Entro la fine del 2025 nove sviluppatori di software su dieci utilizzeranno regolarmente l’intelligenza artificiale come assistente per la programmazione. Eppure, secondo un recente sondaggio di Google, una parte significativa di loro non si fida completamente del codice che questi strumenti generano. È il paradosso che oggi definisce il mondo del coding: un’adozione di massa che convive con una profonda e radicata sfiducia.
Da un lato, l’integrazione di tool basati su IA (come GitHub Copilot) nel flusso di lavoro è diventata quasi uno standard. Questi “copiloti” sono eccezionali nell’accelerare lo sviluppo, automatizzando la scrittura di codice ripetitivo (boilerplate), suggerendo soluzioni a problemi complessi e persino generando test. Il guadagno in termini di produttività è innegabile e spinge l’adozione a ritmi vertiginosi, come previsto da società di analisi come Gartner.
Dall’altro lato, però, emerge la cautela degli addetti ai lavori. La sfiducia, evidenziata dal sondaggio Google, non è immotivata. Gli sviluppatori temono che il codice generato dall’IA possa contenere bug nascosti, vulnerabilità di sicurezza non evidenti o che sia semplicemente inefficiente e difficile da manutenere. C’è inoltre il rischio delle cosiddette “allucinazioni”, ovvero quando l’AI produce codice sintatticamente perfetto ma logicamente errato.
Questo scenario chiarisce il ruolo attuale dell’AI nel coding: non è un sostituto, ma un assistente da supervisionare. Gli sviluppatori la usano come una potentissima fonte di ispirazione e un acceleratore, ma riservano a se stessi il ruolo cruciale di verifica, validazione e pensiero critico. L’abilità del programmatore si sposta sempre più dalla semplice scrittura alla revisione critica del codice.
Fonte: Google Dora
