Fai costruire ogni agente come costruisce la tua organizzazione.
Trasforma standard di architettura, convenzioni e conoscenza d'impresa in regole che ogni agente AI segue, e misura cosa restituisce davvero l'investimento in AI.
Oggi l'AI ce l'hanno tutti. L'organizzazione non è più veloce.
Con Mia-Platform l'AI ce l'hanno tutti. L'organizzazione la compone.
Ogni sviluppatore ha l'AI, ma ogni team usa gli agenti a modo suo. Standard di architettura, convenzioni e conoscenza d'impresa non sono disponibili a quegli agenti, così ogni agente improvvisa.
Ogni agente parte dagli stessi standard codificati, qualunque assistente di coding abbia scelto il team: due squadre sullo stesso problema convergono invece di divergere.
La review diventa il collo di bottiglia. Gli ingegneri passano la giornata a rifare quello che ha prodotto un agente, e la qualità scivola rilascio dopo rilascio.
Le soglie di qualità girano come eval e scorecard prima che un umano guardi la modifica: gli ingegneri salgono sopra il loop e approvano invece di rifare.
La spesa in licenze cresce e la leadership non riesce a mostrare cosa produce. La fiducia nell'AI si consuma, il conto no.
Gli indicatori dell'AI-native SDLC mostrano cosa è cambiato, team per team, così in consiglio si parla di risultati invece che di postazioni.
Da standard che nessuno legge a regole che ogni agente segue.
Quattro mosse, in quest'ordine: quello che consideri buono deve esistere in una forma leggibile da un agente prima che qualcosa possa farlo rispettare.
Codifica
Standard, decisioni di architettura e conoscenza d'impresa diventano contesto governato in Context Catalog, invece di restare in wiki che gli agenti non sanno leggere.
Distribuisci
Gli AI Playbook fissano modello, skill e tool MCP che un compito può usare, così lo stesso modo di lavorare arriva a ogni team.
Fai rispettare
Le soglie di qualità girano come eval e scorecard, e la separazione dei compiti diventa policy di review: l'agente che scrive il codice non può approvarlo.
Misura
Gli indicatori dell'AI-native SDLC trasformano l'investimento in numeri mostrabili: cosa arriva in produzione al primo colpo, e cosa torna ancora indietro.
Cosa metti in piedi.
Quattro meccanismi, ognuno la risposta a un modo diverso in cui gli standard non arrivano a un agente.
Standard come contesto governato
Decisioni di architettura, convenzioni e conoscenza d'impresa diventano item a catalogo con un proprietario, una versione e una regola di accesso: l'agente legge la risposta corrente, non quella più insistente.
AI Playbook
Workflow agentici con modello, skill e tool MCP fissati in anticipo e validati prima dell'esecuzione: quello che è considerato buono viaggia col compito, non con la persona.
Scorecard e compliance campaign
Soglie di qualità espresse come controlli che girano di continuo su tutti i team, e campagne che portano i gap a zero invece di fotografarli una volta a trimestre.
Separazione dei compiti
Policy di review applicata dove avviene la modifica: l'agente che ha scritto una modifica non può essere quello che la approva, in qualunque repository o toolchain.
Perché le risposte abituali si fermano prima.
Gli strumenti di misura misurano, quelli di contesto danno contesto. Nessuno dei due cambia cosa farà l'agente dopo.
Ogni riga è lo stesso compito: la risposta a cui si ricorre di solito, e cosa cambia qui.
Una dashboard racconta quanta AI hanno adottato i team e come si sono mossi i numeri.
Applicato, non solo misurato
I tuoi standard raggiungono l'agente mentre lavora, e la dashboard misura il risultato di quello.
Uno strumento di contesto rende recuperabili i documenti, così l'agente ha più roba da leggere.
Governato, non solo recuperabile
Il contesto a catalogo porta con sé il proprietario, la versione e la soglia di qualità che gli appartiene.
Altre licenze, e la speranza che le pratiche convergano da sole.
Su ogni assistente
Gli stessi standard valgono per ogni agente di coding che i tuoi team già pagano.
Standard che si fermano al confine dell'SDLC.
Un'unica regola
Gli stessi standard governano poi gli agenti di business che l'organizzazione mette in produzione.
Cosa potrai misurare.
Gli indicatori dell'AI-native SDLC, sulla tua baseline. Sono i numeri che dicono se gli standard hanno raggiunto gli agenti, e se questo ha cambiato il risultato.
Leading
Cosa si muove per primo, nel giro di settimane.
- Tempo fino all'artefatto committato
- Tasso di successo CI al primo colpo
Lagging
Cosa conferma che il cambiamento ha tenuto.
- Difetti sfuggiti in produzione
- Tempo di ciclo delle PR
- Tasso di sopravvivenza al primo colpo
Adozione
Quanto lontano sono arrivati davvero gli standard.
- Quota di agenti che lavorano sugli standard condivisi
- Quota di team sugli stessi playbook
Pubblichiamo gli indicatori, non un miglioramento medio: la baseline è la tua, e lo è anche il delta. Misurarli prima che cambi qualcosa fa parte del lavoro.
Cosa lo fa funzionare.
Tre parti della piattaforma reggono questo use case. Il resto è lì quando serve.
Context Catalog
Custodisce standard, decisioni e conoscenza che gli agenti leggono, con scorecard e campagne che li tengono aggiornati.
AI Foundry
Trasforma un modo di lavorare in un AI Playbook con modello, skill e tool MCP fissati prima dell'esecuzione.
Console
Porta i golden path dove quegli standard vengono applicati, dalla creazione del progetto al deploy.
Le obiezioni che solleva, con risposta.
No. Mia-Platform non sostituisce gli assistenti di coding e non è uno di loro. I tuoi team tengono gli assistenti che già pagano; cambia che tutti lavorano sugli stessi standard, sullo stesso contesto e sulle stesse soglie di qualità, così le licenze che hai già comprato cominciano a comporsi.
Dove porta tutto questo.
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