L’intelligenza artificiale scrive ormai la stragrande maggioranza del codice prodotto in Anthropic, ma questo non rende superflui gli ingegneri umani, anzi ne amplifica la produttività. È quanto dichiarato da Dario Amodei, CEO dell’azienda AI, durante la conferenza Dreamforce di Salesforce. Secondo Amodei, il modello Claude AI, sviluppato internamente, genera oggi il 90% del codice per la maggior parte dei team di Anthropic, confermando una previsione fatta dallo stesso CEO sei mesi prima e accolta all’epoca con scetticismo.
Questo dato impressionante, che secondo Amodei rispecchia una realtà diffusa anche tra diverse aziende partner, non implica però una riduzione del bisogno di sviluppatori. Al contrario, Amodei sostiene che il contributo degli ingegneri rimane fondamentale. L’AI si occupa della scrittura del codice più routinario, permettendo agli sviluppatori umani di concentrarsi sul restante 10%, quello più complesso e strategico. Questo include la supervisione dei modelli AI, l’editing del codice generato, la risoluzione dei problemi più articolati e la progettazione delle funzionalità avanzate.
Questa complementarità tra intelligenza artificiale ed expertise umana, secondo il CEO di Anthropic, non solo funziona ma ottimizza il lavoro, rendendo gli ingegneri fino a “dieci volte più produttivi”. Si tratta di una ridefinizione delle funzioni, non di una sostituzione. Anzi, questa trasformazione potrebbe richiedere persino più ingegneri, capaci però di operare a un livello superiore.
La visione di Amodei trova riscontro in altre realtà dell’ecosistema tech. Garry Tan, CEO di Y Combinator, ha rivelato che circa un quarto dei fondatori dell’incubatore già genera fino al 95% del proprio codice tramite strumenti AI. Tuttavia, questa rivoluzione ha un rovescio della medaglia. Uno studio recente della Stanford University ha evidenziato un impatto negativo sull’occupazione dei programmatori più giovani. Dal lancio di ChatGPT a fine 2022, si è registrato un calo del 20% nell’occupazione degli sviluppatori entry-level (22-25 anni) , mentre i professionisti con maggiore esperienza mostrano una capacità di adattamento significativamente superiore.
Fonte: Business Insider
