno di sapori forti. Proponimi alternative compatibili con questi vincoli.”
La skill critica è distinguere tra:
- “Va bene l’approccio standard, è la soluzione giusta per questo caso”
- “No, questo è diverso. Ho bisogno di qualcosa di non-standard, per queste ragioni specifiche”
Senza questa capacità di discernimento, l’IA ti trascinerà sempre verso la mediocrità statistica: soluzioni che funzionano, ma generiche. Buone per tutti, perfette per nessuno.
Conclusione: Affila l’ascia
L’IA non è magia. Non è un oracolo. Non è un assistente che ti risolve la vita con un prompt.
È un moltiplicatore di forza: amplifica ciò che sai fare, ma non sostituisce ciò che devi sapere. Senza competenza alla base, moltiplichi per zero.
Per usarla bene serve metodo: contesto chiaro, processi scomposti, orchestrazione consapevole, visione d’insieme. In altre parole: devi affilare l’ascia prima di tagliare l’albero.
Quando ho iniziato a farlo in questo modo, ho scoperto una cosa: non stavo “lavorando meno perché delegavo”. Stavo producendo di più, lavorando diversamente. Mi concentravo su progettazione, organizzazione, direzione, e delegavo le attività di manovalanza. Potresti scoprire qualcosa di simile.
E alla fine, quando guardi quello che hai fatto, puoi ancora dire: “L’ho fatto io.”
L’IA è un flusso. Puoi farti travolgere, puoi ignorarlo, o puoi imparare a surfare. Io ho scelto la terza via. E tu?
P.S.: Se hai letto fino a qui e qualcosa ha fatto click, ottimo. Il passo successivo è sperimentare. Prova a prendere un processo che conosci bene, scomponilo, e delega un pezzo all’IA. Poi osserva cosa succede, correggi, affina. Per me è stato l’unico modo per capire davvero come funziona.