Gli ingegneri del software saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale?

Questa è una di quelle domande assillanti e un po' inquietanti che si insinuano nelle chat notturne su Slack e nei dibattiti a base di caffè tra programmatori, fondatori e, onestamente, chiunque abbia mai incontrato un bug misterioso. Da un lato, gli strumenti di intelligenza artificiale diventano sempre più rapidi, precisi, quasi inquietanti nel modo in cui sputano codice. Dall'altro, l'ingegneria del software non è mai stata solo una questione di sintassi. Cerchiamo di capirci qualcosa, senza scivolare nella solita sceneggiatura fantascientifica distopica del "le macchine prenderanno il sopravvento".

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Gli ingegneri del software sono importanti 🧠✨

Dietro tutte le tastiere e le stack trace, l'ingegneria è sempre stata sinonimo di problem solving, creatività e capacità di giudizio a livello di sistema . Certo, l'intelligenza artificiale può sfornare frammenti o persino costruire un'app in pochi secondi, ma i veri ingegneri realizzano cose che le macchine non riescono a toccare:

• La capacità di cogliere un contesto .

• Bisogna scendere a compromessi (velocità, costi, sicurezza... è sempre un gioco di prestigio).

• Lavorare con le persone , non solo con il codice.

• Individuare i casi limite più bizzarri che non rientrano in uno schema preciso.

Pensate all'IA come a uno stagista incredibilmente veloce e instancabile. Utile? Sì. Guidare l'architettura? No.

Immaginate questo: un team di crescita desidera una funzionalità che si colleghi alle regole di prezzo, alla vecchia logica di fatturazione e ai limiti tariffari. Un'intelligenza artificiale può elaborarne alcune parti, ma decidere dove posizionare la logica , cosa eliminare e come non rovinare le fatture a metà migrazione è una decisione che spetta a un essere umano. Questa è la differenza.

Cosa mostrano realmente i dati 📊

I numeri sono impressionanti. Negli studi strutturati, gli sviluppatori che utilizzano GitHub Copilot hanno completato le attività circa il 55% più velocemente rispetto a quelli che programmano da soli [1]. Report sul campo più ampi? A volte fino a 2 volte più veloci con l'intelligenza artificiale di generazione integrata nei flussi di lavoro [2]. Anche l'adozione è massiccia: l'84% degli sviluppatori utilizza o prevede di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale e oltre la metà dei professionisti li utilizza quotidianamente [3].

Ma c'è un problema. Studi sottoposti a revisione paritaria suggeriscono che i programmatori assistiti dall'intelligenza artificiale erano più propensi a scrivere codice non sicuro, e spesso se ne andavano troppo sicuri di sé [5]. Questo è esattamente il motivo per cui i framework sottolineano i guardrail: supervisione, controlli, revisioni umane, soprattutto in domini sensibili [4].

Rapido confronto: IA contro ingegneri

L'ondata di assistenti alla programmazione AI 🚀

Strumenti come Copilot e gli IDE basati su LLM stanno rimodellando i flussi di lavoro. Essi:

• Crea subito il testo standard.

• Offrire suggerimenti di refactoring.

• Spiega le API che non hai mai toccato.

• Anche sputare fuori i test (a volte sfaldati, a volte solidi).

La svolta? I compiti di livello junior sono ora banalizzati. Questo cambia il modo in cui i principianti imparano. Continuare a macinare in loop infiniti è meno rilevante. Percorso più intelligente: lasciare che l'IA elabori, poi verifichi : scrivi asserzioni, esegui linter, testa in modo aggressivo e rivedi per individuare falle di sicurezza nascoste prima di unire [5].

Perché l'intelligenza artificiale non è ancora una sostituzione completa

Diciamolo chiaramente: l'intelligenza artificiale è potente ma anche... ingenua. Non ha:

• Intuizione : cogliere requisiti senza senso.

• Etica : valutare equità, pregiudizio, rischio.

• Contesto : sapere perché una funzionalità dovrebbe o non dovrebbe esistere.

Per i software mission-critical (finanza, sanità, aerospaziale) non si può scommettere su un sistema black-box. I framework lo chiariscono: gli esseri umani rimangono responsabili, dal testing al monitoraggio [4].

L'effetto "Middle-Out" sui posti di lavoro 📉📈

L'intelligenza artificiale colpisce più duramente nella parte centrale della scala delle competenze:

• Sviluppatori entry-level : vulnerabili: la codifica di base viene automatizzata. Percorso di crescita? Test, strumenti, controlli dei dati, revisioni della sicurezza.

• Ingegneri/architetti senior : più sicuri: responsabilità di progettazione, leadership, complessità e orchestrazione dell'intelligenza artificiale.

• Specialisti di nicchia : Ancora più sicuri: sicurezza, sistemi embedded, infrastrutture ML, cose in cui le peculiarità del dominio sono importanti.

Pensate alle calcolatrici: non hanno spazzato via la matematica. Hanno cambiato le competenze che sono diventate indispensabili.

Caratteristiche umane su cui l'intelligenza artificiale inciampa

Alcuni superpoteri ingegneristici che mancano ancora all'IA:

• Alle prese con un codice complesso e obsoleto.

• Interpretare la frustrazione degli utenti e integrare l'empatia nella progettazione.

• Gestire le politiche aziendali e le trattative con i clienti.

• Adattarsi a paradigmi che non sono ancora stati inventati.

Ironicamente, il fattore umano sta diventando il vantaggio più evidente.

Come mantenere la tua carriera a prova di futuro 🔧

• Orchestrare, non competere : trattare l'intelligenza artificiale come un collega.

• Raddoppia la revisione : modellazione delle minacce, specifiche come test, osservabilità.

• Approfondisci i settori : pagamenti, sanità, aerospaziale, clima: il contesto è tutto.

• Crea un toolkit personale : linter, fuzzer, API tipizzate, build riproducibili.

• Decisioni sui documenti : ADR e checklist mantengono tracciabili le modifiche dell'IA [4].

Il futuro probabile: collaborazione, non sostituzione 👫🤖

La vera situazione non è "IA contro ingegneri". È l'IA con gli ingegneri . Chi si impegna si muoverà più velocemente, penserà in grande e si sfogherà sul lavoro pesante. Chi si oppone rischia di rimanere indietro.

Verifica della realtà:

• Codice di routine → AI.

• Strategia + chiamate critiche → Umani.

• Risultati migliori → Ingegneri potenziati dall'intelligenza artificiale [1][2][3].

Concludendo 📝

Quindi, gli ingegneri verranno sostituiti? No. Il loro lavoro cambierà. Si parlerà sempre meno di "fine della programmazione" e sempre più di "la programmazione si sta evolvendo". I vincitori saranno coloro che impareranno a gestire l'intelligenza artificiale, non a combatterla.

Si tratta di una nuova superpotenza, non di un licenziamento.

Riferimenti

[1] GitHub. “Ricerca: quantificazione dell'impatto di GitHub Copilot sulla produttività e la felicità degli sviluppatori.” (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/

[2] McKinsey & Company. “Scatenare la produttività degli sviluppatori con l’intelligenza artificiale generativa.” (27 giugno 2023). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai

[3] Stack Overflow. “Sondaggio sugli sviluppatori 2025 — AI.” (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai

[4] NIST. “Quadro di gestione del rischio dell’IA (AI RMF).” (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

[5] Perry, N., Srivastava, M., Kumar, D., & Boneh, D. “Gli utenti scrivono codice più insicuro con gli assistenti AI?” ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157