AI coding agent come Github Copilot X, Codex, Devin o IDE come Cursor o Windsurf stanno spingendo l’approccio di sviluppo software vibe coding a livelli sempre più estremi.

Molti di questi sono ormai passati da essere AI coding assistant, in grado di suggerire o completare parti di codice, ad AI Agent semiautonomi in grado di utilizzare “tools” esposti da server MCP agendo attivamente sulla codebase, ispezionando, aggiungendo o riorganizzando parti di codice. Tutto ciò porta ad un nuovo paradigma di sviluppo software, dove il software engineer deve essere in grado di formalizzare correttamente la sua idea in un prompt, valutare la soluzione proposta dall’agent ed eventualmente reiterare la richiesta in un classico flusso human in the loop. 

Come possono migliorare la vita

I vantaggi sono molteplici: l’aumento della velocità di sviluppo è uno dei più rilevanti. Un AI code agent, avviato con un prompt ben formulato, è in grado di implementare funzionalità con un discreto livello di complessità, garantendo una buona qualità del codice.
Per questo motivo, dà il meglio di sé nella realizzazione di prototipi, accelerando la valutazione sul campo di alcune soluzioni e permettendo di passare più rapidamente alla fase di sviluppo del prodotto.

Da questo punto di vista, l’AI rappresenta un catalizzatore: non è una panacea, ma offre benefici — anche considerevoli — se chi la utilizza ha chiaro ciò che vuole ottenere, possiede la capacità di valutare il lavoro dell’agent e, se necessario, migliorarlo, oltre a una buona padronanza nella scrittura dei prompt. Doti, queste, tutt’altro che scontate.

Un altro aspetto interessante è la possibilità di collegare l’agent a server MCP: questo consente la creazione di un ecosistema in cui l’utente può operare, tramite l’agent, sia sul codice che su numerosi servizi come Jira e GitHub. In questo modo, l’IDE si trasforma in una console che consente un’interazione dinamica con l’intero ambiente di sviluppo.

Ultimo, ma non per importanza, è il contributo dell’AI anche nella fase di debugging: è emblematico, a tal proposito, il drastico calo delle domande aperte su Stack Overflow negli ultimi anni.

Le minacce sono dietro l’angolo

Ovviamente, non è tutto oro quel che luccica. Una delle minacce più immediate e preoccupanti è che l’AI possa sostituire molti sviluppatori o altri professionisti del settore ICT, che solo in Italia conta circa 650 mila addetti. Personalmente, non considero questa minaccia infondata: osservando le strategie di molti player del settore, questo processo è già in atto. Limitandoci agli AI code assistant, l’accelerazione dei tempi di sviluppo che essi comportano potrebbe portare, nel tempo, a una fisiologica riduzione della forza lavoro necessaria. Inoltre, a breve, saranno sempre più capaci di svolgere compiti — anche complessi — meglio di un software engineer alle prime armi o con una formazione limitata. Inutile dire che gli effetti socio-economici di tutto ciò non saranno affatto trascurabili.

Un altro elemento che ritengo importante considerare è l’assuefazione che l’AI può generare nei software engineer, i quali rischiano di diventare sempre più dipendenti da essa. Questo fenomeno, a mio avviso, è particolarmente dannoso per le figure junior, che forse svilupperanno ottime competenze nel prompt engineering, ma rischiano di non acquisire saldamente i fondamenti della professione, né di affinare le proprie capacità di problem solving.
In sostanza, si rischia di “usare poco il cervello”: lo dimostra anche uno studio del MIT Media Lab che, sebbene condotto su un campione ridotto, evidenzia come l’uso dell’AI generativa, se non accompagnato da uno sforzo cognitivo attivo, possa portare a una riduzione dell’attività cerebrale e a un’omologazione dei risultati (fonte).

Infine, una codebase con un’alta percentuale di codice generato dall’AI rischia di non avere owners — ovvero figure con una conoscenza profonda del software — che possano rivelarsi determinanti nelle fasi di troubleshooting.

Dove stiamo andando?

Quindi, cosa ci riserva l’immediato futuro? Avremo software totalmente scritto da agent, oppure questi strumenti rimarranno semplici supporti allo sviluppatore? Credo che, anche in questo caso, la verità stia nel mezzo. Gli AI code agent avranno sicuramente un impatto occupazionale a livello globale: potremmo definirlo una sorta di deallocazione 2.0;  non si sposta più il lavoro in un paese con il costo del personale più basso, ma lo si delega a un AI agent, per la gioia della supply chain dell’intelligenza artificiale.

Come già scritto, non credo che la figura del software engineer scomparirà, ma certamente si trasformerà nel tempo. Il suo ruolo principale sarà quello di orchestrare l’AI coding assistant e tutto l’ecosistema a esso collegato per raggiungere un obiettivo. Ciò implica nuove sfide e la costruzione di un nuovo paradigma nello sviluppo software.

Come accennato, sarà fondamentale formare i software engineer del futuro su basi tecniche solide, affinché possano coordinare, correggere e migliorare il lavoro dell’AI assistant — in altre parole, sarà essenziale tenere il cervello sempre acceso.