Steve McConnell non ha bisogno di presentazioni. Il suo “Code Complete” è una bibbia pratica per chiunque scriva codice da più di trent’anni, sopravvivendo a rivoluzioni linguistiche e metodologiche che avrebbero fatto tremare chiunque. Nonostante tutto, le sue strategie rimangono sorprendentemente attuali.
L’aggiornamento con Jeffrey Van Gogh, oggi a capo dell’ingegneria software di Google, non solo aggiorna il contesto ma affronta con coraggio alcuni dei temi più controversi del libro. La cosa più interessante, almeno per chi segue le evoluzioni dell’AI applicata al software, è il modo in cui McConnell riflette sul futuro dei team di sviluppo: l’AI non sostituirà gli sviluppatori, li farà evolvere.
Nel codice come nella vita, l’accuratezza non è negoziabile. McConnell lo mette chiaro: “Nella programmazione non possiamo essere approssimativamente corretti. Dobbiamo essere esattamente corretti.” È un concetto semplice, ma quando lo metti accanto all’AI generativa diventa paradossale. Gli strumenti probabilistici stanno entrando in un mondo che deve funzionare in maniera deterministica. È come usare acquerelli per tracciare i blueprint di un grattacielo: bello, creativo, ma rischi di far crollare tutto se non capisci le regole del gioco.
L’AI introduce una nuova dinamica nel ciclo di vita del software. Prima, il developer scriveva codice deterministico con risultati prevedibili. Ora supervisiona output probabilistici, validando ciò che l’AI produce per verificare l’esattezza. Prima il debug era un lavoro diretto sul codice scritto da te, ora la validazione è parziale: comprendi il 70% di ciò che viene generato e devi colmare il restante con giudizio critico. Il controllo totale lascia spazio a un controllo selettivo, e il developer diventa arbitro di ciò che è “esattamente giusto”.
Il punto chiave di McConnell non è se l’AI può sostituire, ma come cambia il campo di gioco. La complessità essenziale, la famosa “silver bullet” di Brooks, non sparisce. L’AI può sembrare una scorciatoia, ma senza un ingegnere che capisce cosa è corretto, diventa solo rumore. McConnell lo esprime così: “La caratteristica definitiva di un programmatore è essere la persona il cui lavoro è capire cosa è esattamente corretto.” Ogni output generato dall’AI deve passare sotto questa lente critica. La tecnologia non sostituisce l’esperienza; la amplifica.
Il nuovo ruolo del developer si trasforma in ingegnere-scienziato. Non più solo colui che scrive righe di codice, ma supervisore di sistemi che apprendono e producono. La responsabilità aumenta, così come i superpoteri: capacità di orchestrare modelli probabilistici, validare algoritmi complessi, interpretare output non sempre prevedibile. È un salto cognitivo, una trasformazione che richiede competenze di controllo qualità, comprensione algoritmica e visione sistemica.
C’è un’ironia sottile in tutto questo. Il lavoro rimane quello di sempre: assicurarsi che il codice funzioni come previsto. Ma il metodo cambia. Da scrittura deterministica e debug tradizionale a supervisione, verifica e comprensione di sistemi probabilistici. Il concetto di “esattezza” non si negozia. Non c’è AI che tenga se chi guida non ha la capacità di discernere. In questo senso, il developer diventa sia arbitro sia guida del processo creativo e tecnico.
La riflessione di McConnell spinge a un concetto più ampio: la programmazione probabilistica non è meno rigorosa, è più complessa da gestire. La verifica diventa strategica, l’interpretazione del codice generato dall’AI diventa parte integrante del lavoro quotidiano. È un cambio di paradigma, una ridefinizione del concetto stesso di autorità tecnica. Chi domina questa nuova dinamica non è chi digita più velocemente, ma chi comprende la logica sottostante ai sistemi generativi.
Il paradosso di usare strumenti probabilistici per ottenere risultati deterministici diventa metafora di un’era intera dello sviluppo software. L’AI fornisce suggerimenti, bozze, possibili soluzioni, ma la responsabilità ultima della correttezza resta nelle mani dell’uomo. Ogni riga di codice generata deve passare il filtro della comprensione, della correttezza e della sicurezza. Il lavoro non sparisce, si trasforma, richiedendo nuove abilità cognitive e una supervisione più sofisticata.
Per chi si avvicina ora alla programmazione, questo significa prepararsi a un ruolo che combina creatività, scienza e ingegneria. Il developer del futuro non è solo tecnico: è stratega del codice, supervisore di sistemi generativi, custode dell’esattezza in un mondo probabilistico. L’AI cambia gli strumenti, ma non la missione. In questo senso, McConnell e Van Gogh non aggiornano solo un libro: tracciano una roadmap per la sopravvivenza intellettuale dei professionisti del software.
La vera sfida non è capire come usare l’AI, ma come integrare la sua probabilità con la necessità di precisione. Il salto è culturale e cognitivo: supervisionare, validare, interpretare e correggere. Chi padroneggia questa nuova forma di ingegneria software diventa il pilota di un aereo che vola tra incertezza e determinismo. Ogni progetto diventa laboratorio di apprendimento, dove il probabilistico incontra l’esatto, dove la creatività è regolata da leggi rigorose di correttezza.
L’AI non riduce il lavoro del developer, lo eleva. Cambiano strumenti, metodologie e responsabilità, ma la sfida intellettuale rimane la stessa: capire cosa è esattamente corretto. McConnell lo ha detto trent’anni fa, e oggi suona più vero che mai. Gli sviluppatori non stanno perdendo potere, stanno acquisendo nuove dimensioni, in un mondo dove le macchine suggeriscono e l’uomo giudica. La programmazione probabilistica è qui, e chi capisce come navigarla sarà il vero ingegnere-scienziato del software moderno.