**Boris Cherny** (Creator & Head of Claude Code @Anthropic) pubblica su LinkedIn una tabella-framework, **« Steps of AI Adoption »**, che mappa l'adozione dell'IA agentica da parte di un team di ingegneria lungo **5 stadi (0→4)**, ciascuno caratterizzato da un **ordine di grandezza di agenti guidati** e da una **trasformazione del ruolo dell'ingegnere**: **0 Gated** (0 agenti, accesso bloccato), **1 Assisted** (~1 agente — "tu + un agente", pair programming supervisionato), **2 Parallel** (~10 agenti — **orchestrator**), **3 Supervised autonomy** (~100 agenti — **manager of managers**, un albero organizzativo), **4 AI-native** (~1.000+ agenti — **VP steering by intent**). La tabella incrocia cinque colonne: numero di agenti, *a cosa assomiglia*, *il collo di bottiglia*, *i prodotti che aiutano*, *i guardrail*. **Tesi centrale**: consumare più token non fa salire di livello — avanzare allo stadio successivo richiede **identificare e rompere il prossimo collo di bottiglia** E **costruire il prossimo set di guardrail**. Concretamente: dare a Claude un **loop di auto-verifica** affidabile (test + build + lint + e2e su un ambiente reale), attivare **Auto mode** (evitando prompt di permesso bloccanti), rendere **il code review e il security review predefiniti**, adottare interfacce multi-agente (Agent view CLI, Desktop, app iOS/Android, Tag), poi `/loop`, `/batch`, `/goal`, **dynamic workflows** e **worktree isolation** per i subagenti. Sullo steering: l'utilizzo (dashboard) misura **l'attività, non il ritorno**; la domanda giusta è *"avremmo comunque speso sforzo ingegneristico su questo? se sì, quante ore-ingegnere manuali sarebbero costate?"* — questo è il ROI. Il vero guadagno arriva quando **la correzione e la manutenzione avvengono in background** e i team si concentrano sul *costruire*. Anthropic si colloca allo **stadio 3, diretta verso il 4**; Boris Cherny dichiara di aver raggiunto personalmente il **livello 4**.
#Boris Cherny#Claude Code#Anthropic
Boris Cherny (Creator & Head of Claude Code @Anthropic)
Approfondimento (punto di vista) pubblicato su **sfeir.com** il 24 giugno 2026, a firma di **Didier Girard** (Managing Director, SFEIR). **Tesi centrale**: nel 2024 tutti puntavano sull'**AI4Business** (l'IA nei processi aziendali) come grande giacimento di valore; nel 2026 il quadro si è **ribaltato** — è l'**AI4IT** (l'IA per produrre il sistema informativo: codice, SDLC, fabbrica del software) a generare valore **misurabile**. L'articolo *fonda* questa tesi sulla veille tecnologica dell'azienda: delusione dell'AI4Business (lo studio del MIT "95% dei pilot senza ROI", contestato ma rivelatore; un blocco **organizzativo** / il problema hayekiano di Mollick) contro le evidenze quantificate dell'AI4IT (Salesforce, Intercom, Raiffeisen, AWS/Bedrock, Atlassian, DORA). Spiegazione meccanicistica: **il codice si verifica da solo** (compilazione, test, CI) mentre i processi aziendali non hanno né compilatore né loop di feedback immediato. **Conseguenza sui budget 2027**: uno spostamento **CapEx→OpEx**, la dinamica del prezzo dei token (picco in salita — Fable 5 a 2× Opus — contro un'inferenza ÷280 e la pressione al ribasso dei pesi aperti/dell'inferenza desktop), e un **AI FinOps** guidato dal **costo per risultato**. Si chiude con **4 raccomandazioni per il COMEX**.
#AI4IT#AI4Business#ribaltamento
**Didier Girard** — Managing Director (CTO / DG) de **SFEIR** · ESN française (~1 000 personnes, France · Belgique · Luxembourg · Suisse). Auteur de l'article ; voix éditoriale du cabinet sur la transformation IA des DSI.
Guida ufficiale della FinOps Foundation all'IA: economia dei token, KPI, caching, ottimizzazione dei prompt, selezione dei modelli ed estensione delle 14 capacità del FinOps Framework ai servizi GenAI - FinOps Foundation
#FinOps Foundation#economia dei token#costo per token
FinOps Foundation — groupe de travail (Brent Eubanks/Wayfair, James Barney/MetLife, Eric Lam/Google, Adam Richter/AWS, Rahul Kalva/Wells Fargo, JJ Sharma/KPMG, Karl Hayberg/EY, et al.)