Design Partner Program · 3–5 software house selezionate

Stai usando l’AI per sviluppare.
Ma quanto controllo hai davvero sulla capacità produttiva del tuo team?

Oggi molti team usano l’AI per far lavorare meglio il singolo sviluppatore. Il passaggio successivo è un altro: governare poche persone e molti agenti per portare avanti interi progetti in modo continuo, misurabile e controllato.

Candidati come Design Partner Scopri il problema che risolve
Capacità trasformata in output continuo
Controllo governo umano del sistema
Approccio partenza su ambiti controllati
Evoluzione del modello
Dal developer assistito al team aumentato
Design Partner
1
Prima
Il singolo sviluppatore usa l’AI per chiudere meglio il proprio task.
2
Dopo
Il PM governa persone e agenti come un unico sistema produttivo.
3
Conseguenza
La capacità non dipende più solo dal singolo, ma da un modello operativo replicabile.
4
Obiettivo
Rendere backlog, priorità e risorse un sistema governabile a livello di team.
Il problema

La produttività è aumentata. Il governo del sistema no.

Oggi quasi tutti usano AI nello sviluppo. Il tema non è più dimostrare che gli agent sappiano scrivere codice. Il tema è che la maggior parte delle software house non ha ancora un layer capace di governare quella capacità a livello di team, progetto e priorità.

non sai quanto stai sfruttando davvero l’AI
non sai quanta capacità produttiva stai lasciando sul tavolo
non hai un sistema che governa il lavoro tra persone e agenti
la capacità produttiva resta legata al singolo, non al sistema
Cosa stiamo costruendo

Un sistema che governa la capacità produttiva del team.

Non lavora sul singolo developer. Lavora sul coordinamento tra persone e agenti, trasformando backlog e priorità in esecuzione continua, misurabile e governata a livello di team. Il punto non è scrivere codice più velocemente. Il punto è rendere la capacità produttiva prevedibile, replicabile e scalabile.

Coordinamento
Persone e agenti lavorano come un unico sistema.
Continuità
Il lavoro non si ferma sul singolo task o sul singolo developer.
Controllo
Il sistema resta governato, con intervento umano nei punti critici.
Evoluzione
La capacità produttiva cresce nel tempo, non dipende dal singolo.
Cosa non è

Non è l’ennesimo tool AI.

  • Non è un chatbot che scrive codice.
  • Non è un assistente personale per il singolo developer.
  • Non è un layer cosmetico sopra processi rimasti identici.
Punto di ingresso

Partiamo dal bug fixing. Non ci fermiamo lì.

Il bug fixing è il punto più controllabile per testare il modello su casi reali. Non è il valore del sistema in sé. È il terreno iniziale per validare un modo diverso di governare il lavoro del team.

Trasparenza

Non è ancora un prodotto finito.

Sto cercando 3–5 software house disposte a testare questo approccio su backlog reali e a contribuire alla definizione della soluzione come Design Partner.

Perché partecipare

Non sto cercando curiosi. Sto cercando team che vogliono costruire il modello giusto.

Accesso anticipato alla piattaforma
Possibilità di influenzare il prodotto
Test su backlog reale
Condizioni economiche vantaggiose future
Confronto diretto sulla costruzione del modello operativo
Requisiti minimi: Jira o Azure DevOps, repository Git (GitHub, GitLab o Azure), backlog reale e disponibilità a testare su casi concreti.
Candidatura

Candidati come Design Partner

Compila il form. Sto selezionando software house disponibili a testare il modello su casi reali.

I dati raccolti servono solo per valutare la compatibilità con il programma Design Partner.
✔ Candidatura inviata correttamente.
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