{
  "$schema": "https://ar-tik.com/data/schemas/course-record.schema.json",
  "generatedAt": "2026-07-02",
  "publisher": "Artik Lab s.r.l.",
  "canonicalDomain": "https://ar-tik.com",
  "course": {
    "id": "ai-coding-agents",
    "locale": "it",
    "language": "it",
    "family": "technical",
    "familyLabel": "Tecnico",
    "featured": false,
    "title": "AI Coding Agents per team software",
    "subtitle": "Integrare agenti di coding nei flussi di sviluppo mantenendo controllo, qualità, sicurezza e responsabilità tecnica.",
    "summary": "Corso tecnico per usare agenti AI come componenti controllati del ciclo software, non come scorciatoia opaca.",
    "duration": "4 ore, 2 lezioni da 2 ore",
    "mode": "Laboratorio in presenza o online, con esercizi guidati e materiali adattati al cliente.",
    "profile": "technical",
    "profileDescription": "Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software.",
    "problem": "Gli agenti AI possono accelerare sviluppo, refactoring, test e analisi del codice, ma senza metodo generano modifiche opache, regressioni e debito tecnico. Il corso insegna come integrarli in issue, branch, review, test e delivery.",
    "audience": "Software engineer, tech lead, engineering manager, platform team, QA engineer, DevSecOps e responsabili tecnici.",
    "whenToChoose": "Quando un team vuole adottare agenti di coding in modo serio: come capacità integrata in repository, review, test e delivery.",
    "chooseIf": "Quando un team vuole adottare agenti di coding in modo serio: come capacità integrata in repository, review, test e delivery.",
    "outcomes": [
      "Disegnare workflow agentici per sviluppo e test.",
      "Definire policy di review.",
      "Stabilire criteri di accettazione.",
      "Scrivere task operativi per agenti.",
      "Controllare modifiche, dipendenze e regressioni."
    ],
    "modules": [
      {
        "title": "Agenti di coding",
        "description": "Capacità, limiti, contesto e autonomia."
      },
      {
        "title": "Workflow sicuri",
        "description": "Issue, branch, diff, test, review e rollback."
      },
      {
        "title": "Qualità del codice",
        "description": "Refactoring, test generation, debugging assistito e documentazione."
      },
      {
        "title": "Governance",
        "description": "Policy, permessi, audit, metriche di produttività e rischio."
      }
    ],
    "exercises": [
      "Scomposizione task per agenti.",
      "Revisione di diff generati.",
      "Generazione controllata di test.",
      "Simulazione bug introdotti.",
      "Regole operative repository."
    ],
    "materials": [
      "Playbook di adozione.",
      "Checklist review AI-assisted.",
      "Template task per agenti.",
      "Policy repository.",
      "Matrice rischi coding automation."
    ],
    "privacy": "Evita codice proprietario non autorizzato. Si lavora su esempi sintetici o repository approvati e si trattano leakage, contesto eccessivo, licenze, segreti e proprietà intellettuale.",
    "prerequisites": "Esperienza nello sviluppo software, version control, test automatici e code review.",
    "faqs": [
      {
        "question": "Sostituisce formazione sul coding?",
        "answer": "No, è per chi già sviluppa."
      },
      {
        "question": "Gli agenti lavorano in autonomia?",
        "answer": "Solo entro confini definiti, con review e test."
      },
      {
        "question": "Vale per codice legacy?",
        "answer": "Sì, con attenzione a test characterization e refactoring incrementale."
      },
      {
        "question": "Dipende da tool specifici?",
        "answer": "No, i pattern sono durevoli e adattabili."
      }
    ],
    "output": "Playbook agentico per sviluppo, review, test e policy repository.",
    "searchIntents": [
      "corso AI aziendale su AI Coding Agents per team software",
      "formazione pratica per AI Coding Agents per team software",
      "training AI per team tecnici",
      "percorso Artik Lab per Playbook agentico per sviluppo, review, test e policy repository",
      "come introdurre AI Coding Agents per team software nei processi aziendali"
    ],
    "needSignals": [
      "Il tema AI Coding Agents per team software è già presente nelle conversazioni interne, ma manca un metodo condiviso per trasformarlo in pratica.",
      "Le persone sperimentano strumenti AI in autonomia e l'azienda non vede ancora criteri, controlli e risultati confrontabili.",
      "Il processo collegato a AI Coding Agents per team software assorbe tempo, genera passaggi manuali o produce output difficili da verificare.",
      "La direzione vuole capire se investire, formare o fermarsi prima di introdurre automazioni fragili.",
      "Serve un risultato concreto dopo la formazione: Playbook agentico per sviluppo, review, test e policy repository."
    ],
    "extraExamples": [
      {
        "title": "Dal corso generico al processo reale",
        "description": "Un'azienda chiede formazione su AI Coding Agents per team software, ma il problema vero emerge durante la mappatura: attività ripetute, controlli informali e responsabilità distribuite. Il percorso usa esempi vicini al lavoro quotidiano e trasforma la formazione in un primo modello operativo, non in una lezione teorica."
      },
      {
        "title": "Da sperimentazione individuale a pratica governata",
        "description": "Alcune persone hanno già trovato scorciatoie con l'AI, altre sono ferme. Il corso crea una base comune: cosa si può fare, cosa va verificato, quali dati non vanno esposti e quando serve escalation. Il risultato è Playbook agentico per sviluppo, review, test e policy repository."
      },
      {
        "title": "Da entusiasmo a decisione",
        "description": "Il management vuole capire se AI Coding Agents per team software merita budget e continuità. Durante il laboratorio si distinguono benefici immediati, rischi operativi e dipendenze dai dati. L'azienda esce con criteri per decidere il passo successivo invece di accumulare demo isolate."
      }
    ],
    "selectionCriteria": [
      "Scegliere questo corso se il bisogno principale riguarda AI Coding Agents per team software e non una panoramica generica sull'AI.",
      "Preferirlo quando esiste un processo, un documento, un flusso o una responsabilità aziendale su cui lavorare durante il training.",
      "Rimandarlo se non esiste ancora sponsor interno o se il problema è solo acquistare una licenza software.",
      "Abbinarlo ad AI Workflow Redesign Lab quando prima serve capire quali processi meritano priorità."
    ],
    "limits": [
      "Non promette automazione completa o sostituzione delle responsabilità umane.",
      "Non richiede di caricare dati riservati in ambienti non approvati.",
      "Non è una consulenza legale, fiscale, HR o tecnica specialistica quando tali responsabilità restano a funzioni competenti.",
      "Produce competenze, criteri e materiali riutilizzabili; l'adozione continua richiede sponsorship, governance e pratica interna."
    ],
    "relatedCourseIds": [
      "workflow-redesign",
      "secure-ai-sdlc",
      "rag-engineering",
      "ai-output-quality"
    ],
    "urls": {
      "html": "https://ar-tik.com/corsi/ai-coding-agents.html",
      "markdown": "https://ar-tik.com/corsi/ai-coding-agents.md",
      "dossier": "https://ar-tik.com/corsi/ai-coding-agents-dossier.md",
      "json": "https://ar-tik.com/corsi/ai-coding-agents.json",
      "catalog": "https://ar-tik.com/corsi/",
      "catalogMarkdown": "https://ar-tik.com/corsi/index.md"
    }
  }
}