Quest'anno, per la mia revisione annuale, ho chiesto l'assistenza di un AI Agent per fare un'analisi approfondita basata sui dati. Condivido questo processo perché non richiede alcuna esperienza di programmazione e ti consente di completare facilmente un'analisi dei dati a livello professionale. È persino più semplice del Vibe Coding, basta: dati completi + Coding Agent. Per verificare i limiti di questo processo, ho scelto di sottoporre a stress test il mio archivio sanitario personale più grande e complesso, che copre 10 anni. 1️⃣ Dimensione dei dati e soglie di elaborazione Alla fine, ho esportato dall'app Salute di Apple un file di dati originali relativi alla salute dell'Apple Watch, che ha un volume di ben 3,5 GB. Questo file contiene centinaia di migliaia di registrazioni della frequenza cardiaca e vari indicatori fisiologici con una granularità molto fine. Prima dell'intervento dell'AI, per elaborare dati di questa dimensione, avrei dovuto investire almeno diversi giorni per studiare le librerie Python e spendere molto tempo per analizzare la complessa struttura dei dati XML. Questo è spesso il principale ostacolo che molte persone affrontano quando si tratta di "quantificare se stessi". 2️⃣ Flusso di lavoro potenziato dall'Agent Quando introduciamo un Coding Agent (come OpenAI Codex o Claude Code), l'intero processo cambia radicalmente. Non devi più preoccuparti dell'implementazione del codice specifico, devi solo chiarire "l'obiettivo dell'analisi". L'Agent eseguirà automaticamente un ciclo ricorsivo: studiare autonomamente la struttura dei dati → scrivere uno script di elaborazione in Python → incontrare strutture anomale → studiare nuovamente e correggere il codice. Può completare in modo indipendente l'intero processo, dalla pulizia all'analisi, aiutandomi a realizzare molte idee che prima avevo accantonato a causa dei costi tecnici troppo elevati. Se non sai da dove cominciare, puoi prima dirgli il contesto del compito e il file corrispondente, lasciandolo esplorare autonomamente, ad esempio: ...