(english version here)
Anticipo subito - per evitare i soliti commenti frettolosi di chi non legge fino in fondo - che ritengo che gli strumenti basati sull'Intelligenza Artificiale generativa (IAGen, nel seguito) abbiano certamente un'utilità nello sviluppo del software, così come in molti altri settori. Ma dobbiamo essere in grado di distinguere i sogni dalla realtà.
Nel 2023 i capi delle Big Tech dicevano più o meno tutti che l'IAGen avrebbe sostituito la maggior parte degli sviluppatori software entro il 2025. Ancora a marzo 2025 Dario Amodei, il CEO di Anthropic, dichiarava che nel giro di 3-6 mesi l’IAGen avrebbe scritto il 90% del codice.
Si raccontava che il futuro sarebbe stato "agentico", che chi sviluppa software avrebbe avuto colleghi digitali che non dormivano mai e non si lamentavano mai e che, quindi, gli avrebbero sottratto il lavoro.
Il 2024 si era chiuso con ben 152.000 dipendenti del settore licenziati in tutto il mondo, mentre a dicembre 2025 i licenziamenti erano arrivati a 123.000. Il tutto, secondo le dichiarazioni degli stessi capi "per riallinearsi verso un futuro incentrato sull'IA".
È iniziato il 2026 e dei cambiamenti miracolosi dati per certi fino a poco fa non si vede traccia, come avevo anticipato già qualche mese fa. Lì citavo il rapporto Il Divario dell'IA Generativa del progetto NANDA del MIT, uscito a luglio 2025, che aveva registrato come, nonostante 40 miliardi di dollari di investimenti globali, un incredibile 95% dei progetti pilota di IAGen non era riuscito a produrre un ritorno economico misurabile. La maggior parte delle organizzazioni stava vedendo un impatto netto pari a zero sui propri profitti.
Ecco alcuni aggiornamenti che spiegano il perché.
Il rapporto di GitClear di Febbraio 2025 ha esaminato 211 milioni di linee di codice modificate negli archivi a sorgente aperto (open source repository) usati dalle Big Tech osservando che dal 2020 al 2024 si è verificato un incremento percentuale quasi doppio (da 3,05% a 5,67%) della quantità di codice che viene aggiunto e poi cancellato nel giro di due settimane (code churn). È questo un segno che indica una progressiva diminuzione della qualità del software prodotto. L'unico cambiamento tecnologico o organizzativo di una qualche rilevanza che è accaduto nello stesso intervallo di tempo è che la percentuale di sviluppatori che usa strumenti di IAGen è passata dallo zero al 63%. La correlazione non è causazione, certo, ma questa sembra essere una vera e propria "pistola fumante". Non solo, il rapporto ha registrato anche un aumento di blocchi di codice duplicati e una diminuzione del riutilizzo del codice. Anche questi sono segnali di diminuzione della qualità. Uno studio di CodeRabbit di Dicembre 2025 ha rivelato, analizzando 470 richieste di integrazione (pull request) di nuove parti di codice in programmi esistenti sulla piattaforma GitHub (usata da più di 100 milioni di sviluppatori in tutto il mondo per condividere codice informatico e collaborare al suo sviluppo), che il codice prodotto da IAGen crea mediamente 1,7 più problemi del codice prodotto da esseri umani
Stack Overflow, a seguito di un'indagine che ha coinvolto quasi 50.000 sviluppatori in 177 paesi, ha riportato che la percentuale favorevole all'utilizzo di strumenti di IAGen è calata da più del 70% nel 2024 a circa il 60% nel 2025. Il motivo principale di frustrazione nel loro utilizzo, riportato dal 66% degli sviluppatori, è che le soluzioni prodotte dall'IAGen sono "quasi corrette, ma non completamente", il che conduce a sprecare tempo nelle attività di correzione degli errori del codice ottenuto per questa via. Il 69% di loro ha comunque riconosciuto che l'IAGen aumenta la produttività nella scrittura del software. Diverse ricerche svolte nel 2024 hanno evidenziato che tale aumento va dal 10-20% dello sviluppatore senior al 35-40% di uno junior, che è in grado di trarre maggior vantaggio da un ambiente che conosce tutto il software sviluppato nel mondo.
Questi dati sono confermati anche dagli studi condotti dal gruppo di ricerca sulla produttività dell'ingegneria del software di Stanford su più di 100 sviluppatori delle maggiori aziende tecnologiche, che hanno evidenziato come l'aumento di produttività nello sviluppo di software ottenuto dall'uso di strumenti di IAGen sia mediamente tra il 10% e il 20%. Usarli acriticamente per lo sviluppo del software rischia però di essere un errore molto costoso a lungo termine. Infatti, mentre la quantità di codice realizzato aumenta di quasi il 40%, la sua qualità diminuisce, richiedendo tempo aggiuntivo per per essere corretto. E queste sono le conseguenze sul breve periodo. Nel medio o lungo, ovvero in un contesto di manutenzione adattiva di sistemi software che sono in funzione da parecchio tempo, la situazione rischia di essere esplosiva.
Non ci sono ancora risultati in questa direzione, considerato il poco tempo trascorso, ma dagli studi di questo gruppo di Stanford due elementi rilevanti emergono. Il primo è che in assenza di una forte disciplina nel mantenere il software dell'azienda strutturato e organizzato in modo chiaro e pulito i guadagni di produttività si annullano o addirittura si invertono. Il secondo è che i guadagni di produttività sono maggiori per progetti nuovi e di bassa complessità, mentre si affievoliscono notevolmente per progetti maturi e di alta complessità.
Per tutto il 2025 sono state decantate le meraviglie del vibe coding, l'approccio allo sviluppo del software nel quale uno sviluppare interagisce in linguaggio naturale con l'IAGen per "materializzare" un sistema software complesso di cui si descrive la visione generale. Il problema è che questo approccio va bene per fare una demo ma non per sistemi da usare a regime, perché – come un castello di sabbia – non rimane solidamente in piedi col passare del tempo. È il cosiddetto debito tecnico dell'IAGen, cioè i costi futuri che si accumulano quando nello sviluppo del software si approfitta, per sbrigarsi, delle velocità di generazione del codice di IAGen senza stare a fare tanti controlli e verifiche.
Nel corso del 2025 è emerso un approccio (che a livello concettuale era però noto da molto tempo) chiamato “sviluppo guidato dalla specifica” (specification driven development) nel quale lo sviluppatore usa gli strumenti di IAgen a partire di una specifica (cioè di una descrizione di massima del comportamento desiderato dell’intero sistema) da lui definita e via via precisata in modo sempre più dettagliato, anche con il supporto dell’IAgen. In tal modo si supera in qualche modo il maggior problema di questi strumenti, basati sulla statistica e non sulla rappresentazione simbolica, cioè quello di essere in grado di rappresentare concetti che astraggono rispetto al contesto letterale preso in esame. Lo sviluppatore di software si trasforma con quest’approccio in uno sviluppatore di specifiche. È presto per dire però dove si arriverà con questo approccio, anche perché i problemi che affliggono i sistemi di IAgen non verranno superati fino a che l’approccio statistico non sarà accoppiato a quello simbolico. Rimane quindi ancora in piedi, almeno fino a questa integrazione (che nessuno può dire in modo affidabile quando avverrà) la necessità di controllare il codice prodotto per essere sicuri di potersi fidare. Il che implica che di laureati in informatica e ingegneria informatica ci sarà sempre un gran bisogno, ma questo è un altro discorso.
E poi c'è il solito "convitato di pietra" quando si parla di sistemi informatici: la sicurezza.
Il rapporto Veracode di ottobre 2025 sulla sicurezza del codice generato dall'IAGen rivela che il 45% di questo contiene almeno una delle 10 vulnerabilità più importanti secondo l'OWASP (Open Worldwide Application Security Project = Progetto per la sicurezza mondiale delle applicazioni open source, gestito dall'omonima fondazione no-profit). Per i programmi scritti in Java la situazione è ancora peggiore. Questo getta luce su un altro elemento importante: dal momento che gli strumenti IAGen sono stati addestrati su tutto il codice esistente, e i sistemi in Java contengono, per ragioni anche storiche, molte più vulnerabilità di quelli in altri linguaggi, i programmi che vengono generati dall'IAGen per questo linguaggio sono più difettosi.
Infine l'effetto più dannoso: la diminuzione delle assunzioni nelle posizioni iniziali dello sviluppo software. Siccome le aziende pensavano che l'IAGen potesse gestire compiti di livello junior, le assunzioni per questi profili sono crollate. Nel 2024 le 15 maggiori aziende della Silicon Valley hanno assunto il 25% in meno nelle posizioni con meno di un anno di esperienza, mentre la riduzione è stata dell'11% nelle start-up. A seguire, vedremo probabilmente anche una diminuzione delle iscrizioni ai corsi di laurea universitari e ai corsi di diploma di scuola secondaria superiore centrati sull'informatica.
Una scelta suicida, a tutti i livelli. Se le aziende non assumono giovani inesperti, non saranno mai in grado di formare leader esperti. Se i giovani non imparano a sviluppare sistemi informatici con la propria testa, non saranno mai in grado di gestire quelli sviluppati dall'IAGen.
Le aziende che hanno capito come usare l’IAGen la stanno mettendo in gioco per aiutare le persone a essere più efficaci nel loro lavoro, liberandole da compiti ripetitivi e di basso livello. Quelle che si stanno affidando ciecamente all’IAGen per liberarsi di neo-assunti o pagarli di meno, saranno costrette a ricredersi dolorosamente.
Il pendolo torna sempre indietro. E voi che ne pensate?
--Versione originale pubblicata su "StartMAG" il 2 marzo 2026.
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