Unitiva

Due persone, lo stesso cliente, la stessa sessione di discovery.
Due documenti di analisi diversi.
Non perché una sbagli e l'altra no. Ma perché l'analisi porta sempre con sé chi l'ha scritta: domande poste in ordine diverso, dettagli che a qualcuno sembrano centrali e ad altri marginali, una struttura che cambia ogni volta.

È il problema che abbiamo risolto con Unitiva Discovery, la web app che usiamo internamente durante la discovery. Guida il PM lungo lo stesso percorso di domande, attinge a una knowledge base strutturata sui moduli di Odoo e a fine sessione genera da sola il documento di analisi. Certo, il documento va comunque rivisto da chi conosce il cliente. Ma il grosso del lavoro è già fatto.

Il risultato non è solo più veloce. È più uniforme. La qualità del documento smette di dipendere da chi conduce la sessione quel giorno e il PM si concentra su ciò che conta davvero: le eccezioni, le personalizzazioni, il valore che il cliente cerca.

Per noi però la parte interessante è un'altra.
Questo strumento non l'ha costruito un team di sviluppo. L'ha costruito una persona sola, con un metodo basato sugli agenti AI: 240 commit, senza scrivere codice riga per riga.

Se nel tuo lavoro c'è un'attività dove il risultato dipende troppo da chi la esegue, con ogni probabilità si può trasformare in uno strumento.
Abbiamo raccontato come, nel nuovo case study:

Unitiva Discovery: come abbiamo costruito il nostro tool interno con Claude Code Un PM, nessun team di sviluppo, 240 commit. Il metodo che ha trasformato un agente AI in un collaboratore di sviluppo affidabile

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Da quella data, gli obblighi dell'AI Act per i sistemi ad alto rischio diventano pienamente operativi. Non è lontano.

Stefania Scolamiero ha approfondito l'argomento sul nostro magazine: cosa prevede davvero il Regolamento, chi è coinvolto, cosa fare adesso (senza gergo giuridico).

Se avete voglia di saperne di più: https://unitiva.it/news/ai-act-e-governance-leuropa-ridisegna-le-regole-dellintelligenza-artificiale