Governance del Contesto IA

La maggior parte dei team risolve il problema di creare contesto per gli agenti IA.

Quasi nessuno risolve il problema di mantenerlo aggiornato.

Ho passato la giornata a leggere due post che, insieme, definiscono il secondo problema dell'IA — quello che arriva dopo l'adozione.

Marc Baselga ha raccontato come il suo team in Supra abbia implementato con successo Claude Code — agenti in produzione, valore reale generato. Poi è emerso qualcosa di inaspettato: ognuno aveva i propri file di contesto, le proprie versioni di come funzionava l'azienda, e nessun sistema a collegare tutto questo. Quando qualcosa cambiava, nessuno sapeva quale file aggiornare. Lo ha definito una "tassa inaspettata".

Leah Tharin ha esposto la filosofia alla base: il contesto generico si genera. Il contesto corretto si guadagna. Il valore di un knowledge worker in un mondo di IA è il delta tra ciò che il modello inferisce e ciò che tu curi con attenzione come sua memoria.

Entrambi i post indicavano la stessa lacuna. Ecco cosa ho costruito.

Ho aggiunto una matrice di trigger al mio template base — una tabella che mappa ogni tipo di cambiamento (nuova rotta, aggiornamento dello schema, nuova dipendenza, cambiamento del modello di business) al documento esatto che deve essere aggiornato. Non come follow-up successivo. Nella stessa PR. Il compito non è completo finché i documenti non riflettono la realtà.

Una riga fa il lavoro: la manutenzione della documentazione è un obbligo, non un suggerimento.

Ciò che non mi aspettavo: propagare questo aggiornamento a 7 repository ha immediatamente esposto un'altra lacuna — nessuna convenzione per distinguere le decisioni ereditate dal template base da quelle prese localmente in ciascun repository. Il sistema mi ha costretto a fermarmi, correggere prima la fonte di verità, e solo dopo propagare.

Questo è il punto sulla governance. Non si scoprono le lacune quando la si costruisce. Le si scopre quando la si usa.

L'obiettivo non è un sistema perfetto al primo giorno. È un sistema che rende visibili le proprie lacune prima che diventino problemi.

Il template è open source — link nei commenti. Se stai costruendo qualcosa di simile o hai domande su come funziona in pratica, lascia un commento. Sarò felice di discuterne.

Fonti

• Marc Baselga — Claude Code rollout at Supra (LinkedIn post, 2026)
• Leah Tharin — correct context is earned vs generated (LinkedIn post, 2026)
• ai-product-architecture-template (open source, GitHub): https://github.com/gtcuco-personal/ai-product-architecture-template