# La velocità dell’IA, con una persona che approva ogni fase

> L’AI-Accelerated è il modo in cui Tog Lab sviluppa software con l’IA: gli agenti di IA fanno il lavoro pesante in sette fasi, e una persona approva ciascuna prima che inizi la successiva.

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Più veloce del ciclo tradizionale, con la traccia di chi ha approvato ogni decisione.

## Come funziona, dalla richiesta alla produzione

Lo stesso ciclo si ripete in ognuna delle sette fasi. L’IA fa il lavoro pesante e una persona decide se la fase è pronta.

Sette punti di approvazione, uno alla fine di ogni fase. In ognuno, una persona con nome e ruolo definiti legge il documento della fase e decide se il lavoro va avanti. L’IA non pubblica nulla da sola.

Vedi cosa succede in ogni fase

## Le sette fasi

Sempre nello stesso ordine. Scegli una fase per vedere cosa fa l’IA, chi approva e il documento che resta registrato.

In ogni fase, il bollino mostra chi approva prima che inizi la successiva.

L’IA fa

Punto di approvazione

Resta registrato

Esempio di progetto

## Dentro l’AI-Accelerated

I componenti tecnici che fanno lavorare l’IA secondo gli standard della tua azienda. Scegli un componente per vedere cosa fa. Il nome tecnico è indicato accanto, per chi vuole approfondire.

## Fin dove arriva l’IA oggi

Quattro livelli di autonomia. L’AI-Accelerated lavora fino al terzo, sempre con un piano approvato e la revisione di una persona.

I file fuori dal piano approvato o in aree sensibili, come pagamenti, autenticazione e dati personali, vengono modificati dall’IA solo con l’approvazione esplicita del tech leader di Tog Lab. L’agente autonomo è un ambito di ricerca di Tog Lab e oggi non rientra nelle proposte commerciali.

### Inventario dell’AI-Accelerated

In una proposta entra solo ciò che è già stato validato in progetti di clienti. Il resto lo usiamo nei nostri progetti o lo stiamo ancora studiando.

Inventario di ottobre 2026.

## Il ciclo tradizionale si accorcia con l’IA

Un caso misurato da Tog Lab

Abbiamo confrontato le stesse consegne di un prodotto SaaS in due modelli: la pianificazione nel ciclo tradizionale e l’esecuzione con l’AI-Accelerated. Il dominio era ben definito. Sui sistemi legacy il guadagno di solito è minore.

163 giornimeno di 5 giorni

di lavoro nelle tre consegne misurate in giorni: piano della funzionalità, autenticazione e pagamenti.

Meno ore di lavoro per la stessa consegna significano meno costi di progetto. In ogni progetto misuriamo il punto di partenza e il guadagno reale prima di promettere qualsiasi numero.

Ogni riga confronta i due cicli della stessa consegna. Barre in scala approssimativa di ore di lavoro.

## Governance

Ogni decisione ha un responsabile e una traccia, e l’AI-Accelerated non dipende da un unico modello di IA.

Riferimenti usati per progettare la governance: NIST AI RMF, OWASP Top 10 per applicazioni LLM e ISO/IEC 42001. Orientano il progetto e non indicano una certificazione di Tog Lab.

[Leggi: L’auto senza conducente e lo sviluppo software con l’IA](https://www.toglab.co/it/insights-carro-sem-motorista.html)

## Dove gira l’AI-Accelerated

Il metodo è lo stesso. Cambia chi guida e dove gira.

## Guarda lo sviluppo con l’IA su un flusso della tua azienda

Una persona del business e una della tecnologia del nostro team parlano con te. Rispondiamo entro 1 giorno lavorativo.

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## Altri contenuti di questa pagina

- Nei progetti di Tog Lab — Le sette fasi con approvazione umana — Harness con contesto, regole e registro — Prototipazione di schermate accelerata dall’IA — Formazione del team sull’AI-Accelerated
- In ricerca — Agente che agisce da PO o PM — Sviluppo mobile con l’IA — Riscrittura di sistemi legacy — Flusso autonomo, senza una persona nel mezzo

- Contesto — La discovery consolidata in un’unica fonte di regole di business, rischi e decisioni. — Organizza interviste e documenti e propone le regole di business. — Il responsabile di business dalla tua parte valida regole e obiettivi. — Il Domain Context versionato nel tuo repository. — versione 1.1 — Il documento con gli obiettivi, le regole di business e i rischi. Tutte le fasi successive partono da qui.
- Requisiti — Requisiti, user story, priorità e rischi. — Redige requisiti, user story e rischi a partire dal contesto. — Il responsabile di business decide cosa entra e cosa resta fuori. — Il PRD con le priorità e la data di approvazione. — versione 1 — L’elenco di ciò che il sistema deve fare, in ordine di priorità, con le storie di chi lo userà.
- Architettura — Architettura e infrastruttura con le scelte spiegate. — Propone alternative di architettura con costi, pro e contro. — Il tech leader di Tog Lab sceglie e registra il motivo. — Il documento di architettura e ogni decisione registrata (ADR). — Una decisione tecnica registrata: cosa è stato scelto, le alternative valutate e il motivo.
- Specifica — Flussi, errori e criteri di accettazione di ogni funzionalità. — Dettaglia flussi, messaggi di errore e criteri di accettazione. — Il tech leader rivede e approva la specifica. — La specifica di ogni funzionalità, con i criteri di accettazione. — versione 1 — Il dettaglio di una funzionalità: come funziona, cosa succede in caso di errore e quando è pronta.
- Prototipo — Schermate generate dalla specifica e validate con chi le userà. — Genera schermate cliccabili a partire dalla specifica. — Il design e il responsabile di business validano con chi le userà. — Ogni versione del prototipo e cosa è cambiato. — versione 3 — Il registro del test del prototipo con chi lo userà: cosa è cambiato da una versione all’altra.
- Infrastruttura — Configurazione e rilascio descritti passo per passo. — Prepara la procedura passo per passo e la configurazione di rilascio. — Il tech leader esegue il rilascio e conferma che il sistema funziona correttamente. — La procedura e il registro di ogni rilascio. — versione 1 — La procedura di rilascio passo per passo, perché il deploy si ripeta sempre allo stesso modo.

- Modello di IA e chiave — agnostica rispetto al modello — L’AI-Accelerated chiama il modello di IA scelto dalla tua azienda, tramite il provider e nella regione più adatti, con chiave e fattura intestate alla tua azienda. Cambiare modello è una questione di configurazione, non un nuovo progetto. — Estratto della configurazione che definisce quale modello di IA viene usato e a nome di chi. — provider: quello scelto dalla tua azienda — regione: quella della tua azienda — chiave: account del cliente — id: il modello scelto dalla tua azienda — cambio di modello: cambia solo questo blocco
- Harness — La struttura che avvolge gli agenti: contesto di business, regole aziendali, strumenti che ogni agente può usare, verifiche e registro. Il nome viene dai finimenti del cavallo: il modello ha la forza, e l’harness indirizza questa forza verso un lavoro utile, entro certi limiti. È ciò che fa lavorare l’IA secondo gli standard dell’azienda, invece di rispondere a ruota libera. — La configurazione dell’harness: il contesto, gli agenti, le regole e chi rivede.
- Contesto di business — Domain Context, context engineering — Ogni progetto parte da un Domain Context: regole, rischi e decisioni in un’unica fonte. Ogni fase riceve solo il contesto di cui ha bisogno, e i documenti di una fase (PRD, architettura, specifiche) alimentano la successiva. — Una regola di business del Domain Context, che tutti gli agenti ricevono. — Il dato è del produttore. La cooperativa — vede solo ciò che lui autorizza. — Segnale debole nei campi. — approvato da: prodotto, cliente
- Agenti specializzati — agenti e subagenti — Un agente per ogni tipo di lavoro: requisiti, architettura, codice, test e documentazione. Ognuno ha istruzioni, strumenti e permessi propri, e un agente revisore controlla il lavoro degli altri prima della persona. — Cosa può usare ogni agente e dove può scrivere.
- Guardrails — guardrail e permessi — Regole che bloccano, prima dell’esecuzione, ciò che non deve succedere: operazioni distruttive, dipendenze senza licenza, accesso a dati fuori dal profilo e modifiche in aree sensibili senza approvazione esplicita. — Il registro di ciò che le regole hanno bloccato prima dell’esecuzione. — guardrail no-destructive-ops — bloccato DROP TABLE in produzione — guardrail licenze — bloccato pacchetto senza licenza — dati solo schema, nessuna riga
- Verifiche automatiche — hooks, TDD, evals — Gli hook girano a ogni passo degli agenti: test scritti prima del codice (TDD), evals che misurano la qualità delle risposte, regressione e standard di sicurezza prima di qualsiasi merge. — Il risultato delle verifiche che girano prima di ogni consegna. — hook pre-commit ok — test 42 passed — evals nessuna regressione — sicurezza OWASP LLM ok — revisione in attesa della persona
- Punto di approvazione umana — human in the loop — Alla fine di ogni fase, la persona incaricata legge l’artefatto e lo approva, lo corregge o lo rifiuta. Ogni pull request passa dalla revisione di un professionista di Tog Lab prima di entrare. Niente va dall’agente direttamente in produzione. — Chi ha approvato ogni fase, e cosa è ancora in attesa. — fase 01 Domain Context v1.1 — fase 02 PRD v1 — fase 03 HLD v1 — in attesa del tech lead
- Tracciabilità e repository — ADR, changelog, osservabilità — Le decisioni di architettura diventano ADR, ogni modifica entra nel changelog e ogni documento ha una versione. Il consumo di token per fase resta visibile. Tutto vive nel repository della tua azienda fin dal primo commit. — Una decisione registrata, con le opzioni, il motivo e chi ha deciso. — ADR-07 CMS del sito — opzioni Payload, Storyblok — scelta Payload — motivo dati nel nostro database — da tech leader — token di questa fase: nel pannello del progetto

- Livello 1 — Autocompletamento — L’IA suggerisce la riga successiva e l’ingegnere la accetta o la scarta. — Nel lavoro quotidiano
- Livello 2 — Modificare un frammento — L’IA riscrive una funzione su richiesta, e la persona legge le differenze prima di accettare. — Nel lavoro quotidiano
- Livello 3 — Modificare file con un piano — L’IA modifica i file a partire da un piano approvato, con guardrail, test e la revisione di una persona. — Il limite di oggi
- Livello 4 — Agente autonomo — Pianificherebbe, eseguirebbe e pubblicherebbe senza una persona nel mezzo. Richiede evals e permessi ancora in validazione. — In ricerca

- Porti la richiesta — Una funzionalità, un nuovo prodotto o un miglioramento. Partiamo dal contesto del tuo business.
- Gli agenti preparano la fase — Gli agenti di IA scrivono il documento, il prototipo o il codice di quella fase, secondo le regole della tua azienda.
- Una persona rivede e approva — Niente prosegue senza approvazione. Se qualcosa non va, la persona lo corregge o lo rimanda agli agenti da rifare.
- Inizia la fase successiva — Sono sette fasi fino alla produzione. Ogni approvazione resta registrata nel tuo repository.

- Chi approva dalla tua parte — Il responsabile di business della tua azienda. — Obiettivi e regole di business — Priorità su cosa entra per primo — Prototipo testato con chi lo userà
- Chi approva in Tog Lab — Il tech leader e il team di Tog Lab nel progetto. — Architettura e decisioni tecniche — Specifica di ogni funzionalità — Codice, test e rilascio in produzione