L’evoluzione dello sviluppo software con l’AI: tra opportunità e insidie, il fattore umano resta centrale

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20 Gennaio 2025

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Mentre l’intelligenza artificiale rivoluziona il mondo dello sviluppo software, emergono nuove opportunità e sfide. Come integrare al meglio questi strumenti innovativi senza perdere di vista il ruolo centrale dell’esperienza umana? In questo articolo scopriamo come bilanciare velocità, qualità e visione strategica per creare soluzioni realmente significative.

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Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha trasformato profondamente il mondo dello sviluppo software. Strumenti come ChatGPT, GitHub Copilot e altri modelli di AI generativa (GenAI) stanno ampliando le possibilità per sviluppatori di ogni livello. Tuttavia, nonostante le promesse di maggiore produttività, emergono sfide che dimostrano quanto sia ancora fondamentale il ruolo dell’esperienza umana.

Come usare l’AI per programmare: opportunità e primi ostacoli

L’adozione degli assistenti di codifica basati sull’AI si sviluppa in due direzioni principali:

1. Automazione e rapidità
L’AI si dimostra estremamente efficace nel generare rapidamente codice boilerplate, le parti standard e ripetitive necessarie in ogni applicazione, liberando gli sviluppatori per concentrarsi su logiche di business e aspetti creativi. Inoltre, la capacità di creare unit test automatizzati migliora la qualità del codice, rilevando errori o vulnerabilità già nelle prime fasi. Questo non solo accelera lo sviluppo, ma riduce il rischio di bug critici. Per i junior developer, questi strumenti sono un prezioso alleato: permettono di validare idee, creare prototipi e apprendere nuove competenze in meno tempo, aumentando il loro contributo ai progetti. Il risultato? Workflow più rapidi, efficienti e innovativi.

2. Supporto quotidiano
Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale, come GitHub Copilot, stanno diventando essenziali per gli sviluppatori esperti. Oltre a semplificare operazioni di routine, fungono da “pair programmer” virtuali, offrendo suggerimenti contestuali che migliorano velocità e precisione. L’AI analizza il contesto del progetto per proporre soluzioni specifiche, riducendo il tempo dedicato alla ricerca di codice o best practice. Tra le funzionalità più apprezzate c’è la generazione automatica di documentazione, spesso poco amata dagli sviluppatori, che diventa semplice ed efficace grazie all’AI. Inoltre, l’AI agevola attività complesse come la rifattorizzazione del codice, identificando inefficienze e suggerendo miglioramenti, un supporto cruciale per mantenere il codice pulito e performante, soprattutto nei progetti di grandi dimensioni.

Il costo nascosto degli “AI coding assistant”

Esploriamo ora l’altro lato della medaglia. Con l’integrazione crescente di questi strumenti nel flusso di lavoro, possono sorgere insidie e sfide che, in alcuni casi, rischiano di rallentare il processo di sviluppo. Vediamo insieme come identificarle e come proteggersi da possibili errori in questa fase così cruciale dello sviluppo.

  1. Bug nascosti e debito tecnico
    Il codice generato dall’AI spesso introduce bug difficili da individuare, poiché non violano le regole sintattiche, ma creano problemi logici in scenari complessi. Questi errori, spesso invisibili durante le revisioni iniziali, possono emergere in fasi critiche come l’integrazione o addirittura in produzione.
  2. Superficialità nella comprensione
    I junior developer tendono ad affidarsi troppo ai suggerimenti dell’AI, limitando lo sviluppo di competenze fondamentali. La comprensione profonda del codice e delle scelte architetturali risulta spesso insufficiente, creando dipendenza dagli strumenti.
  3. Rischi di sicurezza
    Durante audit di sicurezza, si è scoperto che l’AI può suggerire pratiche rischiose, come l’utilizzo di tecnologie deprecate o query non sicure. Questi problemi, se non identificati, possono avere gravi implicazioni per la sicurezza dei sistemi.

Come programmare con AI senza sacrificare la qualità

Per sfruttare al meglio gli assistenti di codifica, è essenziale adottare un approccio disciplinato e strutturato. Ecco alcune buone pratiche:

  1. Revisione obbligatoria del codice
    Controllare ogni riga generata dall’AI attentamente. È importante che gli sviluppatori siano in grado di giustificare ogni scelta e correggere eventuali errori.
  2. Priorità all’apprendimento
    Documentare il processo di sviluppo, annotando considerazioni e implicazioni di design, aiuta a comprendere meglio il codice generato e a costruire una conoscenza solida.
  3. Limitare l’uso dell’AI ai compiti più adatti
    Utilizzare l’AI per codice boilerplate, documentazione e prototipi, lasciando che la logica critica e le decisioni architetturali siano sviluppate manualmente.
  4. Condivisione delle conoscenze
    Creare Sessioni di revisione settimanali focalizzate sul codice generato dall’AI aiutano il team a identificare pattern ricorrenti e a migliorare le pratiche.

Il futuro: AI come collaboratore, non sostituto

Gli strumenti AI non renderanno obsoleti gli sviluppatori,  al contrario, ne valorizzeranno le competenze, soprattutto per quanto riguarda:

  • Progettazione e visione strategica – l’AI può accelerare i processi, ma sono gli esseri umani a dover definire i confini e le priorità.
  • Cura dei dettagli e rifinitura – la creazione di software realmente robusto e piacevole richiede attenzione agli utenti, empatia e un approccio artigianale.
  • Gestione della complessità – l’aumento della produttività porterà a una maggiore quantità di codice, e la capacità di gestirlo sarà una competenza sempre più richiesta.

Costruire software migliore, non solo più velocemente

L’intelligenza artificiale ha il potenziale di rivoluzionare lo sviluppo software, ma il suo vero valore risiede nel potenziamento delle capacità umane, non nella loro sostituzione. Gli sviluppatori devono continuare a concentrarsi su qualità, sicurezza ed esperienza utente, ricordando che il codice rappresenta solo un tassello di un processo più ampio e complesso.

Il futuro dello sviluppo sarà una sinergia tra intelligenza artificiale e talento umano, dove la tecnologia accelera il ritmo, ma l’essere umano mantiene la direzione. Ed è proprio in questa guida consapevole che si trova il segreto per creare soluzioni non solo funzionali, ma realmente significative.

Autore: Francesco Ronchi


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