L’AI non sostituirà gli sviluppatori. Renderà evidente chi lo è davvero.

Negli ultimi anni una frase ha dominato il dibattito tecnologico:
“L’AI sostituirà gli sviluppatori”.

È una frase semplice, potente, e profondamente fuorviante. Come molte semplificazioni, funziona bene come titolo ma male come strumento di comprensione. Per smontarla serve allontanarsi dall’idea che lo sviluppo software sia mera produzione di codice, e tornare a guardarlo per ciò che è realmente.

Sviluppare software non è scrivere codice

Scrivere codice è una parte del lavoro, ma raramente è la più difficile. Dietro allo sviluppo software ci sono competenze profondamente umane, che molto hanno a che fare con l’esperienza del singolo professionista e con il giusto mix di figure junior, mid e senior nel team di sviluppo. 

Tradurre bisogni umani in sistemi comporta capacità di analisi e sintesi, unite a soft skill che si appoggiano su un background culturale ed esperienziale ad oggi impossibile da tradurre in linguaggio-macchina. Ciò non significa che avremo bisogno solo di figure senior. Nella pratica non tutti i senior hanno reali capacità strategiche: l’AI potrebbe smascherare anche senior “di anzianità, non di valore” e stimolare i developer a qualunque livello ad un approccio sempre più critico e meno esecutivo.

C’è poi l’aspetto del business: la gestione di compromessi tra tempo, qualità, costi e rischi può portare a scelte molto diverse da quelle che suggerirebbe un’AI. Qual è l’impatto del software basato su AI che stiamo creando? Quali e quante le risorse necessarie a metterlo in piedi? Capire il valore che un progetto può portare all’utente finale, valutare insieme a un team tecnico la fattibilità dal punto di vista delle competenze interne e dell’infrastruttura è fondamentale per definire le linee guida di ciò che si andrà a sviluppare. 

Non solo: sistemi che evolvono e scalano nel tempo avranno bisogno di semplificare attività di manutenzione, modifiche, cambi di funzionalità, con un occhio ai costi. Conoscere questi aspetti può fare la differenza per limitare al minimo il debito tecnico che si potrebbe accumulare scegliendo la soluzione più semplice proposta da un’AI. 

Infine, aspetto non trascurabile: l’AI non si assume responsabilità per ciò che viene messo in produzione. Tutto quello che creiamo, dal punto di vista economico, etico, ma anche sotto l’aspetto della sicurezza dei dati, dovrà sempre passare al vaglio di un occhio umano in grado di prendere decisioni.

L’AI può generare codice, è vero, ma non sarà mai un sostituto del pensiero. Come abbiamo appena visto, non può negoziare requisiti, valutare impatti a lungo termine, assumersi responsabilità, o difendere una scelta architetturale quando qualcosa va storto. 

Come avvenuto per ogni grande salto di astrazione nella storia dell’informatica (dai linguaggi ad alto livello al cloud) agirà come un moltiplicatore di capacità. Contribuirà ad abbassare la soglia d’ingresso, accelerando per molti la curva di apprendimento, ma anche alzando l’asticella delle aspettative. 

I veri rischi dell’AI nello sviluppo software: uno sguardo alla realtà

Se il trend di lungo periodo premierà probabilmente capacità di strategia e creatività prettamente umane, la realtà di oggi non può essere semplificata in poche affermazioni e ipotesi. I rischi dell’AI nello sviluppo software esistono e non possiamo ignorarli.

La possibilità di una contrazione di domanda di sviluppatori è reale: già ora, l’intelligenza artificiale applicata alla creazione di progetti digitali permette di accelerare i tempi di consegna, rendendo necessarie meno risorse.

C’è poi l’eterno conflitto tra chi commissiona un progetto, gestendo il relativo budget, e chi ha effettivamente le competenze tecniche per stimarne i costi. Molte aziende cercano (e pagano) ancora output veloce e low-cost, anche a scapito della qualità. In questi casi, il ricorso all’AI è incentrato al risparmio, non all’ottimizzazione di competenze, e ne stiamo già vedendo gli effetti. Sistemi con bachi, problemi di sicurezza, esposizione di chiavi private sono solo alcuni esempi di come delegare troppo all’intelligenza artificiale possa pesare sui sistemi che vengono messi sul mercato.

D’altra parte, l’evoluzione di agenti autonomi e sistemi multi-modello potrebbe ridurre ulteriormente il bisogno di intervento umano anche in contesti più complessi. Il futuro potrebbe riservarci nuovi scenari in tempi relativamente rapidi. I limiti che hanno oggi i sistemi basati su AI, potrebbero essere superati nel giro di anni, o mesi. L'evoluzione degli agenti autonomi potrebbe aprirci nuove possibilità, ancora tutte da affrontare.

C’è poi l’aspetto della sicurezza, uno dei nodi più difficili da delegare all’intelligenza artificiale. La realtà è che molti team già oggi non la gestiscono adeguatamente, con o senza AI. Adottare un approccio allo sviluppo software security-first è la strada giusta da seguire per dare i giusti input all’AI, ma in molti team non è ancora scontato.

Impatto dell’AI per sviluppatori Junior: apprendimento accelerato

Parlare di “sviluppatori” come categoria unica è un errore. L’AI agisce in modo profondamente diverso a seconda dell’esperienza. 

Per uno junior developer l’AI è un tutor sempre disponibile: fornisce esempi, suggerisce soluzioni, riduce la frustrazione iniziale. Questo può accelerare enormemente l’apprendimento.

Ma senza contesto e senza guida si rischia di apprendere pattern sbagliati, non capire il “perché” dietro le scelte e confondere il funzionamento con la qualità.

Qui il ruolo delle code review e delle Pull Request che coinvolgono altri membri del team di sviluppo diventa centrale. Non per verificare solo che il codice funzioni, ma per valutare chiarezza, coerenza, capacità di spiegare ciò che è stato scritto. Il ruolo del mentoring è sempre più cruciale per evitare che tutto ciò che genera l’intelligenza artificiale venga preso per oro colato, senza capire il perché di una scelta, il suo impatto o senza valutare soluzioni alternative.

Massimi benefici dall’AI per i mid-level developer 

Il mid-level developer è probabilmente il profilo che beneficia di più dell’AI. Dopo alcuni anni di esperienza nello sviluppo software, ha già buone basi, capacità critica ed esperienza di errori, scelte e compromessi. Grazie all’AI si riducono tempi e costi di apprendimento di nuove tecnologie, perché esistono già competenze in grado di chiarire il perché di una strada intrapresa. I processi di refactoring e sperimentazione legati alla continua evoluzione dei prodotti digitali diventano più rapidi. 

Per gli sviluppatori con medio livello di esperienza, l’AI diventa quindi uno strumento di esplorazione che riduce il carico cognitivo necessario per innovare. Il rischio è quello di delegare troppo e perdere occasioni di apprendimento, ma può essere facilmente arginato ricorrendo a code review in cui il team sia costantemente coinvolto. L’AI andrebbe sempre usata come supporto, non come fonte unica.

Sviluppatori senior: compressione del time-to-impact grazie all’AI

Per un senior developer l’AI non cambia cosa fa, ma quanto velocemente arriva al risultato.

Delegare la parte operativa del lavoro (ossia il codice), quando la strategia è chiara, significa realizzare proof of concept in ore invece che giorni. Permette, tramite linguaggio naturale, una prima esplorazione e analisi di diverse alternative architetturali che altrimenti richiederebbero competenze avanzate di cloud computing. Accelera il go-to-market, suggerendo soluzioni, senza sostituirsi al team di persone che dovranno realizzarla. 

L’AI infatti non è in grado di prendersi responsabilità, come potrebbe fare un senior developer. E’ solo la capacità di “unire i puntini” squisitamente umana, di chi ha anni di esperienza, che permette di fare la scelta giusta considerando diversi contesti. 

Con il supporto dell’AI, il time-to-market si riduce e si possono realizzare in poco tempo MVP da testare sul mercato, con una visione già chiara di quelli che saranno i futuri sviluppi necessari in casi di validazione.

L'impatto dell'AI nelle diverse fasi di sviluppo: dal POC alla produzione

La scrittura di codice è un processo complesso e oneroso, che va calibrato a seconda degli obiettivi e delle fasi di sviluppo di un prodotto digitale. 

Durante la realizzazione di un Proof of Concept, l’obiettivo è capire la fattibilità concreta di un prodotto. In questa fase, infatti, non conta tanto che il prodotto sia già perfetto, conforme e funzionante. Quello che conta è realizzare un POC velocemente e, in fatto di velocità, nessuno batte l’AI. In questa fase il debito tecnico è accettabile, ma serve consapevolezza sui limiti insiti nel prototipo, per non restarne ingabbiati nelle fasi successive. Lo stesso vale per la sicurezza dell’infrastruttura: possiamo non investirci troppo inizialmente e “accontentarci” del risultato proposto dall’intelligenza artificiale, ma con ben chiari i requisiti da mettere in campo una volta approvata l’idea.

L’AI, quindi, è perfetta in questa fase: massima velocità, minimo investimento.

Quando siamo pronti per lavorare a un Minimum Viable Product (MVP), invece, dovremo concentrarci sul mercato. Il prodotto funziona, ma qualcuno lo userà effettivamente? E se sì, come e con che frequenza?

La velocità di realizzazione di un MVP resta importante per accelerare il time-to-market, ma ora il codice dovrà reggere utenti reali e possibili picchi di traffico. La manutenibilità del progetto e la sua possibile evoluzione nel tempo assumono un ruolo centrale. Delegare troppo all’AI, senza controllo ed esperienza, può portare a decisioni affrettate che si trasformeranno in debito tecnico strutturale.

Quando un prodotto inizia a funzionare, occorre testare diversi scenari e casi limite. In questa fase, l’AI è utile come generatore di test automatizzati per verificare la resilienza e la sicurezza del prodotto. Oltre a questo, può anche fornire un valido supporto al refactoring, ma non può sostituire il giudizio su cosa testare e perché.

Arrivati alla produzione, l’apporto umano e l’esperienza restano centrali perché, ricordiamolo, l’intelligenza artificiale suggerisce, ma non si assume responsabilità. Il codice generato deve essere leggibile da altri, manutenibile nel tempo e appoggiarsi su infrastruttura solida e sicura. Qui l’AI non accelera tanto la scrittura, quanto la revisione e la documentazione.

Dal “vibe coding” al coding intenzionale

La prima fase dell’adozione dell’AI nello sviluppo software è stata dominata dal vibe coding. Con poche istruzioni in linguaggio naturale in un prompt, si trasformava un problema da risolvere in codice. L’AI era di fatto un copilota autore del codice, sebbene validato e richiesto con un approccio iterativo dallo sviluppatore. Questo metodo ha avuto il merito di abbassare le barriere all’ingresso per lo sviluppo di idee complesse. Tuttavia, non ha sostituito l’esperienza e la competenza umana di comprendere in pieno il contesto, soprattutto quando si tratta di ottimizzare l’infrastruttura e verificarne la sicurezza. 

Oggi ci troviamo in una fase più matura in cui sta emergendo un cambio di paradigma.

L’AI come co-autore: resta un alleato indispensabile di ogni sviluppatore per accelerare la scrittura, anticipare soluzioni o risolvere bug, ma il focus si sposta sul contesto. Per creare software solidi e scalabili, gli sviluppatori devono possedere una consapevolezza maggiore, per fornire all’AI un contesto chiaro, obiettivi e vincoli ben definiti, richieste di alternative e spiegazioni, attenzione a test, edge case e debito tecnico. Dall’era del Prompt Engineering siamo quindi passati al Contex Engineering: un cambiamento culturale, non solo tecnico.

IDE AI-native e ritorno alle specifiche

Gli Integrated Development Environment (IDE) usati nei team di sviluppo stanno evolvendo da editor di testo ad ambienti conversazionali consapevoli del progetto. 

In questo scenario emergono pattern come lo spec-driven development (SDD), ossia la pratica di scrivere specifiche chiare e testabili per guidare gli Agenti AI nello sviluppo di progetti solidi, scalabili nel tempo, allineati alle logiche di business. 

Le specifiche possono includere la definizione di obiettivi di business e vincoli, profilazione degli utenti e loro comportamento, requisiti di performance, sicurezza, scalabilità, KPI, etc.

Nella realtà oggi molte specifiche sono ancora incomplete o obsolete. Attenzione però: chi si occupa di sviluppo software a ogni livello non potrà più permettersi di ignorare quest’area di competenza, perché diventerà il fulcro del lavoro umano e del valore aggiunto portato dallo sviluppatore.

Non è un ritorno al passato, ma una sua evoluzione. Scrivere buone specifiche è difficile quanto scrivere buon codice. Il codice è solo l’”ultimo miglio”.

Nel contesto dello sviluppo assistito dall'AI, le specifiche rappresentano il punto di partenza e accompagneranno il progetto nel tempo, per l'evoluzione e la manutenzione delle sue funzionalità. A tendere, l’intervento dell’uomo sarà sempre più concentrato sulla definizione e modifica nel tempo delle specifiche, mentre sarà l’AI a generare la gran parte del codice. 

Sicurezza: il punto che non può essere delegato

La sicurezza è probabilmente l’area più critica. L’AI può suggerire best practice, generare codice sicuro e individuare pattern vulnerabili, ma, in caso di data breach, non può assumersi responsabilità o valutarne l’impatto.

Quando si delega troppo all’intelligenza artificiale, il rischio è quello di abbassare la soglia di attenzione sulle aree di vulnerabilità nel codice. Servono policy chiare sull’uso dell’AI all’interno dei team di sviluppo e non possiamo ancora permetterci di evitare una revisione manuale del codice critico o di accantonare pratiche come la SAST e la DAST (Static / Dynamic Application Security Testing), per individuare errori di codice e anomalie di runtime. Il processo di sviluppo continuo deve continuare a incorporare controlli e verifiche su più livelli. 

La vera linea di frattura 

La capacità di leggere scenari complessi e contestualizzarli in una determinata contingenza è l’aspetto più difficile da trasferire a una macchina, che, in fondo, esegue solo ciò che le diciamo di fare. Tuttavia, se questo è vero oggi, domani potrebbe essere superato da agenti autonomi sempre più evoluti.

L’intelligenza artificiale, come tutte le grandi rivoluzioni tecnologiche della storia, sta rimescolando le carte e costringerà le persone a pensare meglio, ad ampliare il proprio senso critico. 

La crescente diffusione di strumenti per lo sviluppo software assistito dall’AI ridurrà inevitabilmente la richiesta di alcune figure. Meno persone potrebbero essere necessarie per fare lo stesso lavoro, con effetti reali su occupazione e salari.

Come avvenuto per molti lavori artigianali, travolti dalla rivoluzione industriale, non sparirà la domanda di prodotti di qualità - software, in questo caso. Per produrli, però, saranno necessari team multidisciplinari, con persone altamente qualificate. Professionisti “potenziati” dall’AI, in grado di realizzare prodotti della qualità richiesta dal mercato, con un time-to-market migliore.

Se è probabile che possa sparire la figura dello sviluppatore per come ci eravamo abituati a considerarla, è altrettanto probabile che emergeranno developer estremamente consapevoli dei nuovi strumenti, con capacità molto più trasversali e più pronti alle richieste del mercato.