L’intelligenza artificiale genera l’80-90% del codice, ma le aziende che la sviluppano stanno assumendo sviluppatori a ritmi folli. È come se Tesla dicesse di avere auto che si guidano da sole e poi assumesse 10.000 autisti. Ti sembra coerente? Nemmeno a me.

Nel 2023 Anthropic aveva circa 160 dipendenti. Oggi siamo sopra quota 1.000. OpenAI è passata da qualche centinaio di tecnici a oltre 4.000. In un anno. Questo mentre raccontano al mondo che Claude e GPT sono ormai in grado di scrivere quasi tutto il software da soli. Dario Amodei, CEO di Anthropic, l’ha detto chiaramente: tra 3-6 mesi l’AI scriverà il 90% del codice, e presto anche il 100%.

Ma allora perché cavolo stanno assumendo eserciti di ingegneri? Perché non si licenzia nessuno? Perché non chiudono i reparti R&D e si godono i profitti automatici? Ah giusto… profitti non ce ne sono. Né da OpenAI, né da Anthropic. Entrambe le aziende continuano a bruciare miliardi.

La verità è che ci stanno vendendo una visione che non esiste ancora. La GenAI, quella generativa, quella che dovrebbe sostituire sviluppatori, designer, analisti, copywriter e baristi, in realtà non è pronta a reggere l’intero flusso di sviluppo software. Anzi, è molto più vicina a un auto completamento glorificato che a un vero replacement engine.

Serve contesto. Serve architettura. Serve debugging. Serve performance tuning. Serve il pensiero laterale che una rete neurale addestrata su GitHub non ha ancora capito. E se lo ha capito, non te lo dice con chiarezza.

Sai cosa succede quando usi GPT-4 per scrivere un backend RESTful? Ti sputa fuori uno scheletro da tutorial che funziona in locale e poi crolla appena devi fare qualcosa di vagamente reale. In pratica, GenAI oggi fa esattamente quello che fa un neolaureato a cui hai promesso il mondo: ti consegna la demo, e poi scompare quando c’è da fare il deployment.

La differenza è che un neolaureato lo paghi 30k, l’AI la paghi miliardi in GPU, elettricità e ingegneri che la babysittano.

Perché sì, servono sempre più ingegneri. Per scrivere codice che gestisce le AI che scrivono codice. Per addestrare modelli. Per pulire dataset. Per costruire tool interni che aiutino altri ingegneri a usare queste AI. È un loop, un infinite recursion di complessità tecnologica che genera… più lavoro tecnico. La promessa di sostituire il lavoro umano con quello automatizzato è ancora una funzione asincrona che non ha risolto la sua Promise.

E qui arriva l’ironia finale: OpenAI ha appena speso 3 miliardi di dollari in un’altra azienda che fa… VibeCoding. Sì, un’altra AI che scrive codice. Cioè, loro hanno già GPT-4, Codex, Plugins, ChatGPT Turbo, eppure comprano l’ennesimo strumento per far scrivere codice all’AI. Se fossi uno degli sviluppatori di GPT direi: “Scusate, ma non l’abbiamo già fatto? Perché ora paghiamo per un clone?”

Risposta semplice: perché i loro modelli non bastano ancora. Perché le aziende che giocano al gioco delle AI devono costruire un portafoglio di soluzioni proprietarie per il futuro. Devono accaparrarsi competenze. Devono blindare modelli. Devono mantenere un vantaggio competitivo… che in realtà è solo un gigantesco bluff tecnico, sostenuto da hype, venture capital e una narrativa pubblicitaria degna di Mad Men in versione neurale.

Tu chiamala “intelligenza artificiale”. Io la chiamo “techno smoke and mirrors con molta elettricità”.

E finché non si trova un modo per far scrivere, testare, rilasciare e mantenere codice mission critical da parte di una macchina senza coinvolgere team interi di ingegneri, la GenAI sarà solo un moltiplicatore di complessità, non un riduttore di forza lavoro. In pratica: più AI hai, più ingegneri ti servono. Il sogno dell’automazione totale si è trasformato in un incubo fatto di prompt tuning, fine-tuning, tokenization bugs e modelli che diventano schizofrenici quando provi a fare qualcosa di utile.

Quando finalmente ci arriveremo, al punto in cui l’AI farà davvero tutto da sola? Sai chi sarà il primo ad essere licenziato?

Non il coder junior. Ma il VP che ha scommesso 7 miliardi sulla promessa sbagliata. Naturalmente con un Garden Leave di 2 anni minimo…