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L’AI scrive codice. Ma chi capisce il dominio?

Nell'era dei modelli degli LLM, scrivere codice non è mai stato così veloce e accessibile. Tuttavia, la produzione di codice ad alta velocità spesso nasconde un rischio fondamentale: un sottile disallineamento con il dominio aziendale. Sebbene gli agenti di IA eccellano nella generazione di testi plausibili, mancano di una comprensione duratura del contesto, colmando spesso le ambiguità umane con ipotesi statistiche.
Questa sessione esplora il motivo per cui il Domain-Driven Design non è solo una tecnica di modellazione tradizionale, ma il “sistema operativo” essenziale per uno sviluppo assistito dall'IA di successo. Approfondiremo come un linguaggio ubiquitario disciplinato funga da volante, riducendo lo spazio per le interpretazioni errate dell'IA e stabilizzando il processo di generazione attraverso chiari vincoli linguistici.
Inoltre, esamineremo la sinergia tra la Documentazione Vivente e lo Sviluppo Guidato dalle Specifiche. Come trattare le specifiche come una “banca dati”, una costituzione non negoziabile che guida gli agenti di IA, e come la Documentazione Vivente preservi una profonda conoscenza del dominio che il codice da solo non può catturare.
Passando dalla codifica manuale all'ingegneria del linguaggio, discuteremo di come costruire architetture evolutive che consentano ai team di rimanere più a lungo nello Spazio del Problema, assicurando che il software che generiamo non sia solo veloce, ma significativo.

Alberto Acerbis

Passionate dev, Microsoft MVP, author, learner

Brescia, Italy

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