C’è un modo sbagliato di leggere il programma di una conference tecnica: scorrere i titoli in cerca del nome più hype e saltare da un talk all’altro senza un filo conduttore. E c’è un modo più utile, soprattutto per chi ha già qualche anno di trincea alle spalle: leggere le track. Le track non sono etichette di marketing, sono la mappa concettuale di cosa l’organizzazione considera le domande aperte del momento — e a Codemotion AI & Tech Conference Milano quella mappa è particolarmente esplicita: AI Systems, Engineering Processes & Methods, Technologies & System Design, Engineers as Humans, Frontiers and Open Issues in AI, UX & Design.
In questo secondo articolo prendiamo esattamente quella mappa e la usiamo come struttura, scegliendo un talk per ciascun raccoglitore tematico (più un keynote di chiusura). L’obiettivo non è elencare abstract, ma isolare il “take home” — la cosa specifica che un developer senior può portarsi via e riusare lunedì mattina.
AI Systems → Testare la leadership come si testa il codice
Dal track AI Systems, la scelta meno ovvia ma più utile per un pubblico senior è “Engineering Leadership Through Multi-Agent Simulations” di Nicola Guglielmi. Il problema che affronta è specifico e reale: il passaggio da senior technical contributor a leader è spesso il pivot più brusco di una carriera tecnica, e non esiste un ambiente di staging dove sbagliare la gestione di un conflitto in team senza conseguenze reali.
Guglielmi presenta un’applicazione AI costruita apposta per simulare dilemmi di leadership ad alto rischio, usando l’orchestrazione di agenti per creare scenari dinamici — non i soliti test a risposta multipla — e restituire un feedback critico e personalizzato basato su framework di leadership consolidati.
Il take home: l’AI adoption non riguarda solo il codice che scriviamo, riguarda anche come alleniamo le competenze soft che il codice non testa mai. Se stai per fare il salto a tech lead o EM, questo è un modo concreto per “fare CI/CD” sulle tue decisioni di leadership prima di applicarle su persone vere.
Engineering Processes & Methods → L’umiltà epistemica come skill tecnica
Nella track Engineering Processes & Methods, il talk che vale la pena portare a casa è “Critica dell’informatica pura” di Paolo Caressa e Gabriele Santomaggio. È un talk filosofico più che tecnico nella forma, ma tecnicissimo nella sostanza: schede perforate, operatori booleani, funzioni ricorsive, lambda — concetti che gli informatici credono di aver “scoperto” e che in realtà erano già stati pensati da filosofi secoli prima.
Il take home è disarmante e per questo prezioso: il modo migliore per diventare il miglior ingegnere possibile è partire dal presupposto di non esserlo ancora. In un momento storico in cui gli strumenti agentici tendono ad amplificare la sicurezza di sé di chi li usa — l’agente “conferma” spesso quello che vogliamo sentirci dire — riscoprire l’umiltà epistemica non è un esercizio accademico, è un meccanismo di difesa contro l’overconfidence tecnica.
Technologies & System Design → La supply chain security che si autoregola
Dalla track più affollata, Technologies & System Design, selezioniamo “Shutup, Dependency Track! Silencing false positives locally with AST and AI” di Maurizio Argoneto — un talk che merita spazio proprio perché è AI adoption applicata, non discussa in astratto. Il punto di partenza è concreto: quasi il 90% di un’applicazione moderna è composto da librerie di terze parti, e quando esplode una vulnerabilità critica come Log4Shell il problema non è trovarla, è capire quali microservizi sono davvero a rischio in mezzo al rumore dei falsi positivi.
Argoneto mostra un’architettura che combina analisi AST e LLM locali per generare automaticamente file VEX (Vulnerability Exploitability eXchange), silenziando i falsi positivi e lasciando emergere solo i rischi realmente sfruttabili — con un occhio già puntato sui requisiti del Cyber Resilience Act europeo.
Il take home: l’AI applicata alla security della supply chain non serve a “trovare più cose”, serve a ridurre il rumore che oggi impedisce ai team di reagire in tempo a quello che conta davvero. È un pattern riusabile ben oltre il caso specifico: usare l’AI come filtro di segnale, non come generatore di ulteriore output da revisionare.
Engineers as Humans → Assumere ingegneri quando l’AI scrive già il codice
Dalla track Engineers as Humans, il talk più direttamente collegato all’AI adoption è “How to Interview Engineers in the AI Era: What I Changed and What Actually Works” di Dennis Nerush. La premessa è scomoda quanto vera: l’AI ha già cambiato come lavorano gli ingegneri, ma la maggior parte dei processi di hiring valuta ancora i candidati come se l’AI non esistesse.
Dopo centinaia di colloqui, Nerush ha ridisegnato il proprio processo attorno a una domanda diversa: non “sa scrivere questo algoritmo da zero”, ma come pensa, come collabora con l’AI, e — soprattutto — come applica giudizio quando l’output generato dall’AI è incompleto, sbagliato o fuorviante.
Il take home: se sei tu a fare colloqui — o a prepararti a sostenerli — la domanda giusta non è più “puoi farlo senza AI”, è “sai riconoscere quando l’AI ti sta portando fuori strada”. È probabilmente il criterio di valutazione più riutilizzabile di questo intero articolo.
Frontiers and Open Issues in AI → Chi controlla davvero un agente autonomo
La track Frontiers and Open Issues in AI porta la conversazione dove i developer senior spesso preferirebbero non andare: governance ed etica. “The Ethics Layer: Architecting Sovereign AI and Digital Dignity in Agentic Systems” di Giorgio Natili parte da un attrito concreto: gli agenti autonomi sono addestrati per ottimizzare reward function generaliste e monolitiche, e questo li mette sistematicamente in conflitto con culture, leggi e mandati di Sovereign AI diversi tra loro.
La proposta tecnica è un Immutable Ethics Policy Layer (IEPL) — un punto di controllo deterministico tra l’orchestrazione dell’agente e l’esecuzione dei tool, perché affidarsi al motore di ragionamento per “auto-poliziarsi” produce quella che Natili chiama compliance allucinata.
Il take home: man mano che gli agenti passano dalla generazione di testo all’esecuzione di azioni reali, la domanda architetturale cruciale non è più “cosa può fare l’agente” ma “cosa gli impediamo strutturalmente di fare, indipendentemente da cosa decide di ragionare”. È governance, ma è anche design di sistema — e riguarda chiunque stia mettendo in produzione agenti con permessi reali.
UX & Design → Cosa i giochi sanno sull’adozione che i tool AI ancora non sanno
Dalla track UX & Design, “What Candy Crush Can Teach AI Products About Human Behavior” di Carolina Pinto sposta lo sguardo su un aspetto che gli ingegneri tendono a sottovalutare: molti prodotti AI sono tecnicamente capaci ma restano esperienze che le persone non amano usare. Il game design ha già risolto — su milioni di utenti — gli stessi problemi che i tool AI stanno affrontando ora: onboarding complesso, fiducia, motivazione, loop di feedback, engagement a lungo termine.
Il take home: l’adozione di uno strumento AI non è solo una questione di accuratezza del modello, è progressione, feedback emotivo e pacing comportamentale — gli stessi principi che tengono milioni di persone incollate a un puzzle game. Se stai costruendo developer tool basati su AI, questo talk è un promemoria che l’adoption rate dipende anche da quanto lo strumento “si sente” bene da usare, non solo da quanto è potente.
Il keynote di chiusura: qual è il nostro posto in un mondo di macchine che scrivono codice
Chiudiamo con un keynote, coerente con la struttura a “libro” della conference: “Future of Programming: What’s our place in the world of coding machines?” di Andrey Breslav. La domanda che pone è la stessa che attraversa tutto il programma, formulata senza sconti: sempre più codice è generato da agenti e LLM, i team faticano a stare dietro alle code review, e costruire software sembra sempre più facile per sempre più persone. Cosa resta, allora, al ruolo umano?
Il take home è il miglior modo per chiudere un articolo fatto di sei talk diversi tra loro: nessuno di queste track — leadership, processi, sicurezza, hiring, etica, UX — avrebbe senso se il ruolo dell’ingegnere umano fosse davvero in via di sparizione. Il programma della conference, letto nel suo insieme, è la miglior confutazione pratica di quell’ipotesi.
La formazione non finisce quando finisce il talk
C’è un filo che lega tutti e sei i take home di questo articolo, ed è più sottile di quanto sembri: nessuna di queste competenze — leadership, umiltà epistemica, filtraggio del segnale, giudizio in fase di hiring, governance degli agenti, design dell’esperienza — si acquisisce guardando un talk di quaranta minuti. Si acquisisce con la formazione continua, quella che va oltre lo stage e si porta a casa in forma di skill verificabili.
Non è un caso che proprio nella track Technologies & System Design, il talk di Argoneto tocchi da vicino un tema che ogni team infrastrutturale conosce bene: la certificazione delle competenze come garanzia — per sé stessi e per l’organizzazione — di sapere davvero maneggiare ciò che si sta mettendo in produzione. Nell’era in cui gli agenti scrivono, orchestrano e deployano, sapere certificare le proprie competenze su Kubernetes, cloud native, security e AI infrastructure diventa un vantaggio competitivo tanto quanto sapere scrivere il prompt giusto.
Vuoi sentire questi talk dal vivo — e certificare quello che impari?
Questi sei speech — insieme a molti altri distribuiti sugli stesse track — sono nel programma di Codemotion AI & Tech Conference, a Milano. Se lavori con il codice ogni giorno e vuoi confrontarti con chi questi temi li ha già affrontati sul campo, è il posto giusto per farlo.
E c’è un motivo in più per non limitarsi ad ascoltare: con l’acquisto del biglietto ricevi anche il 40% di sconto sulle certificazioni Linux Foundation — la stessa logica che attraversa tutto questo articolo, applicata alla tua carriera. I talk ti danno il “cosa”; la certificazione ti dà il modo per dimostrarlo, sul mercato, in modo verificabile.
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