Tech Digest: AI operativa, specifiche “senza codice” e consulenza SAP

Selezione di letture utili per PMI e professionisti che lavorano con software e AI. Focus su scelte operative: come adottare l’AI senza estremi, come definire requisiti verificabili e cosa aspettarsi da progetti ERP più rapidi.

Non cadere nell’anti‑AI: come usare l’AI in modo pragmatico

Un richiamo a evitare posizioni “tutto o niente” sull’AI nello sviluppo software. Il punto centrale: i limiti sono reali, ma esistono anche casi d’uso concreti dove l’AI fa risparmiare tempo se governata con regole chiare.

Impatto pratico: riduce sprechi e rischi nelle adozioni “improvvisate” o nel rifiuto totale.

Conseguenza: entro poche settimane puoi definire policy minime d’uso per team e fornitori.

Micro-azione: crea una checklist: dati ammessi, revisioni obbligatorie, log delle decisioni.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Una libreria “senza codice”: specifiche e test di conformità al centro

Esperimento su una libreria di formattazione del tempo descritta con specifiche dettagliate e test di conformità, invece che con implementazione unica. Utile per capire come rendere verificabili requisiti e output, anche quando si usano agenti o assistenti AI.

Impatto pratico: migliora controllo qualità e portabilità tra team/fornitori.

Conseguenza: puoi chiedere consegne basate su test, non su promesse.

Micro-azione: per un modulo critico, scrivi esempi input/output e test minimi.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Consulenza SAP: più velocità con ricerca della conoscenza e AI

Panoramica su come progetti di consulenza SAP stiano cambiando, tra documentazione ampia, più stakeholder e tempi compressi. L’articolo descrive l’uso di strumenti per recuperare conoscenza e accelerare attività di analisi e design in contesti ERP cloud.

Impatto pratico: aiuta a ridurre tempi morti su documentazione e tracciabilità.

Conseguenza: nei prossimi 30 giorni puoi rivedere deliverable e criteri di accettazione.

Micro-azione: pretendi un registro decisionale: requisiti, fonti, approvazioni, versioni.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

Previsioni LLM 2026: spunti per pianificare competenze e governance

Riflessioni e previsioni sull’evoluzione dei modelli linguistici nel 2026, con orizzonte 1, 3 e 6 anni. Utile più come esercizio di pianificazione che come “oracolo”: cosa cambiare in competenze, processi e gestione del rischio.

Impatto pratico: supporta la pianificazione di ruoli, formazione e controlli.

Conseguenza: puoi impostare obiettivi trimestrali realistici per l’AI operativa.

Micro-azione: definisci 2 casi d’uso, KPI, e un responsabile per qualità e privacy.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Impatto dell’AI sul lavoro: un promemoria su costi e priorità

Una citazione che evidenzia effetti concreti dell’AI su alcune aziende e team. Al di là del caso specifico, è un promemoria: l’AI cambia margini, aspettative e carichi di lavoro; servono scelte di priorità e controllo economico, non solo sperimentazione.

Impatto pratico: spinge a misurare ROI, rischi e dipendenze dai fornitori.

Conseguenza: entro 30 giorni puoi ricalibrare budget e pipeline di automazioni.

Micro-azione: mappa attività ripetitive, tempo speso e rischio; scegli 1 automazione.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Per PMI e studi professionali, la priorità resta operativa: policy d’uso dell’AI, requisiti verificabili e deliverable tracciabili con i fornitori. Piccole regole e misure semplici riducono errori e tempi persi già nel breve periodo.