L'intelligenza artificiale sostituirà i programmatori? L'ultimo a uscire, disattiva l'editor di codice.

" L'ultimo che esce, spenga l'editor di codice ". Questa frase ironica ha fatto il giro dei forum degli sviluppatori, riflettendo un umorismo ansioso per l'ascesa degli assistenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale. Man mano che i modelli di intelligenza artificiale diventano sempre più capaci di scrivere codice, molti programmatori si chiedono se gli sviluppatori umani stiano andando incontro allo stesso destino degli operatori di ascensori o dei centralinisti, lavori resi obsoleti dall'automazione. Nel 2024, titoli audaci proclamavano che l'intelligenza artificiale avrebbe presto potuto scrivere tutto il nostro codice, lasciando gli sviluppatori umani senza nulla da fare. Ma dietro il clamore e il sensazionalismo, la realtà è molto più sfumata.

Sì, l'IA può ora generare codice più velocemente di qualsiasi essere umano, ma quanto è buono quel codice? E l'IA può gestire l'intero ciclo di vita dello sviluppo del software da sola? La maggior parte degli esperti risponde "non così velocemente". I leader dell'ingegneria del software come il CEO di Microsoft Satya Nadella sottolineano che "l'IA non sostituirà i programmatori, ma diventerà uno strumento essenziale nel loro arsenale. Si tratta di dare agli esseri umani la possibilità di fare di più, non di meno". ( L'IA sostituirà i programmatori? La verità dietro l'hype | di The PyCoach | Artificial Corner | marzo 2025 | Medium ) Allo stesso modo, il responsabile dell'IA di Google, Jeff Dean, osserva che, sebbene l'IA possa gestire attività di codifica di routine, "manca ancora di creatività e capacità di problem-solving" , proprio le qualità che gli sviluppatori umani offrono. Persino Sam Altman, CEO di OpenAI, ammette che l'IA odierna è "molto brava nei compiti" ma "pessima nei lavori completi" senza la supervisione umana. In breve, l'IA è bravissima ad assistere in alcune parti del lavoro, ma non è in grado di sostituire completamente il lavoro di un programmatore dall'inizio alla fine.

Questo white paper analizza in modo onesto ed equilibrato la domanda "L'intelligenza artificiale sostituirà i programmatori?". Esaminiamo come l'intelligenza artificiale stia influenzando i ruoli di sviluppo software oggi e quali cambiamenti ci attendono. Attraverso esempi concreti e strumenti recenti (da GitHub Copilot a ChatGPT), esploriamo come gli sviluppatori possano adattarsi, adattarsi e rimanere rilevanti con l'evoluzione dell'intelligenza artificiale. Piuttosto che una risposta semplicistica sì o no, vedremo che il futuro è una collaborazione tra intelligenza artificiale e sviluppatori umani. L'obiettivo è quello di evidenziare spunti pratici su ciò che gli sviluppatori possono fare per prosperare nell'era dell'intelligenza artificiale, dall'adozione di nuovi strumenti all'apprendimento di nuove competenze, e di prevedere come le carriere nella programmazione potrebbero evolversi nei prossimi anni.

L'intelligenza artificiale nello sviluppo software oggi

L'intelligenza artificiale si è rapidamente integrata nel moderno flusso di lavoro di sviluppo software. Lungi dall'essere fantascienza, gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale stanno già scrivendo e revisionando il codice , automatizzando attività noiose e migliorando la produttività degli sviluppatori. Oggi gli sviluppatori utilizzano l'intelligenza artificiale per generare frammenti di codice, completare automaticamente le funzioni, rilevare bug e persino creare casi di test ( C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024] ) . In altre parole, l'intelligenza artificiale sta prendendo il sopravvento sul lavoro più pesante e sui programmi standard, consentendo ai programmatori di concentrarsi sugli aspetti più complessi della creazione del software. Diamo un'occhiata ad alcune delle principali funzionalità e strumenti di intelligenza artificiale che stanno trasformando la programmazione in questo momento:

• Generazione di codice e completamento automatico: i moderni assistenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale possono produrre codice basato su prompt in linguaggio naturale o su un contesto parziale del codice. Ad esempio, GitHub Copilot (basato sul modello Codex di OpenAI) si integra con gli editor per suggerire la riga o il blocco di codice successivo durante la digitazione. Sfrutta un vasto set di codice open source per offrire suggerimenti contestuali, spesso in grado di completare intere funzioni partendo da un semplice commento o dal nome di una funzione. Allo stesso modo, ChatGPT (GPT-4) può generare codice per una determinata attività quando si descrive ciò di cui si ha bisogno in un linguaggio semplice. Questi strumenti possono redigere codice boilerplate in pochi secondi, da semplici funzioni di supporto a operazioni CRUD di routine.

• Rilevamento e test dei bug: l'intelligenza artificiale aiuta anche a individuare gli errori e a migliorare la qualità del codice. Gli strumenti di analisi statica e i linter basati sull'intelligenza artificiale possono segnalare potenziali bug o vulnerabilità di sicurezza imparando dai modelli di bug passati. Alcuni strumenti di intelligenza artificiale generano automaticamente test unitari o suggeriscono casi di test analizzando i percorsi del codice. Ciò significa che uno sviluppatore può ottenere un feedback immediato sui casi limite che potrebbe aver trascurato. Individuando i bug in anticipo e suggerendo correzioni, l'intelligenza artificiale agisce come un instancabile assistente QA che lavora a fianco dello sviluppatore.

• Ottimizzazione e refactoring del codice: un altro utilizzo dell'intelligenza artificiale è suggerire miglioramenti al codice esistente. Dato uno snippet, un'intelligenza artificiale può suggerire algoritmi più efficienti o implementazioni più pulite riconoscendo gli schemi nel codice. Ad esempio, potrebbe suggerire un utilizzo più idiomatico di una libreria o segnalare codice ridondante che può essere refactorizzato. Questo aiuta a ridurre il debito tecnico e a migliorare le prestazioni. Gli strumenti di refactoring basati sull'intelligenza artificiale possono trasformare il codice per adattarlo alle best practice o aggiornarlo a nuove versioni dell'API, risparmiando agli sviluppatori tempo nella pulizia manuale.

• DevOps e automazione: oltre alla scrittura di codice, l'intelligenza artificiale contribuisce ai processi di build e deployment. Gli strumenti CI/CD intelligenti utilizzano l'apprendimento automatico per prevedere quali test potrebbero fallire o per dare priorità a determinati processi di build, rendendo la pipeline di integrazione continua più rapida ed efficiente. L'intelligenza artificiale può analizzare i log di produzione e le metriche delle prestazioni per individuare problemi o suggerire ottimizzazioni dell'infrastruttura. Di fatto, l'intelligenza artificiale fornisce supporto non solo nella codifica, ma anche in tutto il ciclo di vita dello sviluppo del software, dalla pianificazione alla manutenzione.

• Interfacce e documentazione in linguaggio naturale: vediamo anche che l'intelligenza artificiale consente interazioni più naturali con gli strumenti di sviluppo. Gli sviluppatori possono letteralmente chiedere a un'intelligenza artificiale di eseguire attività ("generare una funzione che esegue X" o "spiegare questo codice") e ottenere risultati. I chatbot basati sull'intelligenza artificiale (come ChatGPT o assistenti di sviluppo specializzati) possono rispondere a domande di programmazione, aiutare con la documentazione e persino scrivere documentazione di progetto o messaggi di commit basati sulle modifiche al codice. Questo colma il divario tra l'intento umano e il codice, rendendo lo sviluppo più accessibile a coloro che possono descrivere ciò che desiderano.

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Sviluppatori che adottano strumenti di intelligenza artificiale: un sondaggio del 2023 indica che ben il 92% degli sviluppatori ha utilizzato strumenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale in qualche modo, al lavoro, nei propri progetti personali o in entrambi i contesti. Solo un piccolo 8% ha dichiarato di non utilizzare alcun supporto di intelligenza artificiale nella programmazione. Questo grafico mostra che due terzi degli sviluppatori utilizzano strumenti di intelligenza artificiale sia dentro che fuori dal lavoro, mentre un quarto li utilizza esclusivamente al lavoro e una piccola minoranza solo fuori dal lavoro. La conclusione è chiara: la programmazione assistita dall'intelligenza artificiale è rapidamente diventata mainstream tra gli sviluppatori ( Sondaggio rivela l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'esperienza degli sviluppatori - The GitHub Blog ).

Questa proliferazione di strumenti di intelligenza artificiale nello sviluppo ha portato a una maggiore efficienza e a una riduzione della complessità nella codifica. I prodotti vengono creati più velocemente poiché l'intelligenza artificiale aiuta a generare codice boilerplate e a gestire attività ripetitive ( C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024] ) ( L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: un'anteprima del futuro ). Strumenti come Copilot possono persino suggerire interi algoritmi o soluzioni che "potrebbero non essere immediatamente ovvie per gli sviluppatori umani", grazie all'apprendimento da vasti set di dati di codice. Gli esempi concreti abbondano: un ingegnere può chiedere a ChatGPT di implementare una funzione di ordinamento o trovare un bug nel proprio codice e l'intelligenza artificiale produrrà una bozza di soluzione in pochi secondi. Aziende come Amazon e Microsoft hanno implementato coppie di programmatori di intelligenza artificiale (CodeWhisperer di Amazon e Copilot di Microsoft) nei loro team di sviluppo, segnalando un completamento più rapido delle attività e una riduzione delle ore di lavoro noiose dedicate al codice boilerplate. Infatti, il 70% degli sviluppatori intervistati nel sondaggio Stack Overflow del 2023 ha dichiarato di utilizzare già o di pianificare di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale nel proprio processo di sviluppo ( il 70% degli sviluppatori utilizza strumenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale, il 3% si fida molto della loro accuratezza - ShiftMag ). Gli assistenti più popolari sono ChatGPT (utilizzato da circa l'83% degli intervistati) e GitHub Copilot (circa il 56%), a indicare che l'intelligenza artificiale conversazionale generale e gli helper integrati nell'IDE sono entrambi attori chiave. Gli sviluppatori si rivolgono principalmente a questi strumenti per aumentare la produttività (citato da circa il 33% degli intervistati) e accelerare l'apprendimento (25%), mentre circa il 25% li utilizza per diventare più efficiente automatizzando il lavoro ripetitivo.

È importante notare che il ruolo dell'intelligenza artificiale nella programmazione non è del tutto nuovo: alcuni elementi sono in circolazione da anni (si pensi al completamento automatico del codice negli IDE o nei framework di test automatizzati). Ma gli ultimi due anni hanno rappresentato un punto di svolta. L'emergere di potenti modelli linguistici di grandi dimensioni (come la serie GPT di OpenAI e AlphaCode di DeepMind) ha ampliato notevolmente le possibilità. Ad esempio, AlphaCode ha fatto notizia per le sue prestazioni a livello di competizione di programmazione , ottenendo un punteggio di circa il 54% nelle sfide di programmazione, eguagliando sostanzialmente le capacità di un concorrente umano medio ( AlphaCode di DeepMind eguaglia le capacità di un programmatore medio ). Questa è stata la prima volta che un sistema di intelligenza artificiale ha ottenuto risultati competitivi in ​​competizioni di programmazione. Tuttavia, è significativo che persino AlphaCode, con tutta la sua abilità, fosse ancora lontano dal battere i migliori programmatori umani. In questi contest, AlphaCode è riuscito a risolvere circa il 30% dei problemi entro i tentativi consentiti, mentre i migliori programmatori umani risolvono oltre il 90% dei problemi con un singolo tentativo. Questo divario evidenzia che, sebbene l'intelligenza artificiale possa gestire compiti algoritmici ben definiti fino a un certo punto, i problemi più complessi che richiedono ragionamento approfondito e ingegno rimangono una roccaforte umana .

In sintesi, l'intelligenza artificiale si è saldamente radicata nel bagaglio di strumenti quotidiano degli sviluppatori. Dall'assistenza nella scrittura del codice all'ottimizzazione del deployment, tocca ogni fase del processo di sviluppo. Oggi la relazione è in gran parte simbiotica: l'intelligenza artificiale agisce come un copilota (nome appropriato) che aiuta gli sviluppatori a programmare più velocemente e con meno frustrazioni, piuttosto che come un pilota automatico indipendente che può volare da solo. Nella prossima sezione, approfondiremo come questa integrazione di strumenti di intelligenza artificiale stia cambiando il ruolo degli sviluppatori e la natura del loro lavoro, nel bene e nel male.

Come l'intelligenza artificiale sta cambiando i ruoli e la produttività degli sviluppatori

Con l'IA che gestisce una parte sempre maggiore del lavoro di routine, il ruolo dello sviluppatore software sta effettivamente iniziando a evolversi. Invece di passare ore a scrivere codice boilerplate o a correggere errori banali, gli sviluppatori possono delegare questi compiti ai loro assistenti IA. Questo sta spostando l'attenzione dello sviluppatore verso la risoluzione di problemi di livello superiore, l'architettura e gli aspetti creativi dell'ingegneria del software. In sostanza, l'IA sta potenziando le capacità degli sviluppatori, consentendo loro di essere più produttivi e potenzialmente più innovativi. Ma questo si traduce in un minor numero di lavori di programmazione o semplicemente in un diverso tipo di lavoro? Esploriamo l'impatto sulla produttività e sui ruoli:

Aumento della produttività: secondo la maggior parte delle testimonianze e dei primi studi, gli strumenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale stanno aumentando significativamente la produttività degli sviluppatori. La ricerca di GitHub ha rilevato che gli sviluppatori che utilizzano Copilot sono stati in grado di completare le attività molto più velocemente di quelli senza l'aiuto dell'intelligenza artificiale. In un esperimento, gli sviluppatori hanno risolto un'attività di programmazione in media il 55% più velocemente con l'assistenza di Copilot , impiegando circa 1 ora e 11 minuti invece di 2 ore e 41 minuti senza ( Ricerca: quantificazione dell'impatto di GitHub Copilot sulla produttività e la soddisfazione degli sviluppatori - Il blog di GitHub ). Si tratta di un notevole aumento della velocità. Non si tratta solo di velocità; gli sviluppatori segnalano che l'assistenza dell'intelligenza artificiale aiuta a ridurre la frustrazione e le "interruzioni del flusso". Nei sondaggi, l'88% degli sviluppatori che utilizzano Copilot ha affermato che li ha resi più produttivi e ha permesso loro di concentrarsi su lavori più soddisfacenti ( Quale percentuale di sviluppatori ha affermato che GitHub Copilot rende... ). Questi strumenti aiutano i programmatori a rimanere concentrati gestendo i pezzi noiosi, il che a sua volta conserva energia mentale per problemi più complessi. Di conseguenza, molti sviluppatori ritengono che programmare sia diventato più piacevole: meno lavoro noioso e più creatività.

Cambiamento del lavoro quotidiano: il flusso di lavoro quotidiano di un programmatore sta cambiando parallelamente a questi aumenti di produttività. Gran parte del "lavoro di routine" – scrivere boilerplate, ripetere schemi comuni, cercare la sintassi – può essere scaricato sull'IA. Ad esempio, invece di scrivere manualmente una classe di dati con getter e setter, uno sviluppatore può semplicemente chiedere all'IA di generarla. Invece di setacciare la documentazione per trovare la chiamata API giusta, uno sviluppatore può chiedere all'IA in linguaggio naturale. Ciò significa che gli sviluppatori dedicano relativamente meno tempo alla codifica meccanica e più tempo ad attività che richiedono il giudizio umano . Man mano che l'IA si occupa della scrittura dell'80% del codice, il lavoro dello sviluppatore si sposta verso la supervisione dell'output dell'IA (revisionare i suggerimenti di codice e testarli) e affrontare il 20% dei problemi più complessi che l'IA non riesce a risolvere. In pratica, uno sviluppatore potrebbe iniziare la giornata smistando le pull request generate dall'IA o esaminando una serie di correzioni suggerite dall'IA, piuttosto che scrivere tutte quelle modifiche da zero.

Collaborazione e dinamiche di team: è interessante notare che l'intelligenza artificiale sta influenzando anche le dinamiche di team. Con l'automazione delle attività di routine, i team possono potenzialmente ottenere di più con meno sviluppatori junior assegnati al lavoro più pesante. Alcune aziende segnalano che i loro ingegneri senior possono essere più autosufficienti: possono prototipare rapidamente le funzionalità con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, senza bisogno di un junior per le bozze iniziali. Tuttavia, questo solleva una nuova sfida: il mentoring e la condivisione delle conoscenze. Invece di far imparare i junior svolgendo compiti semplici, potrebbero dover imparare a gestire gli output dell'intelligenza artificiale. La collaborazione di team potrebbe spostarsi su attività come il perfezionamento collettivo dei prompt dell'intelligenza artificiale o la revisione del codice generato dall'intelligenza artificiale per individuare eventuali insidie. Il lato positivo è che, quando tutti i membri del team hanno un assistente AI, si potrebbero creare condizioni di parità e avere più tempo per discussioni di progettazione, brainstorming creativo e gestione di requisiti utente complessi che nessuna intelligenza artificiale attualmente comprende in modo proattivo. Infatti, Il sondaggio rivela l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'esperienza degli sviluppatori - Il blog di GitHub ) miglioreranno la collaborazione di squadra o almeno li libereranno per collaborare di più alla progettazione e alla risoluzione dei problemi.

Impatto sui ruoli lavorativi: una domanda importante è se l'intelligenza artificiale ridurrà la domanda di programmatori (dato che ogni programmatore è ora più produttivo) o se cambierà semplicemente le competenze richieste. I precedenti storici con altre automazioni (come l'ascesa degli strumenti DevOps o dei linguaggi di programmazione di livello superiore) suggeriscono che i posti di lavoro per sviluppatori non vengono tanto eliminati quanto aumentati . In effetti, gli analisti del settore prevedono che i ruoli di ingegneria del software continueranno a crescere , ma la natura di tali ruoli cambierà. Un recente rapporto di Gartner prevede che entro il 2027, il 50% delle organizzazioni di ingegneria del software adotterà piattaforme di "intelligenza ingegneristica del software" potenziate dall'intelligenza artificiale per aumentare la produttività , rispetto a solo il 5% nel 2024 ( C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024] ). Ciò indica che le aziende integreranno ampiamente l'intelligenza artificiale, ma implica anche che gli sviluppatori lavoreranno con tali piattaforme intelligenti. Allo stesso modo, la società di consulenza McKinsey prevede che, sebbene l'intelligenza artificiale possa automatizzare molte attività, circa l'80% dei lavori di programmazione richiederà comunque la presenza di un essere umano e rimarrà "incentrato sull'uomo" . In altre parole, avremo ancora bisogno di personale per la maggior parte delle posizioni di sviluppatore, ma le descrizioni delle mansioni potrebbero cambiare.

Un possibile cambiamento è l'emergere di ruoli come "Ingegnere del software AI" o "Ingegnere rapido" , ovvero sviluppatori specializzati nella creazione o nell'orchestrazione di componenti di intelligenza artificiale. Stiamo già assistendo a un'impennata della domanda di sviluppatori con competenze in intelligenza artificiale/apprendimento automatico. Secondo un'analisi di Indeed, i tre ruoli più richiesti nel campo dell'intelligenza artificiale sono data scientist, ingegnere del software e ingegnere dell'apprendimento automatico , e la domanda per questi ruoli è più che raddoppiata negli ultimi tre anni ( C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024] ). Ci si aspetta sempre più che gli ingegneri del software tradizionali comprendano le basi dell'apprendimento automatico o integrino i servizi di intelligenza artificiale nelle applicazioni. Lungi dal rendere ridondanti gli sviluppatori, "l'intelligenza artificiale potrebbe elevare la professione, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi su attività di livello superiore e sull'innovazione". ( L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: un'anteprima del futuro ) Molte attività di codifica di routine potrebbero essere gestite dall'intelligenza artificiale, ma gli sviluppatori saranno più impegnati nella progettazione del sistema, nell'integrazione dei moduli, nel garantire la qualità e nell'affrontare nuovi problemi. Un ingegnere senior di un'azienda all'avanguardia nell'intelligenza artificiale ha riassunto bene il concetto: l'intelligenza artificiale non sostituisce i nostri sviluppatori; amplifica . Un singolo sviluppatore dotato di potenti strumenti di intelligenza artificiale può svolgere il lavoro di molti, ma ora si trova ad affrontare compiti più complessi e di impatto.

Esempio concreto: si consideri lo scenario di un'azienda di software che ha integrato GitHub Copilot per tutti i suoi sviluppatori. L'effetto immediato è stato una notevole riduzione del tempo dedicato alla scrittura di test unitari e codice boilerplate. Una sviluppatrice junior ha scoperto che, utilizzando Copilot, poteva generare rapidamente l'80% del codice di una nuova funzionalità, per poi dedicare il tempo alla personalizzazione del restante 20% e alla scrittura di test di integrazione. La sua produttività in termini di output di codice è quasi raddoppiata, ma, cosa ancora più interessante, la natura del suo contributo è cambiata: è diventata più una revisore di codice e una progettista di test per codice scritto con intelligenza artificiale. Il team ha anche notato che le revisioni del codice hanno iniziato a individuare gli errori di intelligenza artificiale piuttosto che gli errori di battitura umani. Ad esempio, Copilot occasionalmente suggeriva un'implementazione di crittografia non sicura; gli sviluppatori umani dovevano individuarli e correggerli. Questo tipo di esempio dimostra che, mentre l'output aumentava, la supervisione e la competenza umana diventavano ancora più critiche nel flusso di lavoro.

In sintesi, l'IA sta innegabilmente cambiando il modo in cui lavorano gli sviluppatori: rendendoli più veloci e consentendo loro di affrontare problemi più ambiziosi, ma richiedendo anche loro di migliorare le proprie competenze (sia nello sfruttare l'IA che nel pensiero di livello superiore). Si tratta meno di una storia di "IA che prende posti di lavoro" e più di una storia di "IA che cambia posti di lavoro". Gli sviluppatori che imparano a utilizzare questi strumenti in modo efficace possono moltiplicarne l'impatto: il cliché che sentiamo spesso è: "L'IA non sostituirà gli sviluppatori, ma gli sviluppatori che la usano potrebbero sostituire quelli che non la usano". Le prossime sezioni esploreranno perché gli sviluppatori umani sono ancora essenziali (cosa l'IA non può fare bene) e come gli sviluppatori possono adattare le proprie competenze per prosperare insieme all'IA.

I limiti dell'intelligenza artificiale (perché gli esseri umani restano vitali)

Nonostante le sue impressionanti capacità, l'IA odierna presenta evidenti limiti che le impediscono di rendere obsoleti i programmatori umani. Comprendere questi limiti è fondamentale per capire perché i programmatori siano ancora così necessari nel processo di sviluppo. L'IA è uno strumento potente, ma non è una bacchetta magica in grado di sostituire la creatività, il pensiero critico e la comprensione contestuale di uno sviluppatore umano. Ecco alcune delle carenze fondamentali dell'IA nella programmazione e i corrispondenti punti di forza degli sviluppatori umani:

• Mancanza di vera comprensione e creatività: gli attuali modelli di intelligenza artificiale non comprendono il codice o i problemi come fanno gli esseri umani; riconoscono schemi e ripropongono risultati probabili basati sui dati di addestramento. Ciò significa che l'intelligenza artificiale può avere difficoltà con compiti che richiedono soluzioni originali e creative o una profonda comprensione di nuovi domini problematici. Un'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di generare codice per soddisfare una specifica già vista, ma se le si chiede di progettare un nuovo algoritmo per un problema senza precedenti o di interpretare un requisito ambiguo, probabilmente vacillerà. Come ha affermato un osservatore, l'intelligenza artificiale oggi "non ha le capacità di pensiero creativo e critico che gli sviluppatori umani mettono in campo". ( L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro ) Gli esseri umani eccellono nel pensare fuori dagli schemi, combinando conoscenza del dominio, intuizione e creatività per progettare architetture software o risolvere problemi complessi. L'intelligenza artificiale, al contrario, è vincolata agli schemi che ha appreso; se un problema non corrisponde bene a quegli schemi, l'intelligenza artificiale potrebbe produrre codice errato o insensato (spesso con sicurezza!). L'innovazione nel software, ovvero l'ideazione di nuove funzionalità, nuove esperienze utente o nuovi approcci tecnici, resta un'attività guidata dall'uomo.

• Contesto e comprensione del quadro generale: sviluppare software non significa solo scrivere righe di codice. Implica comprendere il perché del codice: i requisiti aziendali, le esigenze degli utenti e il contesto in cui opera il software. L'intelligenza artificiale ha una finestra di contesto molto ristretta (solitamente limitata all'input che riceve in un dato momento). Non comprende veramente lo scopo generale di un sistema o come un modulo interagisce con un altro al di là di quanto esplicitamente specificato nel codice. Di conseguenza, l'intelligenza artificiale potrebbe generare codice che tecnicamente funziona per un piccolo compito ma non si adatta bene all'architettura del sistema più ampia o viola qualche requisito implicito. Gli sviluppatori umani sono necessari per garantire che il software sia allineato con gli obiettivi aziendali e le aspettative degli utenti. La progettazione di sistemi complessi – comprendere come una modifica in una parte potrebbe avere ripercussioni sulle altre, come bilanciare i compromessi (come prestazioni e leggibilità) e come pianificare l'evoluzione a lungo termine di una base di codice – è qualcosa che l'intelligenza artificiale non può fare oggi. In progetti su larga scala con migliaia di componenti, l'intelligenza artificiale "vede gli alberi ma non la foresta". Come osservato in un'analisi, "l'intelligenza artificiale ha difficoltà a comprendere il contesto completo e le complessità dei progetti software su larga scala", compresi i requisiti aziendali e le considerazioni sull'esperienza utente ( L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: un'anteprima del futuro ). Gli esseri umani mantengono la visione d'insieme.

• Risoluzione delle ambiguità e del buon senso: i requisiti nei progetti reali sono spesso vaghi o in continua evoluzione. Uno sviluppatore umano può chiedere chiarimenti, formulare ipotesi ragionevoli o respingere richieste irrealistiche. L'intelligenza artificiale non possiede il buon senso né la capacità di porre domande chiarificatrici (a meno che non siano esplicitamente inserite in un prompt, e anche in tal caso non ha alcuna garanzia di ottenere il risultato corretto). Questo è il motivo per cui il codice generato dall'intelligenza artificiale può a volte essere tecnicamente corretto ma funzionalmente errato: non ha la capacità di giudizio necessaria per capire cosa intendesse realmente l'utente se le istruzioni non sono chiare. Al contrario, un programmatore umano può interpretare una richiesta di alto livello ("rendere questa interfaccia utente più intuitiva" o "l'app dovrebbe gestire correttamente gli input irregolari") e capire cosa deve essere fatto nel codice. L'intelligenza artificiale avrebbe bisogno di specifiche estremamente dettagliate e inequivocabili per sostituire davvero uno sviluppatore, e persino scrivere tali specifiche in modo efficace è difficile quanto scrivere il codice stesso. Come ha giustamente osservato un articolo del Forbes Tech Council, affinché l'intelligenza artificiale possa effettivamente sostituire gli sviluppatori, dovrebbe comprendere istruzioni poco chiare e adattarsi come un essere umano , un livello di ragionamento che l'intelligenza artificiale attuale non possiede ( Post di Sergii Kuzin - LinkedIn ).

• Affidabilità e "allucinazioni": gli attuali modelli di intelligenza artificiale generativa presentano un difetto ben noto: possono produrre output errati o completamente inventati, un fenomeno spesso chiamato allucinazione . Nella programmazione, questo potrebbe significare che un'intelligenza artificiale scrive codice che sembra plausibile ma è logicamente sbagliato o insicuro. Gli sviluppatori non possono fidarsi ciecamente dei suggerimenti dell'intelligenza artificiale. In pratica, ogni pezzo di codice scritto dall'intelligenza artificiale richiede un'attenta revisione e verifica da parte di un essere umano . I dati del sondaggio di Stack Overflow riflettono questo: tra coloro che utilizzano strumenti di intelligenza artificiale, solo il 3% si fida molto dell'accuratezza dell'output dell'intelligenza artificiale, e in effetti una piccola percentuale ne diffida il 70% degli sviluppatori utilizza strumenti di programmazione per l'intelligenza artificiale, il 3% si fida molto della loro accuratezza - ShiftMag ). La stragrande maggioranza degli sviluppatori tratta i suggerimenti dell'intelligenza artificiale come suggerimenti utili, non come vangelo. Questa scarsa fiducia è giustificata perché l'intelligenza artificiale può commettere errori bizzarri che nessun essere umano competente farebbe (come errori di uno, l'utilizzo di funzioni deprecate o la produzione di soluzioni inefficienti) perché non ragiona veramente sul problema. Come ha osservato ironicamente un commento su un forum, "Loro (le IA) hanno molte allucinazioni e fanno strane scelte di progettazione che un essere umano non farebbe mai" ( I programmatori diventeranno obsoleti a causa dell'IA? - Consigli di carriera ). La supervisione umana è fondamentale per individuare questi errori. L'IA potrebbe ottenere rapidamente il 90% di una funzionalità, ma se il restante 10% presenta un bug sottile, spetta comunque allo sviluppatore umano diagnosticarlo e risolverlo. E quando qualcosa va storto in produzione, sono gli ingegneri umani a dover eseguire il debug: un'IA non può ancora assumersi la responsabilità dei propri errori.

• Manutenzione ed evoluzione delle basi di codice: i progetti software vivono e crescono nel corso degli anni. Richiedono uno stile coerente, chiarezza per i futuri manutentori e aggiornamenti al variare dei requisiti. L'intelligenza artificiale oggi non ha memoria delle decisioni passate (al di fuori di prompt limitati), quindi potrebbe non mantenere la coerenza del codice in un progetto di grandi dimensioni se non guidata. Gli sviluppatori umani garantiscono la manutenibilità del codice: scrivendo una documentazione chiara, scegliendo soluzioni leggibili rispetto a quelle intelligenti ma oscure e rielaborando il codice secondo necessità man mano che l'architettura si evolve. L'intelligenza artificiale può assistere in questi compiti (ad esempio, suggerendo refactoring), ma decidere cosa rielaborare o quali parti del sistema necessitano di riprogettazione è una questione di giudizio umano. Inoltre, quando si integrano componenti, comprendere l'impatto di una nuova funzionalità sui moduli esistenti (garantendo la retrocompatibilità, ecc.) è un compito che spetta agli esseri umani. Il codice generato dall'intelligenza artificiale deve essere integrato e armonizzato dagli esseri umani. A titolo sperimentale, alcuni sviluppatori hanno provato a lasciare che ChatGPT costruisca intere piccole app; il risultato spesso funziona inizialmente, ma diventa molto difficile da mantenere o estendere perché l'IA non applica costantemente un'architettura ponderata: prende decisioni locali che un architetto umano eviterebbe.

• Considerazioni etiche e di sicurezza: man mano che l'IA scrive più codice, solleva anche questioni di pregiudizio, sicurezza ed etica. Un'IA potrebbe inavvertitamente introdurre vulnerabilità di sicurezza (ad esempio, non sanificando correttamente gli input o utilizzando pratiche crittografiche non sicure) che uno sviluppatore umano esperto individuerebbe. Inoltre, l'IA non ha un innato senso etico o un'attenzione all'equità: potrebbe, ad esempio, addestrarsi su dati distorti e suggerire algoritmi che discriminano involontariamente (in una funzionalità guidata dall'IA come il codice di approvazione di un prestito o un algoritmo di assunzione). Gli sviluppatori umani sono necessari per verificare gli output dell'IA per questi problemi, garantire la conformità alle normative e infondere nel software considerazioni etiche. L' aspetto sociale del software – comprendere la fiducia degli utenti, le preoccupazioni sulla privacy e fare scelte di progettazione in linea con i valori umani – "non può essere trascurato. Questi aspetti dello sviluppo incentrati sull'uomo sono al di fuori della portata dell'IA, almeno nel prossimo futuro". ( L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro ) Gli sviluppatori devono fungere da coscienza e da controllo di qualità per i contributi dell'intelligenza artificiale.

Alla luce di queste limitazioni, l'opinione corrente è che l'IA sia uno strumento, non un sostituto . Come ha affermato Satya Nadella, si tratta di dare potere agli sviluppatori, non di sostituirli ( L'IA sostituirà i programmatori? La verità dietro l'hype | di The PyCoach | Artificial Corner | marzo 2025 | Medium ). L'IA può essere considerata un assistente junior: è veloce, instancabile e può cimentarsi in molti compiti, ma ha bisogno della guida e dell'esperienza di uno sviluppatore senior per produrre un prodotto finale impeccabile. È significativo che anche i sistemi di programmazione AI più avanzati vengano impiegati come assistenti nell'uso reale (Copilot, CodeWhisperer, ecc.) e non come programmatori autonomi. Le aziende non stanno licenziando i loro team di programmazione lasciando che l'IA si scateni; al contrario, stanno integrando l'IA nei flussi di lavoro degli sviluppatori per aiutarli.

Una citazione esemplificativa proviene da Sam Altman di OpenAI, il quale ha osservato che, nonostante il miglioramento degli agenti di intelligenza artificiale, "questi agenti di intelligenza artificiale non sostituiranno completamente gli esseri umani" nello sviluppo del software ( Sam Altman afferma che gli agenti di intelligenza artificiale svolgeranno presto compiti che svolgono gli ingegneri del software: articolo completo in 5 punti - India Today ). Funzioneranno come "colleghi virtuali" che gestiranno compiti ben definiti per gli ingegneri umani, in particolare quelli tipici di un ingegnere del software di basso livello con qualche anno di esperienza. In altre parole, l'intelligenza artificiale potrebbe alla fine svolgere il lavoro di uno sviluppatore junior in alcune aree, ma quest'ultimo non perderà il lavoro: evolverà in un ruolo di supervisione dell'intelligenza artificiale e si occuperà dei compiti di livello superiore che l'intelligenza artificiale non può svolgere. Anche guardando al futuro, dove alcuni ricercatori prevedono che entro il 2040 l'intelligenza artificiale sarà in grado di scrivere la maggior parte del proprio codice ( C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024] ), è generalmente accettato che i programmatori umani saranno ancora necessari per supervisionare, guidare e fornire la scintilla creativa e il pensiero critico che mancano alle macchine .

Vale anche la pena notare che lo sviluppo software è molto più che semplice programmazione . Implica la comunicazione con gli stakeholder, la comprensione delle storie degli utenti, la collaborazione in team e la progettazione iterativa: tutti ambiti in cui le competenze umane sono indispensabili. Un'intelligenza artificiale non può partecipare a una riunione con un cliente per discutere di ciò che desidera veramente, né può negoziare le priorità o ispirare un team con una visione per un prodotto. L' elemento umano rimane centrale.

In sintesi, l'IA presenta importanti debolezze: mancanza di vera creatività, comprensione limitata del contesto, propensione all'errore, mancanza di responsabilità e incapacità di comprendere le implicazioni più ampie delle decisioni software. Queste lacune sono esattamente il punto di forza degli sviluppatori umani. Piuttosto che considerare l'IA una minaccia, potrebbe essere più corretto considerarla un potente amplificatore per gli sviluppatori umani , che gestisce il banale in modo che gli umani possano concentrarsi su ciò che è più profondo. La prossima sezione discuterà di come gli sviluppatori possano sfruttare questa amplificazione adattando le proprie competenze e i propri ruoli per rimanere rilevanti e preziosi in un mondo di sviluppo potenziato dall'IA.

Adattarsi e prosperare nell'era dell'intelligenza artificiale

Per programmatori e sviluppatori, l'ascesa dell'intelligenza artificiale nella programmazione non deve necessariamente rappresentare una minaccia: può rappresentare un'opportunità. La chiave è adattarsi ed evolversi insieme alla tecnologia. Chi impara a sfruttare l'intelligenza artificiale probabilmente si troverà più produttivo e richiesto, mentre chi la ignora potrebbe ritrovarsi indietro. In questa sezione, ci concentriamo su misure e strategie pratiche che consentono agli sviluppatori di rimanere competitivi e prosperare man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale diventano parte integrante dello sviluppo quotidiano. La mentalità da adottare è quella dell'apprendimento continuo e della collaborazione con l'intelligenza artificiale, piuttosto che della competizione. Ecco come gli sviluppatori possono adattarsi e quali nuove competenze e ruoli dovrebbero prendere in considerazione:

1. Accogli l'IA come uno strumento (impara a usare efficacemente gli assistenti di programmazione basati sull'IA): prima di tutto, gli sviluppatori dovrebbero familiarizzare con gli strumenti di IA disponibili. Considera Copilot, ChatGPT o altre IA di programmazione come i tuoi nuovi partner di programmazione in coppia. Questo significa imparare a scrivere buoni prompt o commenti per ottenere utili suggerimenti sul codice e sapere come convalidare o eseguire rapidamente il debug del codice generato dall'IA. Proprio come uno sviluppatore ha dovuto imparare il proprio IDE o il controllo di versione, imparare le peculiarità di un assistente di IA sta diventando parte del set di competenze. Ad esempio, uno sviluppatore può esercitarsi prendendo un pezzo di codice che ha scritto e chiedendo all'IA di migliorarlo, quindi analizzando le modifiche. Oppure, quando inizia un'attività, descriverla nei commenti e vedere cosa fornisce l'IA, quindi perfezionarla da lì. Col tempo, svilupperai l'intuizione per le capacità dell'IA e come co-creare con essa. Pensalo come "sviluppo assistito dall'IA" : una nuova competenza da aggiungere alla tua cassetta degli attrezzi. In effetti, gli sviluppatori ora parlano di "ingegneria tempestiva" come di una competenza: saper porre le domande giuste all'IA. Chi la padroneggia può ottenere risultati significativamente migliori con gli stessi strumenti. Ricordate, "gli sviluppatori che usano l'IA possono sostituire quelli che non la usano" , quindi abbracciate la tecnologia e fatela vostra alleata.

2. Concentrarsi su competenze di livello superiore (risoluzione dei problemi, progettazione di sistemi, architettura): poiché l'intelligenza artificiale può gestire una maggiore quantità di codice di basso livello, gli sviluppatori dovrebbero salire la scala di astrazione . Ciò significa porre maggiore enfasi sulla comprensione della progettazione e dell'architettura dei sistemi. Coltivare competenze nella scomposizione di problemi complessi, nella progettazione di sistemi scalabili e nel prendere decisioni architetturali, aree in cui l'intuizione umana è cruciale. Concentrarsi sul perché e sul come di una soluzione, non solo sul cosa. Ad esempio, invece di dedicare tutto il tempo a perfezionare una funzione di ordinamento (quando l'intelligenza artificiale può scriverne una per voi), dedicate del tempo a capire quale approccio di ordinamento è ottimale per il contesto della vostra applicazione e come si inserisce nel flusso di dati del vostro sistema. Il design thinking , ovvero la considerazione delle esigenze degli utenti, dei flussi di dati e delle interazioni tra i componenti, sarà molto apprezzato. L'intelligenza artificiale può generare codice, ma è lo sviluppatore che decide la struttura generale del software e garantisce che tutte le parti funzionino in armonia. Affinando la vostra visione d'insieme, vi rendete indispensabili come guida dell'intelligenza artificiale (e del resto del team) nella creazione della soluzione giusta. Come ha osservato un rapporto lungimirante, gli sviluppatori dovrebbero "concentrarsi su aree in cui l'intuizione umana è insostituibile, come la risoluzione dei problemi, il design thinking e la comprensione delle esigenze degli utenti". ( L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro )

3. Migliora le tue conoscenze su IA e ML: per lavorare a stretto contatto con l'IA, è utile comprenderla . Non tutti gli sviluppatori devono diventare ricercatori di machine learning, ma avere una solida conoscenza del funzionamento di questi modelli sarà utile. Impara le basi del machine learning e del deep learning: non solo questo potrebbe aprire nuove opportunità di carriera (dato che i lavori legati all'IA sono in forte espansione ( C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'IA [2024] )), ma ti aiuterà anche a utilizzare gli strumenti di IA in modo più efficace. Se conosci, ad esempio, i limiti di un modello linguistico di grandi dimensioni e come è stato addestrato, puoi prevedere quando potrebbe fallire e progettare i tuoi prompt o test di conseguenza. Inoltre, molti prodotti software ora incorporano funzionalità di IA (ad esempio, un'app con un motore di raccomandazione o un chatbot). Uno sviluppatore software con una certa conoscenza del ML può contribuire a tali funzionalità o almeno collaborare in modo intelligente con i data scientist. Le aree chiave da considerare includono: basi della data science , come preelaborare i dati, training vs. inferenza ed etica dell'IA. Familiarizza con i framework di intelligenza artificiale (TensorFlow, PyTorch) e i servizi di intelligenza artificiale cloud; anche se non stai creando modelli da zero, sapere come integrare un'API di intelligenza artificiale in un'app è un'abilità preziosa. In breve, acquisire una "competenza in intelligenza artificiale" sta rapidamente diventando importante quanto acquisire competenze nelle tecnologie web o di database. Gli sviluppatori in grado di spaziare tra il mondo dell'ingegneria del software tradizionale e quello dell'intelligenza artificiale saranno in una posizione privilegiata per guidare i progetti futuri.

4. Sviluppa competenze trasversali e conoscenze di settore più solide: man mano che l'intelligenza artificiale prende il sopravvento sui compiti meccanici, le competenze prettamente umane diventano ancora più importanti. Comunicazione, lavoro di squadra e competenze di settore sono aree su cui puntare. Lo sviluppo software spesso consiste nel comprendere il dominio del problema, che si tratti di finanza, sanità, istruzione o qualsiasi altro campo, e tradurlo in soluzioni. L'intelligenza artificiale non avrà quel contesto o la capacità di interagire con gli stakeholder, ma tu sì. Acquisire maggiori conoscenze nel settore in cui lavori ti rende la persona di riferimento per garantire che il software soddisfi effettivamente le esigenze del mondo reale. Allo stesso modo, concentrati sulle tue capacità di collaborazione: tutoraggio, leadership e coordinamento. I team avranno ancora bisogno di sviluppatori senior per rivedere il codice (incluso il codice scritto dall'intelligenza artificiale), per guidare i junior sulle best practice e per coordinare progetti complessi. L'intelligenza artificiale non elimina la necessità dell'interazione umana nei progetti. Infatti, con l'intelligenza artificiale che genera codice, il tutoraggio di uno sviluppatore senior potrebbe spostarsi verso l'insegnamento ai junior su come lavorare con l'intelligenza artificiale e convalidarne l'output , piuttosto che su come scrivere un ciclo for. Essere in grado di guidare gli altri in questo nuovo paradigma è un'abilità preziosa. Inoltre, esercitate il pensiero critico : mettete in discussione e testate i risultati dell'IA e incoraggiate gli altri a fare lo stesso. Coltivare un sano scetticismo e una mentalità di verifica eviterà di affidarsi ciecamente all'IA e ridurrà gli errori. In sostanza, migliorate le competenze che mancano all'IA: comprensione delle persone e del contesto, analisi critica e pensiero interdisciplinare.

5. Apprendimento permanente e adattabilità: il ritmo del cambiamento nell'IA è estremamente rapido. Ciò che oggi sembra all'avanguardia potrebbe essere obsoleto tra un paio d'anni. Gli sviluppatori devono abbracciare l'apprendimento permanente più che mai. Questo potrebbe significare provare regolarmente nuovi assistenti di programmazione AI, seguire corsi online o certificazioni in AI/ML, leggere blog di ricerca per rimanere aggiornati sulle novità o partecipare a community di sviluppatori incentrate sull'IA. L'adattabilità è fondamentale: siate pronti a passare a nuovi strumenti e flussi di lavoro man mano che emergono. Ad esempio, se arriva un nuovo strumento di IA in grado di automatizzare la progettazione dell'interfaccia utente a partire da schizzi, uno sviluppatore front-end dovrebbe essere pronto ad apprenderla e a incorporarla, spostando la propria attenzione magari sul perfezionamento dell'interfaccia utente generata o sul miglioramento di dettagli dell'esperienza utente che l'automazione ha trascurato. Chi considera l'apprendimento una parte continua della propria carriera (come molti sviluppatori già fanno) troverà più facile integrare gli sviluppi dell'IA. Una strategia è quella di dedicare una piccola parte della settimana all'apprendimento e alla sperimentazione: considerarla un investimento nel proprio futuro. Le aziende stanno anche iniziando a fornire formazione ai propri sviluppatori sull'utilizzo efficace degli strumenti di intelligenza artificiale; sfruttare queste opportunità vi metterà in vantaggio. Gli sviluppatori che prospereranno saranno quelli che considereranno l'intelligenza artificiale come un partner in continua evoluzione e affineranno costantemente il loro approccio alla collaborazione con tale partner.

6. Esplora ruoli e percorsi di carriera emergenti: con l'integrazione dell'intelligenza artificiale nello sviluppo, emergono nuove opportunità di carriera. Ad esempio, Prompt Engineer o AI Integration Specialist sono ruoli incentrati sulla creazione di prompt, flussi di lavoro e infrastrutture adeguati per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nei prodotti. Un altro esempio è AI Ethics Engineer o AI Auditor , ruoli che si concentrano sulla revisione degli output di intelligenza artificiale per verificarne la conformità, la correttezza e la distorsione. Se sei interessato a queste aree, posizionarti con le giuste conoscenze potrebbe aprire nuove strade. Anche all'interno dei ruoli classici, potresti trovare nicchie come "sviluppatore frontend assistito da intelligenza artificiale" e "sviluppatore backend assistito da intelligenza artificiale", dove entrambi utilizzano strumenti specializzati. Tieni d'occhio il modo in cui le organizzazioni strutturano i team attorno all'intelligenza artificiale. Alcune aziende hanno "corporazioni di intelligenza artificiale" o centri di eccellenza per guidare l'adozione dell'intelligenza artificiale nei progetti: essere attivi in ​​questi gruppi può metterti in prima linea. Inoltre, valuta la possibilità di contribuire allo sviluppo degli strumenti di intelligenza artificiale stessi: ad esempio, lavorando a progetti open source che migliorino gli strumenti di sviluppo (magari potenziando la capacità dell'intelligenza artificiale di spiegare il codice, ecc.). Questo non solo approfondisce la tua comprensione della tecnologia, ma ti colloca anche in una comunità che guida il cambiamento. L'obiettivo fondamentale è essere proattivi in ​​termini di agilità professionale . Se parti del tuo attuale lavoro dovessero essere automatizzate, sii pronto a passare a ruoli che progettano, supervisionano o potenziano tali parti automatizzate.

7. Mantenere e valorizzare la qualità umana: in un mondo in cui l'intelligenza artificiale può generare codice mediocre per un problema medio, gli sviluppatori umani dovrebbero impegnarsi a produrre eccezionali ed empatiche che l'intelligenza artificiale non è in grado di produrre. Questo potrebbe significare concentrarsi sulla finezza dell'esperienza utente, sull'ottimizzazione delle prestazioni per scenari insoliti o semplicemente sulla scrittura di codice pulito e ben documentato (l'intelligenza artificiale non è brava a scrivere documentazione significativa o commenti di codice comprensibili: in questo caso si può aggiungere valore!). È fondamentale integrare la comprensione umana nel lavoro: ad esempio, se un'intelligenza artificiale genera un pezzo di codice, si aggiungono commenti che ne spiegano la logica in modo che un altro essere umano possa comprenderlo in seguito, oppure lo si modifica per renderlo più leggibile. In questo modo, si aggiunge un livello di professionalità e qualità che manca al lavoro puramente generato dalle macchine. Nel tempo, costruirsi una reputazione di software di alta qualità che "semplicemente funziona" nel mondo reale vi distinguerà. Clienti e datori di lavoro apprezzeranno gli sviluppatori che sanno combinare l'efficienza dell'intelligenza artificiale con la maestria umana .

Consideriamo anche come i percorsi formativi potrebbero adattarsi. I nuovi sviluppatori che si affacciano al settore non dovrebbero rifuggire dagli strumenti di intelligenza artificiale nel loro processo di apprendimento. Al contrario, imparare con l'intelligenza artificiale (ad esempio, usando l'intelligenza artificiale per aiutare con i compiti o i progetti, e poi analizzandone i risultati) può accelerare la loro comprensione. Tuttavia, è fondamentale anche approfondire i fondamenti – algoritmi, strutture dati e concetti fondamentali della programmazione – in modo da avere solide basi e poter capire quando l'intelligenza artificiale sta sbagliando strada. Poiché l'intelligenza artificiale gestisce semplici esercizi di codifica, i programmi di studio potrebbero dare maggiore importanza a progetti che richiedono progettazione e integrazione. Se sei un principiante, concentrati sulla creazione di un portfolio che dimostri la tua capacità di risolvere problemi complessi e di utilizzare l'intelligenza artificiale come uno dei tanti strumenti.

Per riassumere la strategia di adattamento: sii il pilota, non il passeggero. Utilizza strumenti di intelligenza artificiale, ma non dipendere eccessivamente da essi o diventare compiacente. Continua ad affinare gli aspetti unicamente umani dello sviluppo. Grady Booch, un rispettato pioniere dell'ingegneria del software, lo ha detto bene: "L'intelligenza artificiale cambierà radicalmente il significato di essere un programmatore. Non eliminerà i programmatori, ma richiederà loro di sviluppare nuove competenze e lavorare in modi nuovi". ( C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024] ). Sviluppando proattivamente queste nuove competenze e modalità di lavoro, gli sviluppatori possono garantire di rimanere al posto di comando della loro carriera.

Per riassumere questa sezione, ecco una rapida checklist di riferimento per gli sviluppatori che desiderano preparare la propria carriera al futuro nell'era dell'intelligenza artificiale:

Seguendo queste strategie, gli sviluppatori possono trarre vantaggio dalla rivoluzione dell'intelligenza artificiale. Chi si adatta scoprirà che l'intelligenza artificiale migliora le proprie capacità e consente di produrre software migliori che mai, anziché renderli obsoleti.

Prospettive future: collaborazione tra intelligenza artificiale e sviluppatori

Cosa riserva il futuro alla programmazione in un mondo guidato dall'intelligenza artificiale? Sulla base delle tendenze attuali, possiamo aspettarci un futuro in cui l'intelligenza artificiale e gli sviluppatori umani lavoreranno a stretto contatto . Il ruolo del programmatore continuerà probabilmente a spostarsi verso una posizione di supervisione e creatività, con l'intelligenza artificiale che si occuperà della maggior parte del "lavoro pesante" sotto la guida umana. In questa sezione conclusiva, proiettiamo alcuni scenari futuri e rassicuriamo che le prospettive per gli sviluppatori possono rimanere positive, a patto che continuiamo ad adattarci.

Nel prossimo futuro (i prossimi 5-10 anni), è molto probabile che l'intelligenza artificiale diventerà onnipresente nel processo di sviluppo quanto i computer stessi. Proprio come oggi nessuno sviluppatore scrive codice senza un editor o senza Google/StackOverflow a portata di mano, presto nessuno sviluppatore scriverà codice senza una qualche forma di assistenza basata sull'intelligenza artificiale in background. Gli ambienti di sviluppo integrati (IDE) si stanno già evolvendo per includere funzionalità basate sull'intelligenza artificiale al loro interno (ad esempio, editor di codice in grado di spiegare il codice o suggerire modifiche complete al codice in un progetto). Potremmo raggiungere un punto in cui il compito principale di uno sviluppatore sarà formulare problemi e vincoli in modo che un'intelligenza artificiale possa comprenderli, quindi curare e perfezionare le soluzioni fornite dall'intelligenza artificiale . Questo assomiglia a una forma di programmazione di livello superiore, a volte definita "programmazione rapida" o "orchestrazione dell'intelligenza artificiale".

Tuttavia, l'essenza di ciò che deve essere fatto – risolvere i problemi per le persone – rimane invariata. Un'IA del futuro potrebbe essere in grado di generare un'intera app a partire da una descrizione ("costruiscimi un'app mobile per prenotare appuntamenti dal medico"), ma il compito di chiarire tale descrizione, assicurarne la correttezza e perfezionare il risultato per soddisfare gli utenti coinvolgerà gli sviluppatori (insieme a designer, product manager, ecc.). Infatti, se la generazione di app di base diventa semplice, la creatività umana e l'innovazione nel software diventeranno ancora più cruciali per differenziare i prodotti. Potremmo assistere a un fiorire del software, in cui molte applicazioni di routine sono generate dall'IA, mentre gli sviluppatori umani si concentrano su progetti all'avanguardia, complessi o creativi che spingono oltre i limiti.

Esiste anche la possibilità che la barriera d'ingresso per la programmazione venga abbassata , il che significa che più persone che non sono ingegneri del software tradizionali (ad esempio, un analista aziendale, uno scienziato o un addetto al marketing) potrebbero creare software utilizzando strumenti di intelligenza artificiale (la continuazione del movimento "no-code/low-code" potenziato dall'intelligenza artificiale). Questo non elimina la necessità di sviluppatori professionisti; anzi, la modifica. In questi casi, gli sviluppatori potrebbero assumere un ruolo più di consulenza o di guida, garantendo che queste app sviluppate dai cittadini siano sicure, efficienti e manutenibili. I programmatori professionisti potrebbero concentrarsi sulla creazione di piattaforme e API utilizzate dai "non programmatori" assistiti dall'intelligenza artificiale.

Dal punto di vista occupazionale, alcuni ruoli di programmazione potrebbero diminuire mentre altri potrebbero crescere. Ad esempio, alcune posizioni di programmazione entry-level potrebbero ridursi se le aziende si affidano all'intelligenza artificiale per compiti semplici. Si può immaginare che una piccola startup in futuro necessiti forse della metà del numero di sviluppatori junior perché i suoi sviluppatori senior, dotati di intelligenza artificiale, possono svolgere gran parte del lavoro di base. Ma allo stesso tempo, nasceranno lavori completamente nuovi (come abbiamo discusso nella sezione sull'adattamento). Inoltre, man mano che il software permea sempre di più l'economia (con l'intelligenza artificiale che genera software per esigenze di nicchia), la domanda complessiva di lavori correlati al software potrebbe continuare a crescere. La storia dimostra che l'automazione spesso porta a un aumento dei posti di lavoro nel lungo periodo , sebbene si tratti di lavori diversi: ad esempio, l'automazione di alcune attività di produzione ha portato a una crescita dei posti di lavoro per la progettazione, la manutenzione e il miglioramento dei sistemi automatizzati. Nel contesto dell'intelligenza artificiale e della programmazione, mentre alcuni compiti che un tempo svolgeva uno sviluppatore junior sono ora automatizzati, la portata complessiva del software che vogliamo creare si amplia (perché ora è più economico/veloce crearlo), il che può portare a più progetti e quindi alla necessità di una maggiore supervisione umana, gestione dei progetti, architettura, ecc. Un rapporto del World Economic Forum sui lavori del futuro ha suggerito che i ruoli nello sviluppo software e nell'intelligenza artificiale sono tra quelli in aumento , non in diminuzione, a causa della trasformazione digitale.

Dovremmo anche considerare la previsione per il 2040 menzionata in precedenza: i ricercatori dell'Oak Ridge National Lab hanno ipotizzato che entro il 2040 "le macchine... scriveranno la maggior parte del proprio codice" ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ). Se ciò si rivelasse accurato, cosa rimarrebbe per i programmatori umani? Probabilmente, l'attenzione si concentrerebbe su una guida di altissimo livello (dire alle macchine cosa vogliamo che realizzino a grandi linee) e su aree che implicano un'integrazione complessa di sistemi, la comprensione della psicologia umana o nuovi domini problematici. Anche in uno scenario del genere, gli esseri umani assumerebbero ruoli simili a quelli di progettisti di prodotto, ingegneri dei requisiti e formatori/verificatori di intelligenza artificiale . Il codice potrebbe in gran parte scriversi da solo, ma qualcuno deve decidere quale codice scrivere e perché , e poi verificare che il risultato finale sia corretto e in linea con gli obiettivi. È analogo a come le auto a guida autonoma potrebbero un giorno guidarsi da sole, ma si continua a dire all'auto dove andare e a intervenire in situazioni complesse – inoltre, gli esseri umani progettano le strade, il codice della strada e tutte le infrastrutture circostanti.

La maggior parte degli esperti prevede quindi un futuro di collaborazione, non di sostituzione . Come ha affermato una società di consulenza tecnologica, "il futuro dello sviluppo non è una scelta tra esseri umani o IA, ma una collaborazione che sfrutti il ​​meglio di entrambi". ( L'IA sostituirà gli sviluppatori nel 2025: un'anteprima del futuro ) L'IA trasformerà senza dubbio lo sviluppo del software, ma si tratta più di un'evoluzione del ruolo dello sviluppatore che di una sua estinzione. Gli sviluppatori che "accolgono i cambiamenti, adattano le proprie competenze e si concentrano sugli aspetti unicamente umani del loro lavoro" scopriranno che l'IA migliora le loro capacità anziché diminuirne il valore.

Possiamo tracciare un parallelo con un altro campo: si consideri l'ascesa della progettazione assistita da computer (CAD) in ingegneria e architettura. Questi strumenti hanno sostituito ingegneri e architetti? No, li hanno resi più produttivi e hanno permesso loro di creare progetti più complessi. Ma la creatività umana e il processo decisionale sono rimasti centrali. Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale può essere vista come una codifica assistita da computer: aiuterà a gestire la complessità e il lavoro pesante, ma lo sviluppatore rimane il progettista e il decisore.

A lungo termine, se immaginiamo un'IA veramente avanzata (ad esempio, una qualche forma di IA generale che potrebbe in teoria fare la maggior parte di ciò che un essere umano può fare), i cambiamenti sociali ed economici sarebbero molto più ampi della semplice programmazione. Non siamo ancora arrivati ​​a quel punto e abbiamo un controllo significativo su come integriamo l'IA nel nostro lavoro. La strada più prudente è continuare a integrare l'IA in modi che aumentino il potenziale umano . Ciò significa investire in strumenti e pratiche (e politiche) che tengano gli esseri umani aggiornati. Vediamo già aziende che stabiliscono una governance dell'IA , ovvero linee guida su come l'IA dovrebbe essere utilizzata nello sviluppo per garantire risultati etici ed efficaci ( Sondaggio rivela l'impatto dell'IA sull'esperienza degli sviluppatori - The GitHub Blog ). Questa tendenza probabilmente crescerà, garantendo che la supervisione umana sia formalmente parte integrante del processo di sviluppo dell'IA.

In conclusione, alla domanda "L'intelligenza artificiale sostituirà i programmatori?" la risposta è no, ma cambierà significativamente il lavoro dei programmatori. Le parti più banali della programmazione sono destinate a essere in gran parte automatizzate. Le parti creative, stimolanti e incentrate sull'uomo sono destinate a restare e, anzi, diventeranno più importanti. In futuro, probabilmente, i programmatori lavoreranno fianco a fianco con assistenti AI sempre più intelligenti, proprio come un membro di un team. Immaginate di avere un collega AI in grado di sfornare codice 24 ore su 24, 7 giorni su 7: è un grande aumento di produttività, ma ha comunque bisogno di qualcuno che gli dica su quali attività lavorare e che controlli il suo lavoro.

I risultati migliori saranno raggiunti da coloro che tratteranno l'IA come una collaboratrice. Come ha affermato un CEO, "L'IA non sostituirà i programmatori, ma i programmatori che la usano sostituiranno quelli che non la usano". In termini pratici, questo significa che spetta agli sviluppatori evolversi con la tecnologia. La professione del programmatore non sta morendo, si sta adattando . Ci saranno molti software da sviluppare e problemi da risolvere nel prossimo futuro, forse anche di più di oggi. Mantenendosi aggiornati, flessibili e concentrandosi su ciò che gli esseri umani sanno fare meglio, gli sviluppatori possono assicurarsi una carriera di successo e appagante in collaborazione con l'IA .

Infine, vale la pena celebrare il fatto che stiamo entrando in un'era in cui gli sviluppatori hanno superpoteri a loro disposizione. La prossima generazione di programmatori realizzerà in poche ore ciò che prima richiedeva giorni, e affronterà problemi precedentemente irraggiungibili, sfruttando l'intelligenza artificiale. Piuttosto che paura, il sentimento che si prospetta può essere di ottimismo e curiosità . Finché ci avvicineremo all'intelligenza artificiale con gli occhi aperti, consapevoli dei suoi limiti e consapevoli della nostra responsabilità, potremo plasmare un futuro in cui intelligenza artificiale e programmatori costruiranno insieme sistemi software straordinari, ben oltre ciò che ciascuno potrebbe fare da solo. La creatività umana combinata con l'efficienza delle macchine è una combinazione potente. In definitiva, non si tratta di sostituzione , ma di sinergia. La storia dell'intelligenza artificiale e dei programmatori è ancora in fase di scrittura, e sarà scritta sia dall'uomo che dalle macchine, insieme.

Fonti:

1. Brainhub, “C’è un futuro per gli ingegneri del software? L’impatto dell’intelligenza artificiale [2024]” ( C’è un futuro per gli ingegneri del software? L’impatto dell’intelligenza artificiale [2024] ).

2. Brainhub, citazioni di esperti di Satya Nadella e Jeff Dean sull'intelligenza artificiale come strumento, non come sostituto ( C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024] ) ( C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024] ).

3. Medium (PyCoach), "L'intelligenza artificiale sostituirà i programmatori? La verità dietro l'hype" , che evidenzia le sfumature della realtà rispetto all'hype ( L'intelligenza artificiale sostituirà i programmatori? La verità dietro l'hype | di The PyCoach | Artificial Corner | marzo 2025 | Medium ) e la citazione di Sam Altman sull'intelligenza artificiale come brava a svolgere i compiti ma non a svolgere lavori a pieno titolo.

4. DesignGurus, “L’intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori… (2025)” , sottolineando che l’intelligenza artificiale potenzierà e valorizzerà gli sviluppatori anziché renderli ridondanti ( L’intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: un’anteprima del futuro ) ed elencando le aree in cui l’intelligenza artificiale è in ritardo (creatività, contesto, etica).

5. Sondaggio sugli sviluppatori di Stack Overflow 2023, utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale da parte del 70% degli sviluppatori, scarsa fiducia nella precisione (il 3% si fida molto) ( il 70% degli sviluppatori utilizza strumenti di codifica basati sull'intelligenza artificiale, il 3% si fida molto della loro precisione - ShiftMag ).

6. Sondaggio GitHub 2023, che mostra che il 92% degli sviluppatori ha provato strumenti di codifica basati sull'intelligenza artificiale e il 70% ne riscontra i vantaggi ( Il sondaggio rivela l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'esperienza degli sviluppatori - Il blog di GitHub ).

7. Ricerca su GitHub Copilot, che rileva un completamento delle attività più rapido del 55% grazie all'assistenza dell'intelligenza artificiale ( Ricerca: quantificazione dell'impatto di GitHub Copilot sulla produttività e la felicità degli sviluppatori - Il blog di GitHub ).

8. GeekWire, secondo cui AlphaCode di DeepMind si comporta al livello medio dei programmatori umani (top 54%) ma è ben lontano dai migliori ( AlphaCode di DeepMind è all'altezza delle capacità dei programmatori medi ).

9. IndiaToday (febbraio 2025), riassunto della visione di Sam Altman di "colleghi" dotati di intelligenza artificiale che svolgono compiti propri degli ingegneri junior, ma che "non sostituiranno completamente gli esseri umani" ( Sam Altman afferma che gli agenti di intelligenza artificiale svolgeranno presto compiti propri degli ingegneri del software: articolo completo in 5 punti - India Today ).

10. McKinsey & Company stima che circa l'80% dei lavori di programmazione rimarrà incentrato sull'uomo nonostante l'automazione ( C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024] ).

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