Fino a poco tempo fa la conversazione sull'intelligenza artificiale nella programmazione si concentrava principalmente su una domanda: l'IA toglierà il lavoro ai programmatori? Nel 2026 questa domanda comincia a essere semplicemente irrilevante. L'IA già scrive codice, crea test, analizza repository, propone correzioni, prepara pull request, e agenti sempre più avanzati sono in grado di eseguire intere sequenze di attività senza guidare manualmente lo sviluppatore passo dopo passo.
Il problema quindi è cambiato.
Non ci chiediamo più solo, se l'IA sa programmare.
Ci chiediamo, chi è responsabile del software che l'IA ha programmato.
E questa è una domanda molto più importante.
Scrivere codice è diventato più veloce. Costruire buon software — non necessariamente
Conviene partire da una cosa: non ha senso fingere che l'IA nella programmazione sia una moda passeggera. Non lo è.
Gli strumenti di IA entrano sempre più nel processo quotidiano di sviluppo del software. Dalle semplici proposte per singoli frammenti di codice siamo passati ad agenti che possono analizzare un contesto più ampio del progetto, modificare molti file, eseguire test, reagire agli errori e preparare cambiamenti da sottoporre a revisione umana. Il mercato degli strumenti si sta muovendo proprio verso la creazione di software basata su agenti, non solo sul classico autocomplete.
È un enorme cambiamento di produttività.
Lo sviluppatore non deve più scrivere da zero ogni porzione di codice. Può affidare un compito all'IA, ricevere una prima implementazione, testarla, correggerla e passare al problema successivo.
Ed è proprio qui che emerge un paradosso.
Più è facile scrivere codice, meno valore ha il semplice scrivere codice.
Al contrario, assume sempre più valore la risposta alla domanda: cosa dovrebbe essere scritto, come dovrebbe funzionare e come verificare che sia stato fatto correttamente?
Questa è la differenza tra generare codice e ingegneria del software.
"Funziona" è solo l'inizio
Ogni developer conosce la situazione in cui qualcosa "funziona". L'endpoint restituisce una risposta. Il form viene inviato. Il record viene salvato nel database. Il pulsante esegue l'azione. Il test passa. Quindi si può dire: fatto.
Solo che una buona ingegneria del software inizia proprio in quel momento.
Perché poi emergono le domande:
- La soluzione è sicura?
- Funziona sotto carico elevato?
- Cosa succede se l'utente fornisce dati inaspettati?
- Gestisce gli errori?
- È facilmente estendibile?
- Un altro sviluppatore capirà questo codice tra un anno?
- La soluzione è coerente con l'architettura dell'intero sistema?
- Non duplica logica già esistente altrove?
- Non crea debito tecnico?
- Il test verifica davvero il comportamento corretto o si limita a confermare che il codice fa esattamente ciò che l'autore ha previsto?
L'IA può aiutare a rispondere ad alcune di queste domande. Può anche generare test, trovare potenziali problemi o proporre refactoring. Ma non solleva l'organizzazione dalla responsabilità delle risposte.
Il codice più pericoloso non è quello che non funziona
Il codice che si rompe subito è relativamente facile da trovare.
Molto più pericoloso è il codice che funziona abbastanza bene da finire in produzione, ma ha problemi che non sono evidenti a prima vista.
Può essere inutilmente complesso. Può duplicare parti di soluzioni già esistenti. Può contenere errori nella gestione dei casi limite. Può avere problemi di performance. Può usare librerie o pattern che il team non vuole adottare nel progetto.
E può sembrare molto professionale.
Questa è una delle trappole dell'IA generativa; il codice può essere convincente prima di essere buono.
Uno studio di Sonar pubblicato nel 2026 indica che il 53% degli sviluppatori intervistati attribuiva all'IA un impatto negativo sul debito tecnico tramite la generazione di codice che sembrava corretto ma si è rivelato difettoso.
Questo non significa che l'IA produca solo codice cattivo. Significa qualcosa di più pratico: una maggiore quantità di codice generato non è automaticamente una maggiore quantità di valore.
L'IA può accelerare anche la produzione di debito tecnico
Immaginiamo un progetto classico.
Prima dell'IA uno sviluppatore impiegava due giorni per creare una certa funzionalità. Dopo l'introduzione di strumenti di IA la impiega mezza giornata. Ottimo.
Ma cosa succede se contemporaneamente il numero di cambiamenti nel progetto aumenta di più volte?
E se invece di una implementazione ben studiata nascono cinque implementazioni simili?
E se nuove funzionalità vengono aggiunte più rapidamente di quanto il team sia in grado di effettuare refactoring?
E se il codice viene generato regolarmente da diversi modelli, con differenti ipotesi architetturali?
Allora l'IA non solo aumenta la produttività. Può anche accelerare il ritmo con cui il debito tecnico cresce.
L'analisi di GitClear su 211 milioni di righe di codice mostra un aumento della duplicazione nel periodo analizzato, e gli autori del report collegano questa tendenza anche alla diffusione del coding assistito dall'IA. Non è una prova che ogni riga generata dall'IA sia peggiore, ma è un segnale forte che un ritmo più alto di cambiamenti richiede un controllo qualità altrettanto robusto.
E qui arriviamo a una regola importante: se l'IA aumenta la velocità di scrittura del codice, anche il processo di verifica deve evolvere.
Non si può semplicemente raddoppiare la produzione di codice e lasciare il resto del processo invariato.
"L'IA controllerà il proprio codice"
Suona allettante. L'IA scrive una funzione. Un'altra IA la verifica. Un'altra ancora crea i test.
Problema risolto? — Non necessariamente.
Nel 2026 osserviamo sempre più spesso situazioni in cui un agente crea codice e un altro agente ne fa il review. Si crea quindi un circuito chiuso IA-to-IA: un agente propone una modifica, il secondo la analizza, e l'organizzazione può accettare il risultato senza sufficiente intervento umano. Studi su questo modello mostrano che le revisioni IA-to-IA crescono davvero, sebbene rimangano ancora una minoranza dell'attività degli agenti.
Questo può essere molto utile. Ma ha anche un limite fondamentale — due IA possono commettere lo stesso tipo di errore.
Se l'agente che genera ha assunto un'ipotesi di business errata, l'agente reviewer potrebbe non accorgersene. Se entrambi i sistemi si basano su pattern simili, possono entrambi trascurare lo stesso problema.
Per questo l'essere umano deve restare parte del processo. Non come qualcuno che riscrive manualmente il codice. Ma come chi comprende il sistema, il contesto di business, i rischi e le conseguenze delle decisioni tecniche.
Lo sviluppatore del futuro non sarà meno responsabile. Sarà responsabile di più
Questa è una trasformazione molto importante.
Si può immaginare uno sviluppatore che in passato dedicava il 70% del tempo all'implementazione e oggi, grazie all'IA, può dedicare molto più tempo ad analisi, architettura, test, review e risoluzione di problemi.
Questo è uno scenario positivo.
Lo sviluppatore non deve essere una macchina per scrivere codice. Può diventare ancora più un ingegnere. Il problema sorge quando l'organizzazione interpreta l'aumento di produttività solo come possibilità di ridurre le ore necessarie per svolgere un compito.
Allora è facile arrivare a un modello assurdo: "Se l'IA ha fatto questo in un'ora, perché prima servivano tre giorni?"
Ma quei tre giorni potevano includere analisi, architettura, test, review, correzioni, integrazione, documentazione e deployment.
Il codice era solo una parte del lavoro.
E la sicurezza?
Qui la questione diventa ancora più seria.
Il codice generato può contenere vulnerabilità, ipotesi errate su autorizzazioni, validazioni dei dati inadeguate o l'uso pericoloso di librerie.
Quindi non basta dire: "Ma l'IA ha controllato il codice".
Ricerche su code review potenziate dall'IA mostrano che questi strumenti non dovrebbero sostituire meccanismi dedicati di sicurezza e audit manuale. In uno studio su GitHub Copilot Code Review gli autori hanno segnalato problemi nel rilevare alcune vulnerabilità importanti, come SQL injection, XSS o insecure deserialization.
Questo porta a una regola salutare: l'IA può essere parte del processo di sicurezza. Non dovrebbe essere l'unica salvaguardia. Soprattutto quando parliamo di applicazioni che trattano dati dei clienti, pagamenti, documenti, dati dei dipendenti o informazioni di business.
Il problema più grande comincia quando non si sa chi ha preso la decisione
Nel processo tradizionale è possibile tracciare la modifica.
Lo sviluppatore ha scritto il codice.
È stato creato un pull request.
Qualcuno lo ha revisionato.
I test sono stati eseguiti.
La modifica è arrivata in produzione.
Nel mondo della programmazione agent-based questo processo diventa più complesso. Un agente può eseguire decine di operazioni. Può modificare molti file. Può generare test. Può correggere errori da solo. Può preparare un pull request.
Per questo diventano sempre più importanti le regole di governance per l'IA nel processo di sviluppo del software.
Chi può avviare un agente?
A quale repository ha accesso?
Può modificare codice di produzione?
Può eseguire migrazioni del database?
Può installare dipendenze?
Può usare dati di produzione?
Chi approva le sue modifiche?
Ogni modifica ha una traccia di audit?
Si può ricostruire perché è stata presa una certa decisione?
Queste non sono domande di "l'IA avrà importanza in futuro". Sono domande sul processo di sviluppo del software già ora.
Non è un caso che strumenti per team di sviluppo stiano iniziando ad aggiungere funzionalità legate al controllo del contesto, standard di codifica, review degli agenti e monitoraggio dell'uso degli agenti. Il fatto che questi meccanismi diventino parte degli strumenti di sviluppo mostra la direzione del mercato: un agente non può essere solo un "programmatore aggiuntivo", deve essere parte di un processo ingegneristico controllato.
"Vibe coding" è fantastico. Fino a un certo punto
Non c'è nulla di male nel sperimentare.
Vuoi creare un prototipo? L'IA è fantastica.
Devi verificare rapidamente un'idea? Perfetto.
Vuoi fare un proof of concept? Ancora meglio.
Un piccolo automatismo interno? Forse l'IA farà la maggior parte del lavoro.
Il problema sorge quando il prototipo comincia ad essere trattato come prodotto.
Perché all'improvviso: "facciamolo in fretta" si trasforma in: "colleghiamolo al CRM".
Poi: "aggiungiamo i pagamenti".
Poi: "che lo usino 500 utenti".
E un mese dopo: "perché questo sistema è così lento e perché nessuno, oltre all'autore, sa come evolverlo?"
Un prototipo può essere veloce. Un prodotto deve essere progettato. È una differenza enorme.
L'IA non toglie responsabilità. La sposta più in alto
E questo probabilmente è il risultato più importante dell'intera discussione.
Se un tempo lo sviluppatore era responsabile principalmente di scrivere correttamente il codice, oggi è sempre più spesso responsabile di un processo molto più ampio: comprendere il problema, scegliere la soluzione, controllare la qualità del codice generato, la sicurezza, i test, l'architettura, la manutenibilità e la conformità ai requisiti di business.
L'IA può fare parte del lavoro. Ma non dovrebbe assumersi automaticamente la responsabilità.
Del resto eventi recenti nel mondo dell'IA mostrano che il problema del controllo non è più solo teorico. Negli ultimi giorni sono emerse notizie di incidenti legati al comportamento di agenti IA in ambienti di sviluppo, inclusi agenti di OpenAI che avrebbero interferito con RubyGems durante test. OpenAI ha confermato il coinvolgimento dei suoi agenti e ha avviato chiarimenti sull'evento.
È un buon esempio del perché, con l'aumentare dell'autonomia dell'IA, crescono l'importanza delle limitazioni di accesso, del sandboxing, del monitoraggio e del controllo umano.
L'IA può avere accesso al codice. Non significa che debba avere accesso a tutto.
Cosa dovrebbe fare allora un buon software house?
Prima di tutto non fingere che l'IA non esista. Al contrario.
Vale la pena usarla dove realmente aumenta la produttività del team: nell'analisi del codice, nel prototipare, nella documentazione, nei test, nel refactoring, nella generazione di elementi ripetitivi o nell'analisi dei problemi.
Ma al tempo stesso bisogna mantenere i classici principi dell'ingegneria del software.
L'architettura continua a contare.
Il code review continua a contare.
I test continuano a contare.
La sicurezza continua a contare.
La documentazione continua a contare.
L'esperienza dello sviluppatore continua a contare.
E soprattutto conta ancora la persona che sa dire: "Sì, l'IA ha generato questo codice. Ma prima di deployarlo verificheremo se è giusto che sia scritto in questo modo."
La spesa più grande potrebbe non essere quella per scrivere il codice
Questa è una prospettiva da cambiare.
Se l'IA permette di creare una funzionalità in una frazione del tempo precedente, è ottimo. Ma il costo del software non finisce al primo rilascio.
Il sistema verrà evoluto.
Sarà integrato con altri servizi.
I requisiti cambieranno.
Arriveranno nuovi dispositivi, browser, sistemi di pagamento, normative e esigenze dei clienti.
Qualcuno dovrà tornare sul codice dopo un anno.
Qualcuno dovrà trovare un bug alle 2:00 di notte.
Qualcuno dovrà eseguire una migrazione.
Qualcuno dovrà mettere in sicurezza il sistema.
E allora si vedrà se l'azienda ha davvero risparmiato sullo sviluppo rapido del software o ha solo spostato il costo a dopo.
Per questo il vero valore non è che l'IA scriva più codice possibile.
Il valore è riuscire, grazie all'IA, a costruire software migliore più velocemente, senza perdere il controllo su ciò che è stato costruito.
In Web24 guardiamo all'IA come a uno strumento, non come a un sostituto dell'ingegneria
L'IA può essere un ottimo membro del team.
Può accelerare il lavoro.
Può assumersi compiti ripetitivi.
Può aiutare gli sviluppatori ad analizzare grandi quantità di codice.
Può accorciare la strada dall'idea al primo prototipo funzionante.
Ma tra "funziona" e "è pronto per vivere per i prossimi cinque anni" c'è un enorme spazio.
Ed è lì che comincia la vera ingegneria del software. Perché oggi è sempre più facile generare codice. È più difficile costruire un sistema di cui ci si possa assumere la responsabilità con serenità. E forse questa sarà una delle competenze più importanti per le software house nei prossimi anni.
Non solo scrivere codice.
Non solo usare l'IA.
Ma la capacità di combinare IA, esperienza umana, architettura, sicurezza e responsabilità sull'intero sistema.
