Link alla notizia: https://www.hwupgrade.it/news/web/ancora-non-lo-sai-ma-il-botsitting-ti-sta-rubando-6-ore-di-vita-alla-settimana_154756.html

Una nuova indagine ha svelato un inatteso risvolto nell'adozione dell'intelligenza artificiale in ambito professionale. Invece di alleggerire il carico di lavoro, i sistemi AI hanno introdotto una nuova mansione: il "botsitting", che sottrae ai dipendenti oltre sei ore settimanali e sta alimentando un diffuso malcontento

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Si ma ne risparmiano 12 la settimana per convertire i docx del capo in pdf :D

credo di dedicarne 6 al giorno e non alla settimana.. e nei week end anche 18..
il risparmio di tempo ? per ora zero.. ma se i progetti che sto realizzando funzioneranno nel 27 il risparmio di tempo e risorse sarà tangibile..

però si.. si passa MOLTO tempo a controllare.. anche noi in ufficio abbiamo delegato il controllo post IA a umani e uno/due a settimana si alternano a controllare gli output e correggere e rivedere..

è un lavoro lungo e fa perdere tempo .. per ora la bilancia resta negativa ma si sa mai..

oggi avevamo bisogno di una cosa "veloce e ben fatta" e abbiamo testato l'agente su una domanda complessa con 4 lavori integrati ed è andato in crash (agente basato su chatgpt 5.5 e 5 subroutine create con codex) dimostrando che quando la complessità sale ancora non c'è santi.. non sono capaci..

come detto.. ci vuole tempo

C'è un bel caso recente di un importante piattaforma (non enorme, ma comunque con alcuni milioni di utenti; non la cito in quanto non ci sono certezze) che, stando a diverse analisi, avrebbe puntato molto sulla generazione AI di codice per il rifacimento della stessa.
Il risultato è stato talmente disastroso che dubito possa rimanere in piedi.

C'è un bel caso recente di un importante piattaforma (non enorme, ma comunque con alcuni milioni di utenti; non la cito in quanto non ci sono certezze) che, stando a diverse analisi, avrebbe puntato molto sulla generazione AI di codice per il rifacimento della stessa.
Il risultato è stato talmente disastroso che dubito possa rimanere in piedi.

motivo per cui non è ancora usato niente dei programmi e agenti fatti in modo reale nei nostri lavori.. troppo rischioso per ora e non ripetibile.. stessa domanda con stesse informazioni 3 volte di fila e 3 risposte leggermente diverse.. sembra di andare a tentoni..

Quello che non mi torna è leggere di gente che deve spendere più tempo a correggere le IA che a programmare senza, mentre altri che dicono che l'IA aumenta da 20 a 30 volte la produttività, o che addirittura han smesso di scrivere codice.

O qualcuno mente o qualcuno non è capace di usare l'IA.

oggi avevamo bisogno di una cosa "veloce e ben fatta" e abbiamo testato l'agente su una domanda complessa con 4 lavori integrati ed è andato in crash (agente basato su chatgpt 5.5 e 5 subroutine create con codex) dimostrando che quando la complessità sale ancora non c'è santi.. non sono capaci..

In crash però ci va lo scafold se mai, non il modello. Per un progetto mi sono voluto divertire ad usare Codex, nel senso della loro App Windows chiamata Codex, che è la parte agentica di OpenAI, ma malgrado l'interfaccia tutta user friendly in termini di stabilità fa abbastanza schifo. La differenza con un OpenClaw è tangibile, ma sono due mondi diversi, il primo è un'app che cerca di stare più ad alto livello possibile, OpenClaw si integra più che può col sistema operativo. Per esempio un problema di Codex è che l'heartbeat si piantava sempre, gli dicevo "secondo me siamo piantati" -> "hai ragione, ho fatto una nuova supercazzola che impedisce che si blocchi"... questo almeno per 10 volte, comunque si piantava, non ha il controllo di sé stesso. Con OpenClaw ci metti un cronjob linux come heartbeat, e fine del problema, sta in piedi fino alla fine dei tempi.

Quello che non mi torna è leggere di gente che deve spendere più tempo a correggere le IA che a programmare senza, mentre altri che dicono che l'IA aumenta da 20 a 30 volte la produttività, o che addirittura han smesso di scrivere codice.

Io ho smesso di scrivere codice da parecchio, e ha aumentato moltissimo la mia produttività perché la maggioranza delle cose a cui devo mettere mano sono cose per cui devo studiare, documentarmi e capire, c'è sempre qualcosa che non ho mai affrontato prima. Probabilmente per qualcuno la cui attività è implementare delle API tutte simili in un framework sempre uguale su cui lavora da anni fa prima a mano.

Quello che non mi torna è leggere di gente che deve spendere più tempo a correggere le IA che a programmare senza, mentre altri che dicono che l'IA aumenta da 20 a 30 volte la produttività, o che addirittura han smesso di scrivere codice.

O qualcuno mente o qualcuno non è capace di usare l'IA.

Entrambe direi.
L'ia ha enormi potenzialità ma non può ancora fare "tutto", nell'articolo si parla degli utilizzi più spinti che richiedono molto controllo e fa passare l'idea che sia sempre così, cosa che non è.
Pure io non scrivo più codice da parecchio ed anche da me si sta cercando di studiare come potenziare ulteriormenti i processi, questo ovviamente diventa un lavoro diverso e che ovviamente prende il suo tempo ma è un investimento come tanti coi suoi pro e contro.
Poi c'è anche chi, per vari interessi, distorce le risposte...alla fine si parla di uno studio a questionario quindi lascia parecchio il tempo che trova.

Il risultato è stato talmente disastroso che dubito possa rimanere in piedi.

Colpa dell'AI o colpa del fatto che hanno assegnato il compito a gente incompetente che ha usato l'AI?

L'AI non trasforma i mediocri in geni. Uno sviluppatore competente si accorge che l'AI ha fatto un lavoro disastroso e lo corregge, e nel frattempo capisce le ragioni per cui l'AI ha sbagliato e corregge anche i suoi metodi, prepara i markdown di progetto con tutte le best practices da rispettare e le mette a disposizione dell'agente.

Se programmare con l'AI è "scrivi un programma che faccia questa cosa" non si va da nessuna parte.

Colpa dell'AI o colpa del fatto che hanno assegnato il compito a gente incompetente che ha usato l'AI?

L'AI non trasforma i mediocri in geni. Uno sviluppatore competente si accorge che l'AI ha fatto un lavoro disastroso e lo corregge, e nel frattempo capisce le ragioni per cui l'AI ha sbagliato e corregge anche i suoi metodi, prepara i markdown di progetto con tutte le best practices da rispettare e le mette a disposizione dell'agente.

Se programmare con l'AI è "scrivi un programma che faccia questa cosa" non si va da nessuna parte.

Aggiungo che un buon programmatore (ma non solo) usa bene l'ia evitando di ottenere risultati "disastrosi".
Pure da me un progetto è stato rallentato perchè uno non riesce ad usare l'ia ma il problema è lui, non lo strumento.

Io ho smesso di scrivere codice da parecchio, e ha aumentato moltissimo la mia produttività perché la maggioranza delle cose a cui devo mettere mano sono cose per cui devo studiare, documentarmi e capire, c'è sempre qualcosa che non ho mai affrontato prima. Probabilmente per qualcuno la cui attività è implementare delle API tutte simili in un framework sempre uguale su cui lavora da anni fa prima a mano.

Nel mio molto piccolo, dato che al momento stiamo ancora lavorando alla vecchia, per ora quel che ho fatto fare direttamente alla IA (Kiro usando Claude), su miei progetti o su progetti di altri, l'ha sempre fatto bene.

La cosa migliore è stata passare da un sistema che usava SOAP a un sistema basato su REST API. Avevo una classe con due funzioni che facevano due chiamate SOAP, gli ho detto di chiamare quelle "_old" e modificare le originali usando le API, ipotizzando le chiavi fossero nel file config. E lui ha fatto tutto, leggendosi la doc, capendo come convertire da SOAP a API, ed è girato tutto al primo colpo.

C'avrei perso non so quanti giorni, non ore, per poi imparare ad usare delle API che non mi sarebbero servite ad altro, quindi inutili. Il progetto poi non era mio e chi l'aveva fatto manco lavorava più in azienda, quindi hai voglia anche a capire come fuzionasse la versione SOAP senza IA.

C'avrei perso non so quanti giorni, non ore, per poi imparare ad usare delle API che non mi sarebbero servite ad altro, quindi inutili.

Esatto, ha abbattuto la curva d'apprendimento, non il tempo che impiegheresti a scrivere codice lineare dove sei totalmente a tuo agio, perché scrivere un prompt richiede tempo, aspettare che lo esegua altro tempo, verificare il riassunto finale e i file che modificato altro tempo... Ci sono anche altri problemi insidiosi in cui il contributo è molto positivo, cioè le cose che credi di sapere. L'altro giorno ho chiesto quali API dovevo usare per risolvere un certo problema passando per un servizio Microsoft, la risposta più o meno è stata "se vuoi te le dico, ma penso che tu stia scegliendo il servizio sbagliato, funzionerebbe lo stesso, ma non così bene come se prendessi una strada diversa"

In crash però ci va lo scafold se mai, non il modello. Per un progetto mi sono voluto divertire ad usare Codex, nel senso della loro App Windows chiamata Codex, che è la parte agentica di OpenAI, ma malgrado l'interfaccia tutta user friendly in termini di stabilità fa abbastanza schifo. La differenza con un OpenClaw è tangibile, ma sono due mondi diversi, il primo è un'app che cerca di stare più ad alto livello possibile, OpenClaw si integra più che può col sistema operativo. Per esempio un problema di Codex è che l'heartbeat si piantava sempre, gli dicevo "secondo me siamo piantati" -> "hai ragione, ho fatto una nuova supercazzola che impedisce che si blocchi"... questo almeno per 10 volte, comunque si piantava, non ha il controllo di sé stesso. Con OpenClaw ci metti un cronjob linux come heartbeat, e fine del problema, sta in piedi fino alla fine dei tempi.

parliamo di due cose ben diverse.. e si piantava l'agente non riuscendo a portare a termine il lavoro richiesto.. chiesto a chatgpt diretto è riuscito a risolvere il problema e mi ha comunicato che il quesito aveva una nidificazione di lavori reali che superano le attuali capacità degli agenti e che avessi spezzato in 4 il lavoro richiesto anche l'agente avrebbe potuto rispondere

Nel mio molto piccolo, dato che al momento stiamo ancora lavorando alla vecchia, per ora quel che ho fatto fare direttamente alla IA (Kiro usando Claude), su miei progetti o su progetti di altri, l'ha sempre fatto bene.

La cosa migliore è stata passare da un sistema che usava SOAP a un sistema basato su REST API. Avevo una classe con due funzioni che facevano due chiamate SOAP, gli ho detto di chiamare quelle "_old" e modificare le originali usando le API, ipotizzando le chiavi fossero nel file config. E lui ha fatto tutto, leggendosi la doc, capendo come convertire da SOAP a API, ed è girato tutto al primo colpo.

C'avrei perso non so quanti giorni, non ore, per poi imparare ad usare delle API che non mi sarebbero servite ad altro, quindi inutili. Il progetto poi non era mio e chi l'aveva fatto manco lavorava più in azienda, quindi hai voglia anche a capire come fuzionasse la versione SOAP senza IA.

molto utile per tante cose ma penoso per i debug purtroppo.. gli errori non li previene.. quando capitano li affronta e non capisce come scrivere un codice pensando ad eventuali eccezioni
non va lasciata a se stessa ma appunto va fatto babysitting.. in quel modo diventa produttiva

poi chi dice che ha avuto un beneficio schioccando le dita credo che allora avessero grossi problemi prima o facili cose da risolvere
per noi invece non è così e come noi per molti altri.. conosco una nota azienda che lavora con il software d'ufficio che ci ha lavorato due anni prima di aprire ai clienti il suo software e ha ancora una 30 di ingegneri dietro per gestire a mano le eccezioni perchè il software sbaglia non sapendo gestire bene le eccezioni e la soluzione è stata.. 30 persone umane di supervisione e controllo

molto utile per tante cose ma penoso per i debug purtroppo.. gli errori non li previene.. quando capitano li affronta e non capisce come scrivere un codice pensando ad eventuali eccezioni
non va lasciata a se stessa ma appunto va fatto babysitting.. in quel modo diventa produttiva

poi chi dice che ha avuto un beneficio schioccando le dita credo che allora avessero grossi problemi prima o facili cose da risolvere
per noi invece non è così e come noi per molti altri.. conosco una nota azienda che lavora con il software d'ufficio che ci ha lavorato due anni prima di aprire ai clienti il suo software e ha ancora una 30 di ingegneri dietro per gestire a mano le eccezioni perchè il software sbaglia non sapendo gestire bene le eccezioni e la soluzione è stata.. 30 persone umane di supervisione e controllo

Per me il contrario, l'utilizzo migliore ad oggi, in qualsiasi ambito IT (da dev a infrastruttura) è proprio fargli risolvere i bug (a me ne ha risolti anche diversi sui miei pc windows e linux).

Mi basta "questo è il progetto, ricevo questo errore, com mai?" e lui risolve. Sempre.

Poi son progetti banali che stanno tutti probabilmente nella suia finestra di contesto, e questo aiuta sicuro.

A breve inizieremo a switchare tutto il codice aziendale mono-server, monolitico e vecchiotto verso un sistema moderno e modulare ad API su diversi server con DB distribuiti, e lì sicuro farò fare parecchio e parecchio alle IA. Anche perché altrimenti dovrei reimparare la ruota da zero, e non ha senso da un punto di vista aziendale per tempi e costi.

La direzine è quella, ed è il motivo per cui scrivo che la conoscenza avrà sempre meno importanza rispetto alla capacità di organizzare i progetti, di trovare soluzioni ai problemi, alle idee e alla immaginazione quindi.

Per me il contrario, l'utilizzo migliore ad oggi, in qualsiasi ambito IT (da dev a infrastruttura) è proprio fargli risolvere i bug (a me ne ha risolti anche diversi sui miei pc windows e linux).

Mi basta "questo è il progetto, ricevo questo errore, com mai?" e lui risolve. Sempre.

Poi son progetti banali che stanno tutti probabilmente nella suia finestra di contesto, e questo aiuta sicuro.

A breve inizieremo a switchare tutto il codice aziendale mono-server, monolitico e vecchiotto verso un sistema moderno e modulare ad API su diversi server con DB distribuiti, e lì sicuro farò fare parecchio e parecchio alle IA. Anche perché altrimenti dovrei reimparare la ruota da zero, e non ha senso da un punto di vista aziendale per tempi e costi.

La direzine è quella, ed è il motivo per cui scrivo che la conoscenza avrà sempre meno importanza rispetto alla capacità di organizzare i progetti, di trovare soluzioni ai problemi, alle idee e alla immaginazione quindi.

aspetta.. risolvere i BUG che trovi tu però.. io dicevo che non è capace di capire le criticità di quello che scrive..
anche io ho notato che quando faccio presente la criticità, evidenzio eventuali problemi che non ha visto e imbastisco una soluzione allora codex mi trova il codice per risolvere il problema e lavora nel fare test mirati

ma se gli chiedo di "rafforzare" il suo codice da eventuali errori non sa che pesci pigliare..

secondo me conoscere resterà importante proprio perchè permette di lavorare a pari livello e quindi sapere di cosa si parla e dare aiuto mirato.. uno che non sa niente di informatica non puoi metterlo a parlare con una IA di programmazione o gestione di rete.. non sarebbe più utile di una scimmia

p.s. dimenticavo.. una volta che la IA ha scritto il codice a più non posso e c'è un problema che la IA non riesce ad affrontare come fai a risolverlo se nessuno sa come funziona ? questa è la domanda che ci siamo posti.. e per cui la supervisiono io e non uno a caso.. la ridondanza dei controlli dei nostri software non viene replicata in quello che la IA e quando lo fa diventa più lenta o pesante e a volte a furia di correggere e implementare crea un mostro inefficiente per cui va fatto taglia e cuci e si riparte.. per noi è così.. ma noi lavoriamo nel mondo delle eccezioni e pertanto forse siamo strambi ma da noi la IA può aiutare ad uniformare le cose con vari motori modulari (come prima) che vengono migliorati via via solo che ogni tanto sbaglia.. ed è fastidioso ed impossibile da accettare

aspetta.. risolvere i BUG che trovi tu però.. io dicevo che non è capace di capire le criticità di quello che scrive..
anche io ho notato che quando faccio presente la criticità, evidenzio eventuali problemi che non ha visto e imbastisco una soluzione allora codex mi trova il codice per risolvere il problema e lavora nel fare test mirati

ma se gli chiedo di "rafforzare" il suo codice da eventuali errori non sa che pesci pigliare..

secondo me conoscere resterà importante proprio perchè permette di lavorare a pari livello e quindi sapere di cosa si parla e dare aiuto mirato.. uno che non sa niente di informatica non puoi metterlo a parlare con una IA di programmazione o gestione di rete.. non sarebbe più utile di una scimmia

p.s. dimenticavo.. una volta che la IA ha scritto il codice a più non posso e c'è un problema che la IA non riesce ad affrontare come fai a risolverlo se nessuno sa come funziona ? questa è la domanda che ci siamo posti.. e per cui la supervisiono io e non uno a caso.. la ridondanza dei controlli dei nostri software non viene replicata in quello che la IA e quando lo fa diventa più lenta o pesante e a volte a furia di correggere e implementare crea un mostro inefficiente per cui va fatto taglia e cuci e si riparte.. per noi è così.. ma noi lavoriamo nel mondo delle eccezioni e pertanto forse siamo strambi ma da noi la IA può aiutare ad uniformare le cose con vari motori modulari (come prima) che vengono migliorati via via solo che ogni tanto sbaglia.. ed è fastidioso ed impossibile da accettare

Comunque quando dico che la conoscenza non è importante, lo dico rispetto alla immaginazione, alla capacità di pensare fuori dagli schemi (e qui se non hai studiato all'università sei pure avvantaggiato), alla pura e semplice idea.

Non che se prendi una casalinga e le dai ChatGPT sostituisci un programmatore o un ingegnere.

Però, come scritto sopra, non c'è bisogno di conoscere ogni cosa, basta saper leggere il risultato della IA e valutarlo. Per me.

Qualcuno forse immaginava che il tempo "risparmiato" con l' uso della AI lo si sarebbe passato grattandosi la pancia?

La conoscenza sarà sempre importante, anche saper usare un'ia è conoscenza.
Poi chiaramente ogni ambito è diverso ma mi pare che in tutti, al netto che in alcuni i problemi sono maggiori che in altri, dia un grosso contributo.
Se si fa prima a mano va bene anche quello, non è che deve essere usata ovunque.

parliamo di due cose ben diverse.. e si piantava l'agente non riuscendo a portare a termine il lavoro richiesto.. chiesto a chatgpt diretto è riuscito a risolvere il problema e mi ha comunicato che il quesito aveva una nidificazione di lavori reali che superano le attuali capacità degli agenti e che avessi spezzato in 4 il lavoro richiesto anche l'agente avrebbe potuto rispondere

"spawn multiple agent for this task"

da aggiungere alla fine del prompt quando prevedi che che le informazioni possono essere analizzate su rami indipendenti e poi l'analisi raccolta dall'orchestratore alla fine.

L'Agente comunque non è un particolare tipo di modello, è più un concetto che un qualcosa, è uno scafold deterministico wrappato attorno ai modelli, per cui non si supera mai in realtà la capacità dell'agente, che essendo un software classico può smazzarsi anche 100 terabyte di dati, ma sempre di ciò che l'agente ha scelto di usare per la parte "intelligente" del lavoro.

molto utile per tante cose ma penoso per i debug purtroppo.. gli errori non li previene.. quando capitano li affronta e non capisce come scrivere un codice pensando ad eventuali eccezioni

AGENTS.md

è il file in cui devi scrivere tutte le best practices e le particolarità del tuo progetto. E' uno standard, per cui indipendente dal modello o agente che usi.

ma se gli chiedo di "rafforzare" il suo codice da eventuali errori non sa che pesci pigliare..

Rafforzare il codice da eventuali errori non significa nulla, manco un programmatore umano avrebbe le idee chiare su cosa hai chiesto.

Vuoi trovare exploit di sicurezza? Digli che è un esperto di sicurezza e di fare un audit. Fallo dopo che ha scritto il codice, non durante, o gli saturi il contesto.

Vuoi evitare i memory leak? Errori nei tipi? Chiedigli esplicitamente questo tipo di controlli con una skill specifica, oppure scrivi direttamente il codice in Rust, che è fortemente tipizzato e ha una protezione intrinseca da questo tipo di problemi molto alta, usando una skill (già pronta in questo caso) con tutte le best practices del linguaggio.

Non puoi chiedere semplicemente ad un LLM di creare qualcosa di migliore, devi spiegargli le cose come ad un bambino super-intelligente di 5 anni.

Qualcuno forse immaginava che il tempo "risparmiato" con l' uso della AI lo si sarebbe passato grattandosi la pancia?

Io lo uso per scrivere qui sul forum... Il tempo tra un prompt e l'altro in realtà, che su certi task può essere anche 10-15 minuti.

La conoscenza sarà sempre importante, anche saper usare un'ia è conoscenza.

Sono stati pubblicati 1565 paper rilevanti solo sul prompt engineering

https://trigaten.github.io/Prompt_Survey_Site/

"sapere usare l'AI" potrebbe essere un intero corso di laurea, non semplice conoscenza.

Io è da parecchio che sto dicendo che imparare a programmare è molto più facile.

Dimenticavo che c'è anche da scegliere saggiamente il modello da usare.
Per mia esperienza quelli di claude sono ampiamente più avanzati di quelli di openai (chatgpt) ed anche in quel caso c'è differenza tra usare sonnet o opus.
Stessa cosa tra usare la chat o la modalità code.
L'ia è ancora agli "esordi" e gli errori umani nell'uso sono tanto grandi quanto spesso ignorati.

Sono stati pubblicati 1565 paper rilevanti solo sul prompt engineering

https://trigaten.github.io/Prompt_Survey_Site/

"sapere usare l'AI" potrebbe essere un intero corso di laurea, non semplice conoscenza.

Io è da parecchio che sto dicendo che imparare a programmare è molto più facile.

Si, era un esempio, non stavo facendo una parificazione.

Link alla notizia: https://www.hwupgrade.it/news/web/ancora-non-lo-sai-ma-il-botsitting-ti-sta-rubando-6-ore-di-vita-alla-settimana_154756.html

Una nuova indagine ha svelato un inatteso risvolto nell'adozione dell'intelligenza artificiale in ambito professionale. Invece di alleggerire il carico di lavoro, i sistemi AI hanno introdotto una nuova mansione: il "botsitting", che sottrae ai dipendenti oltre sei ore settimanali e sta alimentando un diffuso malcontento Letta altrove, e pure sui paper originali, oltre al botsitting si parla (ufficialmente) di botsHitting, cioè:
"Glean usa il termine per definire un comportamento che il 69% degli utenti dichiara di praticare: consegnare output dell'AI senza averlo verificato", e qualcun altro dovrà correggerlo, ma la parte peggiore è:
"You don't often see the negative impacts until 3, 4, 5 steps down the line. Then it requires all of this cleanup work, detective work"
il risultato è che:
"Il botshitting di uno diventa il botsitting di un altro", ma spesso non si sa di chi è la colpa, dov'è l'origine dell'incongruenza.... "una catena di esternalità interne che gonfia le ore complessive senza che nessun cruscotto se ne accorga."

I quote li ho presi da tom ma metto i link agli originali:
https://www.cio.com/article/4183804/the-hidden-cost-of-enterprise-ai-6-4-hours-a-week-babysitting-bots.html
https://www.glean.com/work-ai-institute/reports/work-ai-index-report
azzeccatissimo il primo commento: "nel mio ufficio è esattamente così, c'è sempre qualcuno che si prende il merito della velocità e qualcun altro che passa il pomeriggio a scoprire perché il dato nel report non torna con nessuna fonte reale"

Il tutto secondo me si riferisce al lavoro di ufficio standard (parlano di bozze e report/presentazioni) non tanto alla programmazione. Perciò i vari benchmark tipo METR che danno valori in crescita altissima, ma solo sul software, non sono applicabili al resto del mondo del lavoro.
Quando l'AI esce dalle sue "comfort zone" è ancora molto acerba, sono ancora "generatori di stronzate" ma ben confezionate, il che è peggio perchè sembrano vere.
Con il lavoro da avvocato è pure peggio:
"Gli avvocati di entrambe le parti si affidano all’AI, processo finisce nel caos", con gli avvocati multati e sospesi per 2 anni. Ben gli sta!
https://www.nytimes.com/2026/06/09/us/ai-lawyers-sanctioned-mississippi.html

"spawn multiple agent for this task"

da aggiungere alla fine del prompt quando prevedi che che le informazioni possono essere analizzate su rami indipendenti e poi l'analisi raccolta dall'orchestratore alla fine.

L'Agente comunque non è un particolare tipo di modello, è più un concetto che un qualcosa, è uno scafold deterministico wrappato attorno ai modelli, per cui non si supera mai in realtà la capacità dell'agente, che essendo un software classico può smazzarsi anche 100 terabyte di dati, ma sempre di ciò che l'agente ha scelto di usare per la parte "intelligente" del lavoro.

come ti ho accennato in altri post non scrivo qui tutto quello che facciamo ma solo aneddoti
la creazione dei role degli agenti, delle best practice che devono eseguire, dei format da usare per i report etc sono tutte cose che facciamo ma a volte l'agente fallisce lo stesso.. e non per quantità di dati (anche se pare si fosse perso in uno strano loop dentro alle delibere.. è una cartella da 50 GB con 250 mila file organizzati in un certo modo.. ma capisco che non sia facile ricostruire certe cose.. )

si possono fare tante cose ma resta non intelligente come un umano.. è capace.. ma ha i suoi limiti, è veloce, e a volte si impunta in fesserie.. etc.. serve tempo per addestrarlo e renderlo utilizzabile da chiunque e affidabile.. alla fin fine resta un programma e può sbagliare ed è un peccato che sia molto lontano da codex o chatgpt (la chat proprio) come funzionamento perchè sarebbe bello fosse altrettanto "evoluto" (dinamico ?) anche se poi il motore sotto è lo stesso.. ma un agente è una chat "specializzata"

cmq il lavoro non andava "suddiviso" in più agenti ma eseguito in più fasi.. non è realizzabile "in parallelo" semplicemente la descrizione umana del lavoro non permetteva all'agente di capire la complessità del lavoro e lo ha "preso alla leggera" .. un errore di input mettiamola così

ps. il "migliora" il software l'ho detto che non ha senso.. ma "migliora" era riferito ai problemi e un umano lo capisce quando gli spieghi che deve fare più attenzione alle eccezioni perchè sa a cosa serve il software e conosce quali possono essere le eccezioni e con l'esperienza sa da cosa va protetta la procedura, codex no.. ma come detto era un esempio.. codex a volte si perde nella ricerca di sistemi eleganti per fare una cosa quando basta inserire un codice in una url per farlo.. ma "non ci pensa" un programmatore si.. può usarla come strategia e andare avanti con altro e poi ci si torna su dopo.. codex si impunta (quindi faccio io a mano) e poi lui prosegue

è comodissimo ma non immune da cazzate.. o come mi ha risposto ieri "ho fatto una cosa intelligentissima e quindi stupida e ovviamente non funziona per cui ti chiedo supporto per risolverla" .. non sapevo se ridere (aveva usato un'espressione che gli ho detto tempo fa) o preoccuparmi.. ma ho deciso di spiegargli come fare e andare avanti

Per mia esperienza quelli di claude sono ampiamente più avanzati di quelli di openai (chatgpt)

Affermazione generica, più avanzati nel fare cosa? Nel coding la mia esperienza e quella di tanti altri programmatori che giudicano sul campo e non dai benchmark dice che GPT 5.5 è decisamente migliore, poi vediamo cosa farà Fable.

Su task di pianificazione business, analisi di progetti, strategie, secondo me GPT è scarso in rapporto ai competitor diretti, però non è un campo dove posso parlare per esperienza diretta.

Colpa dell'AI o colpa del fatto che hanno assegnato il compito a gente incompetente che ha usato l'AI?

L'AI non trasforma i mediocri in geni. Uno sviluppatore competente si accorge che l'AI ha fatto un lavoro disastroso e lo corregge, e nel frattempo capisce le ragioni per cui l'AI ha sbagliato e corregge anche i suoi metodi, prepara i markdown di progetto con tutte le best practices da rispettare e le mette a disposizione dell'agente.

Se programmare con l'AI è "scrivi un programma che faccia questa cosa" non si va da nessuna parte.

A proposito di questo, se volete farvi quattro risate, date un occhiata qui:
https://lantian.pub/en/article/fun/ai-agent-bankrupted-their-operator-scan-dn42lantian.lantian/

Più di 6000 dollari bruciati da un tizio che pensava che "basta lasciar fare all'AI". :doh: