Software AI per la Gestione di Progetti Multi-Disciplinari

1. Architettura del Sistema

• Core Project Management Engine: motore centrale basato su microservizi, in grado di gestire progetti paralleli con pipeline indipendenti.

• AI Orchestration Layer: modulo AI che sfrutta NLP e Machine Learning per automatizzare pianificazione, analisi rischi e suggerimenti di ottimizzazione.

• Database ibrido:

  • Relazionale (SQL) per task, milestone, scadenze.

  • Documentale (NoSQL) per file di progetto, asset grafici e versioni di codice.

• API REST/GraphQL per integrazione con strumenti esterni (GitHub, Figma, Jira, GitLab, Slack, Trello).

• Event-driven architecture: ogni aggiornamento genera eventi AI-driven (es. merge request → analisi rischio → notifica team).

2. Funzionalità per Ruolo

👩🎨 Designer

• Integrazione con strumenti come Figma, Sketch e Adobe XD.

• Versioning AI-assisted: rilevamento differenze tra prototipi e suggerimenti di miglioramento UX/UI.

• Assegnazione automatica delle revisioni in base al carico di lavoro e scadenze.

💻 Front-End Developers

• Collegamento diretto a repository Git (GitHub, GitLab, Bitbucket).

• Analisi AI del codice per rilevare bug UI/UX o pattern non ottimali.

• Generazione automatica di checklist per compatibilità cross-browser e responsive design.

⚙️ Back-End Developers

• Monitoraggio pipeline CI/CD con analisi predittiva dei rischi di build fallite.

• Identificazione automatica dei colli di bottiglia nelle API o nelle query DB.

• AI-driven code review per ottimizzazione prestazioni e sicurezza.

🤖 Machine Learning Engineers

• Gestione esperimenti (MLflow-style) integrata nel project manager.

• Automazione del versionamento dataset e modelli.

• Previsione AI delle metriche di performance (es. accuracy, F1-score) su test futuri.

• Allocazione dinamica delle risorse GPU/TPU in base alle priorità del progetto.

📱 Mobile Developers

• Integrazione con Android Studio, Xcode e strumenti di CI mobile.

• Test AI-assisted su emulatori multipiattaforma (Android, iOS).

• Previsione automatica dei crash più probabili tramite analisi statica del codice.

• Report AI su compatibilità OS e device fragmentation.

3. Automazioni AI

• Smart Task Allocation: distribuzione automatica dei task in base a skill, disponibilità e scadenze.

• Risk Prediction Engine: analisi storica dei progetti per stimare probabilità di ritardi o bug critici.

• Natural Language Interface: gestione progetti tramite comandi vocali o testuali (es. “Mostrami lo stato del back-end API project”).

• Dependency Graph AI-driven: mappatura automatica delle dipendenze tra moduli (frontend ↔ backend ↔ mobile ↔ ML).

• Anomaly Detection: segnalazione di anomalie (commit sospetti, design non coerenti, metriche ML fuori standard).

4. Sicurezza e Compliance

• Crittografia end-to-end su repository di progetto e documenti.

• Controllo accessi basato su ruoli (RBAC) e policy granulari per team multi-disciplinari.

• Audit Log AI-enhanced: analisi comportamentale degli utenti per prevenire accessi anomali.

• Compliance integrata con GDPR, ISO 27001 e standard DevSecOps.

5. Dashboard e Reportistica

• Dashboard Unificata: panoramica su tutti i progetti con filtri per ruolo (designer, dev, ML, mobile).

• Progress Tracking AI-driven: grafici predittivi delle scadenze con stime probabilistiche.

• Resource Allocation Monitor: utilizzo effettivo di risorse (umane e computazionali).

• Quality Metrics: code coverage, test pass rate, performance mobile, UX scoring.

• Export BI-ready: connettori a Power BI, Tableau e strumenti di data analytics.

6. Benefici Tecnici

• Gestione centralizzata di team multi-disciplinari senza frammentazione degli strumenti.

• Riduzione del rischio di ritardi grazie a predizione AI delle criticità.

• Miglioramento qualità codice e design con AI code review e UX validation.

• Scalabilità per team distribuiti e progetti complessi (da startup a grandi enterprise).

• Automazione dei flussi DevOps/MLops integrata direttamente nel project management.

Il software viene venduto su supporto USB o installato su server che viene inviato direttamente al committente funzionante e pronto all'uso