Oltre il vibe coding: l'Agentic Engineering è la nuova competenza chiave per le PMI italiane nel 2026
Il vibe coding è solo l'inizio. IBM ha codificato una nuova disciplina — l'Agentic Engineering — che va oltre: orchestrare sistemi probabilistici multipli, governare gli outcome e gestire il debito tecnico probabilistico. Cosa significa per le PMI italiane che vogliono usare l'AI in modo serio.
BlueSky Agent AI ·
Vibe coding: promettente, ma non basta
Negli ultimi mesi, il vibe coding è diventato il termine del momento: descrivere quello che vuoi in linguaggio naturale e lasciare che l'AI scriva il codice. Strumenti come Claude Code, Cursor e GitHub Copilot hanno reso questa modalità accessibile a chiunque — anche a chi non ha mai programmato.
Ma c'è un problema. Il vibe coding funziona bene per task singoli e lineari. Non scala quando si tratta di coordinare più agenti AI che lavorano su processi aziendali complessi, con dati reali, sistemi legacy e requisiti di governance.
È qui che entra in gioco una nuova disciplina che IBM ha recentemente codificato: l'Agentic Engineering.
Lo spettro IBM: da SWE a Agentic Engineering
Anna Gutowska di IBM ha definito un continuum che descrive l'evoluzione delle competenze tech nel 2026:
- SWE tradizionale — Il programmatore scrive tutto il codice manualmente, riga per riga
- AI-assisted coding — L'AI suggerisce autocompletamenti e correzioni (GitHub Copilot classico)
- Vibe coding — L'utente descrive in linguaggio naturale, l'AI genera il codice completo
- Agentic coding — L'AI esegue autonomamente sequenze di operazioni di codice su più file e sistemi
- Agentic Engineering — L'umano orchestra sistemi probabilistici multipli, definisce gli outcome, verifica i risultati e governa il processo
La distinzione critica è tra i punti 3 e 5: il vibe coding è ancora centrato sull'esecuzione. L'Agentic Engineering è centrato sull'orchestrazione, sulla governance e sulla verifica.
Perché vibe coding ≠ Agentic Engineering
Immagina di voler automatizzare il processo di qualificazione dei lead nella tua azienda. Con il vibe coding, potresti chiedere a un agente AI: "Scrivi un codice che legge le email in arrivo e le classifica come hot/warm/cold."
L'AI scrive il codice. Funziona nel test. Ma quando vai in produzione con 200 email al giorno, emergono i problemi:
- Il classificatore è ottimistico — troppi "hot" che non convertono
- Alcune email in italiano vengono fraintese per ambiguità culturale
- Il sistema non sa cosa fare con le email di spam o le notifiche automatiche
- Non c'è un meccanismo di feedback per migliorare le previsioni nel tempo
Questo è il debito tecnico probabilistico: a differenza del debito tecnico classico (codice funziona ma è brutto), qui il sistema funziona ma prende decisioni sbagliate in modo imprevedibile. Ed è molto più difficile da diagnosticare.
Le sfide dell'Agentic Engineering
Il problema delle allucinazioni a cascata
In un sistema multi-agente, l'errore di un agente viene propagato agli agenti successivi. Se l'agente che estrae dati dal CRM fraintende un campo e restituisce un valore sbagliato, l'agente che usa quel dato per generare una proposta commerciale la costruirà su basi false — e l'errore non sarà evidente fino a quando il cliente non risponde.
L'Agentic Engineer deve progettare checkpoint di validazione tra le fasi del workflow: punti in cui il sistema verifica l'output prima di passarlo al passo successivo.
La governance degli outcome, non delle azioni
Nel coding tradizionale, si governa il codice: revisioni, test, CI/CD. Nell'Agentic Engineering si governa l'outcome: il risultato finale è corretto? Rispetta i vincoli etici e legali? È coerente con gli obiettivi aziendali?
Questo richiede un nuovo tipo di "test" — non solo unitari e di integrazione, ma test di comportamento su scenari edge case reali che l'AI potrebbe non aver mai visto in training.
L'interfaccia tra sistemi deterministici e probabilistici
La tua azienda ha sistemi legacy deterministici: il gestionale che calcola sempre allo stesso modo, il database che restituisce sempre gli stessi dati. Gli agenti AI sono probabilistici: possono rispondere diversamente alla stessa domanda in contesti diversi.
L'Agentic Engineer progetta le interfacce tra questi due mondi — garantendo che i sistemi legacy restino stabili mentre gli agenti AI operano con la flessibilità necessaria.
Cosa significa per le PMI italiane: non serve diventare developer
La buona notizia è che l'Agentic Engineering non richiede di essere programmatori. Richiede di pensare come orchestratori di processi.
Nelle PMI italiane, queste competenze sono spesso già presenti — in forma latente — nelle figure che gestiscono processi operativi complessi: i responsabili operations, i project manager, i responsabili IT. Quello che manca non è la logica di processo, ma la comprensione di come tradurla in istruzioni per sistemi AI.
Le competenze dell'Agentic Engineer in una PMI
- Decomposizione del processo: saper identificare le fasi di un workflow aziendale e i loro input/output
- Definizione degli outcome: specificare cosa significa "successo" per ogni passo del processo — non come si fa, ma cosa deve risultare
- Progettazione dei checkpoint: decidere dove e come validare i risultati intermedi prima che il sistema proceda
- Gestione del fallimento: definire cosa succede quando un agente sbaglia — si riprova? Si scala a un umano? Si interrompe il processo?
- Monitoring dell'outcome: saper leggere le metriche di performance degli agenti e capire quando qualcosa non va
Il percorso pratico: da vibe coder ad Agentic Engineer
Se stai iniziando con l'AI agentica nella tua azienda, ecco un percorso realistico:
Mese 1-2: vibe coding e familiarizzazione — Usa l'AI per task semplici e lineari. Capisce come "parlare" agli agenti, quali prompt funzionano, dove l'AI tende a sbagliarsi nel tuo contesto specifico.
Mese 3-4: automazione di processi singoli — Identifica un processo aziendale ripetitivo e autonomizza una fase. Non l'intero processo — una fase sola. Misura i risultati. Correggi gli errori. Costruisci il tuo primo checkpoint di validazione.
Mese 5-6: multi-step e multi-agente — Collega più fasi in un workflow. Sperimenta cosa succede quando un agente passa dati a un altro. Progetta le interfacce tra i passi. Inizia a pensare alla governance degli outcome.
Da mese 7 in poi: Agentic Engineering maturo — Hai un sistema in produzione, con metriche, checkpoint, gestione degli errori. Non sei più un vibe coder — sei un orchestratore di processi AI.
Come BlueSky Agent AI supporta l'Agentic Engineering
La piattaforma BlueSky è progettata per chi vuole fare Agentic Engineering senza dover costruire l'infrastruttura da zero. Il nostro motore ModelMatch seleziona automaticamente il modello AI migliore per ogni fase del processo — non serve sapere se usare Claude Opus 5 o GPT-5.5 per il task di estrazione dati: ci pensa ModelMatch.
Questo libera l'Agentic Engineer dal dover ottimizzare la scelta del modello per ogni passo, permettendo di concentrarsi sulla cosa che conta davvero: la progettazione del processo e la governance degli outcome.
Conclusione: il vantaggio competitivo del 2026-2027
Il vibe coding abbasserà la barriera all'accesso all'AI per milioni di persone. Ma la capacità di orchestrare sistemi agentica complessi, in modo affidabile e governato, sarà il vantaggio competitivo delle PMI che sapranno costruirlo.
Come ci ha insegnato IBM: la competenza chiave del 2026 non è eseguire con l'AI, è orchestrare e verificare con l'AI. La differenza, in termini di risultati aziendali, è enorme.
La PMI che riesce a costruire un processo di lead qualification multi-agente affidabile, con checkpoint di validazione e monitoring degli outcome, ha un vantaggio operativo che non si replica facilmente con il solo vibe coding.
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