Negli ultimi mesi i generatori di codice basati sull’intelligenza artificiale hanno fatto passi da gigante. Strumenti come Codex di OpenAI o Claude Code di Anthropic permettono oggi di realizzare applicazioni in una frazione del tempo che sarebbe stato necessario solo qualche anno fa. Questa accelerazione scatena timori diffusi: i programmatori verranno rimpiazzati in massa? E dopo di loro, toccherà ad altre categorie di lavoratori? Qualche indizio ci permette di dire che non sarà proprio così, quantomeno non accadrà così in fretta e non in modo così devastante.
Un articolo del New York Times illustra alcuni esempi che ci fanno capire un aspetto importante: Perry Metzger racconta di aver realizzato in due giorni un elaboratore di testi online che, senza l’ausilio della IA, avrebbe richiesto almeno due mesi di lavoro; la velocità non va però di pari passo con l’affidabilità: “Bisogna tenere d’occhio ciò che sta facendo e assicurarsi che non commetta errori, oltre a creare metodi per testare il codice, ma è possibile procedere a una velocità che in passato era inimmaginabile”. Anche Matt Schlicht – sempre con l’aiuto dell’IA – ha lanciato in breve tempo un social network dedicato ai bot, Moltbook, che in pochi giorni ha attirato migliaia di iscritti. Peccato che nella fretta fosse rimasta aperta una vulnerabilità che esponeva i dati privati degli utenti.
Uno studio pubblicato a fine gennaio dalla Carnegie Mellon University evidenzia che i code generator sono molto utili per accelerare lo sviluppo nel breve termine, ma tendono anche a peggiorare la qualità complessiva del software, accumulando “debito tecnico”, cioè quell’insieme di problemi generati dalla fretta di rispettare scadenze o dall’inesperienza, che comportano maggiori necessità di manutenzione e rallentamento dello sviluppo. Si tratta di un importante effetto collaterale che si verifica quando si delegano decisioni a uno strumento che non è concretamente in grado di capire ciò che sta costruendo.
Se la competenza e l’esperienza rimangono elementi irrinunciabili, i più esposti ad un rischio di sostituzione sono i professionisti alle prime armi, perché con gli strumenti di IA è possibile svolgere gli stessi compiti che generalmente vengono appunto delegati a coloro che stanno ancora imparando il mestiere. Gli esperti vedono invece l’intelligenza artificiale come un moltiplicatore delle proprie capacità e non come un sostituto, per cui ne fanno uso per alzare l’asticella affrontando progetti più ambiziosi, senza però perdere il controllo su ciò che viene sviluppato. Per realizzare e mantenere applicazioni complesse serviranno sempre competenze, esperienza e visione che nessun generatore di codice possiede.
Quello che è chiaro è che il settore sta cambiando rapidamente e chi lavora in questo contesto deve capire in che modo dovrà adattarsi al cambiamento. Quello che è meno chiaro è la velocità di questo cambiamento: tra tre o cinque anni, questi strumenti potrebbero essere molto più autonomi. O potrebbero aver raggiunto il loro limite.
Io però ricordo una cosa: nel 1990, quando studiavo informatica a scuola, c’era la diffusa convinzione che “non vi servirà a niente programmare, perché quando uscirete da qui ogni esigenza sarà coperta dai software disponibili in commercio”. E nel 2026 siamo ancora qui a parlarne.
Va be’, arriviamo alla conclusione: in tutti i casi, la regola d’oro è non fidarsi ciecamente di ciò che proviene dall’intelligenza artificiale.
