Code Copilot: basta paura di sbagliare

ROI cognitivo immediato: meno ansia tecnica, meno interruzioni, più tranquillità mentale per decidere bene e velocemente.

Rieccoci di nuovo qui, bentornate e bentornati!

Il nostro viaggio settimanale nel mondo della Business Intelligence continua con una promessa semplice: non abbiamo nessuna intenzione di complicare le cose inutilmente. Come ormai vi ripetiamo da 115 settimane nella nostra visione la Business Intelligence non deve trasformarci in ingegneri o statistici, ma fornire strumenti utili, concreti, per aiutarci a capire meglio le nostre aziende.

E oggi sfatiamo un tabù.

Un tema che quasi nessuno affronta apertamente, soprattutto nell’era dell’Intelligenza Artificiale che promette soluzioni immediate e risultati perfetti.

Parliamo dell’errore.

Di quel momento preciso in cui il processo si pianta. E ci pianta in asso. Non perché l’idea fosse sbagliata, anzi, ma qualcosa si è rotto. E se lavori davvero con i dati, quell’errore lo conosci: è rosso, spesso criptico e ha un peso enorme. Non tecnico. Psicologico. Ti fa chiudere tutto e rimandare.

Prima di iniziare, come sempre, un po’ di musica dalla nostra playlist Data Grooves. Stavolta scegliamo un brano che a prima vista sembra lontano dal tema e invece c’è dentro completamente:

🎵 “Marechià” — Nu Genea

Un pezzo caldo, pieno di groove, costruito su loop che si ripetono e si aggiustano senza mai perdere il ritmo. Non è una canzone “perfetta” nel senso freddo del termine. È viva. È fatta di piccoli scarti, micro-variazioni, tentativi che diventano forma. Ecco perché è la colonna sonora giusta per l’articolo di oggi: lavorare con i dati non è eseguire una formula immacolata. È restare nel flusso, sbagliare, correggere, riprovare. Senza farsi bloccare.

E poi i Nu Genea sono un duo napoletano, contemporaneo, originale, di successo; e noi questo sud che ce la mette tutta per farcela ce lo portiamo dietro anche e soprattutto quando parliamo di tecnologia.

Da qui partiamo.

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Prima delle feste vi abbiamo raccontato come le collezioni Python (rileggi l’articolo 112 qui) ci permettono di ottenere analisi avanzate: forecasting, segmentazioni, logiche basate su dati dinamici.
Ma se non conosco bene Python, come arrivo a quel risultato?

Certo, potrei chiederlo al mio assistente AI preferito: ma perché perdersi in mille copia-incolla, tra chat, notebook e prove a vuoto, quando posso chiederlo direttamente a Elly?

Tornare a fare gli architetti

Per anni abbiamo chiesto alle persone di fare due mestieri insieme.
Essere architetti: progettare l’analisi, capire il business, porre le domande giuste.
E allo stesso tempo muratori: inseguire errori tecnici, gestire eccezioni, capire perché qualcosa non funziona.

Un carico cognitivo enorme.
E spesso inutile.

Elly nasce per evitare tutto questo. Per funzionare in modo fluido, per tutti: domanda semplice, risposta comprensibile, controllo sul risultato. Senza codice, senza formule, senza complessità esposte.

Ed ecco che entra in gioco Code Copilot. Il codice smette di essere un punto di rottura e diventa un ponte invisibile: quando chiedi un’analisi complessa, Elly costruisce la logica necessaria dietro le quinte.

La paralisi da codice

Quindi, ricapitoliamo: la promessa “zero codice” è vera. Ci stiamo arrivando, ci siamo quasi. Tuttavia dobbiamo ammettere che non basta a cancellare l’esperienza che tutti abbiamo: cioè che le cose spesso si impuntano, il flusso si spezza e arriva l’errore che ci blocca.

Chi lavora davvero con i dati lo sa: l’analisi non è mai una linea retta.

E qui va chiarito subito un punto: in Elly non è necessario scrivere codice, query o particolari formule. Si pone una domanda in linguaggio naturale, in modo semplice ed Elly si occupa del resto: traduce l’intenzione in una sequenza di passaggi che portano a un risultato.

Il problema è che non è così semplice.

Basta un campo sporco nel database. Una data formattata male. Una relazione che non tiene ed è ovvio che il flusso si inceppa. Non perché ci sia un errore da parte di qualcuno, ma semplicemente perché il mondo, quello vero, è pieno di eccezioni.

Negli ultimi tempi molti strumenti di AI raccontano una storia diversa.
O meglio: una favoletta rassicurante. Ti promettono che basta chiedere “fammi l’aggregato mensile” per ottenere il grafico perfetto al primo colpo. Senza errori, senza passaggi intermedi, senza domande.

Lavorare con i dati è un processo fatto di tentativi e aggiustamenti.

L’errore non è un’eccezione, è la norma, perché sbagliamo di grosso se pensiamo che il problema sia non sbagliare (errare non è una cosa che si può evitare). Il problema vero è quando ci arrendiamo davanti all’errore. Quando lo stop diventa un vicolo cieco che non ci permette di andare avanti.

Ma la vera rivoluzione avviene un secondo dopo: se qualcosa non funziona, Elly non si ferma.

Legge l’errore, capisce dove il flusso ha ceduto, corregge il tiro e riprova.
Non si sta delegando il pensiero strategico.
Si sta delegando la parte più ingrata e fragile del processo.

Il risultato è un ROI cognitivo immediato: meno interruzioni, meno ansia tecnica, più spazio mentale per fare l’unica cosa che conta davvero: decidere.

Non una chat, ma un costruttore

Facciamo chiarezza su un altro punto fondamentale. Il mercato oggi è saturo di strumenti che promettono di “far parlare i manager con i dati”.
Attenzione però: c’è una differenza abissale tra chiacchierare e lavorare.

Molti strumenti si limitano a recuperare una risposta o ad applicare un filtro veloce. Se l’informazione non è lì, o se i dati sono sporchi, si fermano. Elly fa qualcosa di diverso: non cerca la risposta. La costruisce. Si affianca all’utente come un esperto tecnico che resta lì finché il lavoro non sta in piedi.

Perché è inutile girarci intorno, chi prende decisioni ha una paura legittima: la black box. Fidarsi di un numero magico sputato fuori da un’AI senza sapere da dove arrivi è un rischio che nessun manager vuole correre.

Noi abbiamo fatto una scelta opposta: trasparenza radicale. Il codice è visibile. Il processo di correzione è chiaro. La possibilità di risalire sempre al dato originario è immediata. Il punto in cui qualcosa si inceppa è esplicito.

Vedere Elly ragionare, sbagliare e correggersi real time è infinitamente più rassicurante di uno strumento che finge di essere infallibile. La trasparenza del Code Copilot non è un dettaglio per tecnici, ma la garanzia di controllo sul dato finale.

Non va guardato solo il risultato finale, ma bisogna tenere bene a mente anche il momento in cui compare la scritta rossa di errore. È lì che bisogna fermarsi a osservare, perché quello è esattamente il punto in cui si blocca la maggior parte delle persone.

E invece Elly trasforma quell’ostacolo in un passaggio intermedio, lo supera e porta a casa il risultato.

In questo modo la Business Intelligence potenziata dall’AI torna a essere uno strumento al servizio del pensiero umano.

Questo è uno dei principi cardine della filosofia di Ellycode, lo ripetiamo da sempre. E di conseguenza crediamo che il vero salto tecnologico non sia scrivere codice o un risultato perfetto al primo colpo, ma poter contare su una piattaforma che ci aiuta e non ci abbandona quando qualcosa va storto.