Marco, raccontaci il tuo ruolo in ICAD Sistemi.
Ricopro il ruolo di Technical Product Owner e Lead Software Engineer, una combinazione che unisce sviluppo software, progettazione cloud e gestione di prodotto. Mi occupo della definizione e dell'evoluzione di servizi digitali e piattaforme cloud, seguendo sia gli aspetti strategici sia quelli operativi: dall'analisi delle esigenze dei clienti alla progettazione delle soluzioni, fino al coordinamento dello sviluppo. Lavoro a stretto contatto con stakeholder e team tecnici per definire roadmap, priorità e backlog, cercando di mantenere sempre un allineamento costante tra visione di prodotto e implementazione concreta.
Quali sono le attività che richiedono più tempo e coordinamento nel tuo lavoro quotidiano?
Principalmente tre: l'analisi delle esigenze dei clienti, il confronto con gli stakeholder per definire roadmap e priorità, e il coordinamento delle attività di sviluppo tra i diversi team coinvolti. Sono attività che richiedono attenzione continua e molta comunicazione.
Quando hai iniziato a sperimentare l'AI nel tuo lavoro?
Oltre un anno fa. Il punto di svolta è stata una conference: mi ha fatto capire che, se utilizzata nel modo giusto, l'AI può davvero agevolare molte attività quotidiane e contribuire concretamente ad aumentare la produttività. Da lì ho iniziato a integrarla nella mia routine.
In quali attività si è rivelata più utile?
Nel mio ruolo si è rivelata particolarmente preziosa nello sviluppo dei prodotti, nell'analisi di dati e codice e nella produzione di documentazione tecnica. È anche uno strumento molto efficace per velocizzare le attività di analisi e supportare il problem solving, ambiti in cui il tempo è sempre una variabile critica.
C'è un processo del team che oggi funziona in modo significativamente diverso?
Sicuramente lo sviluppo dei prodotti. Anche se non è ancora integrata al massimo delle sue potenzialità, l'AI consente già di velocizzare molte attività: dalla scrittura guidata del codice all'interpretazione di componenti esistenti, fino alla generazione di query per l'analisi dei dati. Il risultato è una riduzione concreta dei tempi operativi e un aumento dell'efficienza complessiva del team.
Qual è stato l'uso che ti ha sorpreso di più?
La capacità di analizzare grandi quantità di informazioni in tempi molto ridotti. La trovo straordinariamente utile nell'analisi di testi, dati e codice: riesce a individuare rapidamente ciò che è rilevante, accelerando attività che normalmente richiederebbero molto più tempo. È uno di quegli usi che, una volta sperimentato, non riesci più a farne a meno.
Come ha influito sulla produttività del team?
L'impatto è stato positivo, soprattutto nella velocizzazione delle attività di analisi, sviluppo e troubleshooting. Riduce i tempi su attività ripetitive o a basso valore aggiunto, liberando energie per concentrarsi su ciò che conta davvero: le attività strategiche e decisionali.
Hai notato cambiamenti nel modo in cui il team gestisce il problem solving?
Sì, in modo abbastanza evidente. Problematiche che prima richiedevano analisi lunghe oggi vengono individuate e risolte molto più rapidamente. Questo permette al team di ottimizzare meglio il tempo e dedicare più energie alle attività evolutive e progettuali.
Quale processo pensi abbia il maggiore potenziale di miglioramento nei prossimi anni?
Lo sviluppo software, senza dubbio. Nel mio ruolo questo significa progettare piattaforme cloud sempre più intelligenti, scalabili e integrate con le esigenze del business — sfruttando l'AI non solo come supporto operativo, ma come elemento strategico nell'evoluzione dei servizi digitali. È una direzione che mi entusiasma molto.
In una frase: l'AI è uno strumento, un acceleratore o un cambio di paradigma?
Per chi lavora nello sviluppo software e nel cloud, è un cambio di paradigma. Il software evolve da semplice strumento operativo a piattaforma intelligente, capace di automatizzare processi, supportare decisioni e generare valore reale per il business.