Come sono passato da formatore sempre di corsa, stressato e con ansia da prestazioni ad "Augmented Trainer" usando Kiro.
Negli ultimi 5 anni ho erogato centinaia di corsi, in media 200 giornate di formazione all'anno, ho formato migliaia di professionisti e giovani talenti, per farlo spesso ho dovuto crearmi da sullo contenuti formativi custom di vario tipo, da usare in aula sia in italiano che in inglese.
Non sono e non mi sono mai venduto nel come Web Designer, Instructioanal Designer ne come Developer, ma diciamo che me la cavo in diverse tecnologie informatiche.
Conosco e so usare diversi tool di Authoring, Photo e Video Editing(Photoshop,Camtasia, Canvas, Adobe Photoshop, PowerPoint, WordPress etc); conosco ed insegno da anni i principi e i rudimenti della programmazione, bash shell scripting, SQL, HTML, JS, CSS, C, Python che uso per creare siti web, script per automatizzare task ripetitivi, preparazione ed analisi di dati, infrastruttura come codice, addestrare, tunare e deployare algoritmi di ML, LLM, Agenti AI, Lambda Function, REST API, HTTP API, etc e ho imaprato ad usare diversi tool di sviluppo,CLI, Librerie, Frameworks, IDE, Jupiter Notebook, e posso leggere e modificare, debuggare codice.
Da diversi mesi per farlo, uso principalmene Kiro, IDE Agentico, strumento indispensabile che apro per primo ogni mattina.
Come Formatore e consulente IT freelance, non uso Kiro solo per scrivere o migliorare codice e script, o applicazioni agentiche.
Lo uso anche e soprattutto per produrre contenuti formativi di qualità
Prima di ogni corso devo preparare: :
- Slide
- Immagini
- Animazioni
- Note del relatore
- Copioni
- Quiz
- Audio
- Demo
- Use cases ed esempi
- Template
- Script
- Pipeline
- Diagrammi architetturali
- Etc
Kiro mi ha trasformato in quello che chiamo un augmented trainer: un formatore che usa l'AI non per sostituire la mie competenze, ma per migliorare la qualità, interattività, engagemente, esperienza utente durante le mie lezioni.
Kiro: la mia Bicicletta AI agentica.
Una delle frasi che cito spesso nei miei lezioni è la frase attribuita a Steve Jobs che dice:
Computer work like "A Bicycle For The Mind"
— Ovvero uno strumento che amplifica e migliora le capacità mentali(intelligenza, produttività, efficacia, creatività, etc) dell'uomo, come la bicicletta amplifica quelle fisiche.
Infatti, una pedalata in bicicletta ti fa percorrere, con lo stesso sforzo di un passo, 5 metri invece che uno.
Questa metafora è valida ancora nel 2026, solo che la bicicletta, oltre ad essere fabbricata con leghe leggere, munita di pedalata assistita, motore elettrico, ha anche sensori, prompt, connessione al cloud, comandi vocali e pilota automatico.
Kiro è una Bicicletta AI agentica che ci porta molto più lontano dei normali IDE.
Non solo pedali meno ma pedali meglio.
Quando uno sviluppatore usa Kiro non smette di pedalare, né di dare la direzione è sempre lui a controllare il manubrio, le marce e i freni.
Kiro non sostituisce lo sviluppatore,lo amplifica. Non pensa al posto tuo. Ti porta più lontano con meno sforzo, e in una frazione del tempo.
La direzione la dai tu, al prompt, fornendo obbiettivi e specifiche chiari, Kiro fa il resto.
Ma la qualità del risultato finale, la durata del viaggio, quanto andrai lontano e veloce, dipende principalmente dalle tue competenze, dalla tua abilità di farti e porre le domande giuste.
Prima di kiro ero un trainer in burnut che lottava contro il tempo.
Oggi sono un trainer che orchestra agenti AI per generare contenuti alla velocità che il mio lavoro richiede.
Il "collo di bottiglia" Principale.
Ogni volta che dovevo insegnare un corso, il lavoro di preparazione che ci stava dietro, era enorme: Editare Immagini, scrivire testo, creare codice,file di configurazioen, credeniali, utenti, gruppi, ruoli, policy, template, script per le demo, note del relatore, per ogni slide (in media 500 sldie per corso), walking through e spiegazioni dei laboratori, diagrammi, whiteboarding, FAQ, casi d'uso, link, email di follow-up,assesment pre e post corso,survey, etc.
Per farlo ci mettevo giorni, perché dovevo creare:
- Note del relatore in italiano da usare come traccia durante la lezione — una specie di "gobbo digitale"
- Audio narrato generato con Amazon Polly per ripassare il copione mentre facevo altro (palestra, meditazione)
- A volte, presentazioni con audio integrato che partiva automaticamente.
- Spesso, immagini animate,video MP4
Fare tutto manualmentem usando Photoshop, camtasia, e altri tool era un incubo.
per generare trascrizioni dei video, note delle relatore di ogni slide, traduzioni, formattazione, generazione ed embedding delle note, tracce audio, transizioni, animazioni, effetti nel PPTX.
Servivano competenze e tool usati da Instructioanl Designer, Content Creator, Streamer e podcaser.
Prima di Kiro ci mettevo giorni o settimane. Adesso ci metto massimo un paio di ore.
Come Kiro ha cambiato il mio flusso
1. Spec-driven per la pipeline
Quando ho dovuto costruire la "pipeline" completa (trascrizione → copione → audio → PPTX → video), ho usato lo sviluppo guidato da specifiche di Kiro.
Ho scritto in chat:
create a spec for a pipeline that extract information from the provided material(slides, videos, audio, txt, pdf,docs, md, eboo, trascripts, blog, etc), transcribes and translate then generates high quality speaker notes slide-by-slide in Italian.
Kiro ha generato requirements, design e tasks. Poi ha implementato gli script Python uno alla volta — generate_audio.py, embed_audio_all_modules.py, generate_videos.py — ciascuno con gestione errori, chunking per il limite di 3000 caratteri di Polly Neural e tag SSML per la pronuncia dei termini inglesi.
Non ho scritto quegli script da zero. Li ho guidati. Ho pedalato, il motore ha amplificato.
2. Sub-agent per i quiz
Per il mio certification coach, processo più di 200 domande d'esame. Ogni domanda va analizzata, tradotta, categorizzata per dominio e difficoltà e trasformata in formato interattivo.
Uso il pattern sub-agent di Kiro: un agente principale orchestra la pipeline, delegando a sotto-agenti specializzati (traduzione, classificazione, generazione feedback). Il tutto con checkpoint di sessione — se si interrompe, riparte da dove era rimasto.
Nessun altro IDE mi dà questa capacità di orchestrazione su task non-coding.
3. Demo in tempo reale
Quando m preparavo ad erogare corsi ufficiali AWS spesso sono previste demo articolate e complesse che richiedevano ora di lavoro, preparazione e test.
Adesso mi basta aprire Kiro e digitare:
create a spec that deploy a Serverless Agentic AI Assistant hosted on Amazon S3.
In 3 minuti gli studenti vedono Kiro generare requirements, design, tasks e poi implementare un'API funzionante con FastAPI. Avvio il server, apro Swagger UI e testo le API live.
Il messaggio è chiaro: spec-driven development non è teoria, è un flusso di lavoro concreto.
Perché non uso Cursor o Copilot?
Naturalmente li provato entrambi, e non solo.
Funzionano benissimo, ma per il coding puro.
Ma nel mio lavoro non basta sapere scrivere codice, serve anche content creation, orchestrazione, presentazione, validazione, interazione, checkpointing prblemsoliving, improvvisazione, etc.
Cursor è una bicicletta da corsa: velocissima in discesa, ma devi fare tutta la fatica tu. Non ha il concetto di spec. Non posso dirgli "prima pensa, poi progetta, poi implementa". Parte subito a pedalare.
Copilot è un ottimo cambio automatico: ti suggerisce la marcia giusta. Ma non ha il motore. Non gestisce sessioni lunghe con centinaia di file da processare senza perdere il contesto.
Kiro è l'AI-Bike:
- Struttura (specs) — ti obbliga a scegliere la direzione prima di partire
- Autonomia (autopilot) — il motore lavora mentre tu controlli la rotta
- Contesto persistente (steering files) — si ricorda il percorso anche dopo una pausa
- Hooks — il motore si attiva automaticamente quando serve
Per un augmented trainer che produce contenuti su scala, questa combinazione è imbattibile.
Numeri reali
| Metrica | Prima (bici muscolare) | Con Kiro (AI-Bike) |
|---|---|---|
| Tempo per corso completo (copioni + audio) | 2-3 settimane | 1 giorno |
| Costo AWS per corso (~500 slide) | — | ~15-25 $ |
| Quiz processati in batch | manuale, uno a uno | 200+ in una sessione |
| Demo setup time in aula | 15 min | 3 min |
Cosa consiglio a chi vuole provare
Non partire dal codice. Parti da una spec. Scrivi
create a spec that...e descrivi cosa vuoi ottenere. Kiro ragiona meglio quando gli dai una destinazione, non un'istruzione passo-passo.Usa gli steering files. Metti in
.kiro/steering/un file che descrive il tuo progetto, il tuo stile, le tue convenzioni. È come programmare il navigatore della tua AI-Bike — sa dove vuoi andare.Non trattarlo come ChatGPT. Non è una chat. È un agente. Dagli task, lascialo lavorare in autopilot, controlla il risultato. Se freni ogni 30 secondi, il motore non serve a nulla.
Prova con un task non-coding. Un template email, una pipeline di processing, un generatore di contenuti. Kiro brilla quando il problema è di orchestrazione. È lì che il motore fa la differenza.
Cos'è un Augmented Trainer
È un professionista che pedala con il motore acceso.
Un trainer tradizionale prepara il materiale, lo studia, lo presenta. Un augmented trainer orchestra: definisce gli obiettivi, guida agenti AI nella produzione, valida il risultato e consegna.
La competenza resta la stessa. La direzione la scegli tu. Il motore ti permette di:
- Moltiplicare l'output — produrre in un giorno quello che prima richiedeva settimane
- Raggiungere l'eccellenza — ogni spec ti costringe a chiarire cosa vuoi davvero, eliminando l'approssimazione
- Articolare i pensieri — scrivere requirements ti obbliga a pensare prima di fare
- Ragionare meglio — il design document ti mostra trade-off che da solo non avresti considerato
- Prendere decisioni — avere alternative concrete davanti, con pro e contro, riduce la paralisi
- Rimuovere l'incertezza — quando non sai se un approccio funziona, lo fai implementare in 5 minuti e verifichi, invece di rimuginare per ore
Non è un titolo ufficiale. È un modo di lavorare. Ed è alla portata di chiunque abbia competenza nel proprio dominio e la voglia di pedalare in una direzione chiara.
Conclusione
Non ho smesso di essere un trainer. Ho smesso di avere l'ansia da prestazione, di essere stressato e sovraccaricato.
Kiro mi ha potenziato dandomi struttura (specs), autonomia (autopilot) e orchestrazione (sub-agents). Il risultato non è contenuto generato dall'AI. È contenuto prodotto da me, amplificato dall'AI.
Steve Jobs aveva ragione: il computer è una bicicletta per la mente. Nel 2026, quella bicicletta percepisce, ragiona e agisce. Ha il pilota automatico.
E tu cosa aspetti? Procurati la tua AI-Bike agentica e inizia a pedalare.
Luca D'Addeo — AWS Champion Authorized Instructor, Leader AWS User Group Novara, 16x AWS Certified, AWS Golden Jacket
Se vuoi vedere Kiro in azione, i miei repo sono pubblici: kiro-demos | cloud-ops-toolkit | kiro-certification-coach
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