Il software sta cambiando natura: dagli strumenti agli agenti autonomi
Il software potrebbe trovarsi davanti a una trasformazione più profonda della semplice introduzione dell’intelligenza artificiale nel coding. Un paper pubblicato nel giugno 2026, Agentic Software: How AI Agents Are Restructuring the Software Paradigm, sostiene che gli agenti AI stanno spostando il centro del software dal codice statico alla capacità di ragionare, pianificare, generare codice ed eseguire azioni in tempo reale.
Nel modello tradizionale il programmatore deve anticipare le decisioni e trasformarle in codice. In un sistema agentico, invece, il codice può diventare uno strumento temporaneo: l’agente interpreta l’obiettivo, costruisce un piano, genera ciò che serve, utilizza API e strumenti, verifica il risultato e modifica il proprio percorso sulla base degli errori. Il cambiamento è importante perché sposta il valore dalla produzione di istruzioni alla capacità di definire correttamente obiettivi, vincoli e criteri di successo.
La traiettoria descritta dal paper è quasi brutale nella sua semplicità: dal software installato localmente siamo passati al SaaS, che ha trasferito al fornitore infrastruttura e manutenzione; il modello successivo potrebbe essere l’Agent-as-a-Service, nel quale l’utente non specifica più come ottenere un risultato, ma principalmente quale risultato ottenere. È una forma di astrazione molto più radicale, perché trasferisce alla macchina una parte della complessità decisionale.
Naturalmente, la Silicon Valley ha già trasformato questa possibilità in una promessa di autonomia quasi totale. I dati raccontano una storia più prudente. Il benchmark EvoClaw citato nel paper mostra che le prestazioni degli agenti possono superare l’80% nei compiti isolati, ma scendere fino al 38% quando devono mantenere e far evolvere continuamente un sistema software, dove errori, debito tecnico e perdita di contesto si accumulano nel tempo.
Questo dettaglio è strategicamente decisivo. Scrivere una funzione funzionante è una cosa; mantenere per mesi un sistema complesso senza introdurre regressioni è un’altra. L’autonomia reale richiede memoria persistente, osservabilità, verifica semantica e capacità di comprendere le conseguenze delle decisioni precedenti. L’agente che supera brillantemente un test può quindi essere anche quello che, lasciato solo abbastanza a lungo, costruisce con grande efficienza il prossimo problema aziendale.
Il ruolo dello sviluppatore, di conseguenza, non scompare ma cambia. Il paper parla di intent architect, coordinatore e auditor: meno autore di codice, più progettista dell’intento, dell’architettura e dei criteri con cui valutare il risultato. Per le aziende questo implica anche una revisione dell’organizzazione tecnologica: team più piccoli, agenti specializzati, infrastrutture di osservabilità e sistemi di valutazione capaci di misurare non soltanto se il codice funziona, ma se rimane robusto, manutenibile e coerente con gli obiettivi di business.
La conseguenza più interessante è economica prima ancora che tecnica. Se il software diventa progressivamente un sistema capace di trasformare intenzioni in risultati, il prezzo potrebbe spostarsi dalla licenza o dal consumo computazionale verso l’outcome prodotto. Pagare un agente per una funzionalità completata, un problema risolto o un processo automatizzato è concettualmente molto diverso dal pagare ore di sviluppo o chiamate API.
Il software potrebbe smettere gradualmente di essere qualcosa che gli esseri umani devono descrivere integralmente prima che possa agire. Se questa traiettoria reggerà alla prova della produzione, la prossima grande competenza tecnologica non sarà scrivere più codice, ma progettare sistemi di agenti capaci di trasformare intenzioni umane in risultati verificabili. Ed è una differenza enorme: il programmatore costruiva la macchina; l’architect dell’era agentica dovrà imparare a governare ciò che la macchina decide di costruire.