AI sostituirà i programmatori ? Ultimi uno, disattiva l'editor di codice.

“L'ultimo a uscire, disattiva l'editor di codice.Questa frase ironica ha fatto il giro dei forum degli sviluppatori, riflettendo un umorismo ansioso per l'ascesa degli assistenti di programmazione AI. Mentre i modelli AI diventano sempre più capaci di scrivere codice, molti programmatori si chiedono se gli sviluppatori umani siano diretti verso lo stesso destino degli operatori di ascensori o degli operatori di centralino, lavori resi obsoleti dall'automazione. Nel 2024, titoli audaci proclamavano che l'intelligenza artificiale avrebbe presto potuto scrivere tutto il nostro codice, lasciando gli sviluppatori umani senza niente da fare. Ma dietro il clamore e il sensazionalismo, la realtà è molto più sfumata.

Sì, l'intelligenza artificiale può ora generare codice più velocemente di qualsiasi essere umano, ma Quanto è valido questo codice? L'intelligenza artificiale è in grado di gestire autonomamente l'intero ciclo di sviluppo del software? La maggior parte degli esperti afferma "non così veloce." I leader dell'ingegneria del software come il CEO di Microsoft Satya Nadella sottolineano che "L'intelligenza artificiale non sostituirà i programmatori, ma diventerà uno strumento essenziale nel loro arsenale. Si tratta di dare potere agli esseri umani per fare di più, non di meno". (L'intelligenza artificiale sostituirà i programmatori? La verità dietro l'hype | di The PyCoach | Artificial Corner | Mar, 2025 | Medium) Allo stesso modo, il capo dell'intelligenza artificiale di Google, Jeff Dean, fa notare che mentre l'intelligenza artificiale può gestire attività di codifica di routine, “mancano ancora creatività e capacità di problem-solving” – le stesse qualità che gli sviluppatori umani portano sul tavolo. Anche Sam Altman, CEO di OpenAI, ammette che l'IA odierna è “molto bravo nei compiti” Ma “terribile nei lavori a tempo pieno” senza la supervisione umana. In breve, l'IA è ottima per assistere in alcune parti del lavoro, ma non è in grado di prendere completamente il controllo del lavoro di un programmatore dall'inizio alla fine.

Questo white paper esamina in modo onesto ed equilibrato la questione “L’intelligenza artificiale sostituirà i programmatori?” Esaminiamo come l'intelligenza artificiale sta influenzando i ruoli di sviluppo software oggi e quali cambiamenti ci attendono. Attraverso esempi concreti e strumenti recenti (da GitHub Copilot a ChatGPT), esploriamo come gli sviluppatori possono adattarsi, modificare e rimanere rilevanti man mano che l'intelligenza artificiale si evolve. Invece di una risposta semplicistica sì o no, vedremo che il futuro è una collaborazione tra intelligenza artificiale e sviluppatori umani. L'obiettivo è evidenziare approfondimenti pratici su cosa possono fare gli sviluppatori per prosperare nell'era dell'intelligenza artificiale, dall'adozione di nuovi strumenti all'apprendimento di nuove competenze, fino alla previsione di come le carriere nella programmazione potrebbero evolversi nei prossimi anni.

L'intelligenza artificiale nello sviluppo software oggi

L'intelligenza artificiale si è rapidamente intessuta nel flusso di lavoro moderno dello sviluppo software. Lungi dall'essere fantascienza, gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale sono già scrivere e revisionare il codice, automatizzando le attività noiose e migliorando la produttività degli sviluppatori. Gli sviluppatori oggi usano l'intelligenza artificiale per generare frammenti di codice, funzioni di completamento automatico, rilevare bug e persino creare casi di test (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]) (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]). In altre parole, l'IA sta prendendo il sopravvento sul lavoro di routine e sul boilerplate, consentendo ai programmatori di concentrarsi su aspetti più complessi della creazione di software. Diamo un'occhiata ad alcune delle principali capacità e strumenti dell'IA che stanno trasformando la programmazione in questo momento:

• Generazione di codice e completamento automatico: Gli assistenti di codifica AI moderni possono produrre codice basato su prompt in linguaggio naturale o contesto di codice parziale. Ad esempio, Copilota GitHub (basato sul modello Codex di OpenAI) si integra con gli editor per suggerire la riga o il blocco di codice successivo mentre digiti. Sfrutta un vasto set di training di codice open source per offrire suggerimenti contestuali, spesso in grado di completare funzioni intere partendo da un semplice commento o nome di funzione. Allo stesso modo, ChatGPT (GPT-4) può generare codice per un'attività specifica quando si descrive ciò di cui si ha bisogno in un inglese semplice.Questi strumenti sono in grado di redigere codice boilerplate in pochi secondi, da semplici funzioni di supporto a operazioni CRUD di routine.

• Rilevamento e test dei bug: L'intelligenza artificiale aiuta anche a individuare gli errori e a migliorare la qualità del codice. Gli strumenti di analisi statica e i linter basati sull'intelligenza artificiale possono segnalare potenziali bug o vulnerabilità di sicurezza imparando dai precedenti modelli di bug. Alcuni strumenti di intelligenza artificiale generano automaticamente test unitari o suggeriscono casi di test analizzando i percorsi del codice. Ciò significa che uno sviluppatore può ottenere un feedback immediato sui casi limite che potrebbe aver perso. Individuando i bug in anticipo e suggerendo correzioni, l'intelligenza artificiale agisce come un instancabile assistente QA che lavora a fianco dello sviluppatore.

• Ottimizzazione e refactoring del codice: Un altro utilizzo dell'IA è suggerire miglioramenti al codice esistente. Dato uno snippet, un'IA può consigliare algoritmi più efficienti o implementazioni più pulite riconoscendo schemi nel codice. Ad esempio, potrebbe suggerire un utilizzo più idiomatico di una libreria o contrassegnare codice ridondante che può essere refactored. Ciò aiuta a ridurre il debito tecnico e a migliorare le prestazioni. Gli strumenti di refactoring basati sull'IA possono trasformare il codice per aderire alle best practice o aggiornare il codice a nuove versioni dell'API, risparmiando tempo agli sviluppatori nella pulizia manuale.

• DevOps e automazione: Oltre a scrivere codice, l'AI contribuisce ai processi di build e deployment. Gli strumenti CI/CD intelligenti utilizzano l'apprendimento automatico per prevedere quali test hanno probabilità di fallire o per dare priorità a determinati lavori di build, rendendo la pipeline di integrazione continua più veloce ed efficiente. L'AI può analizzare i log di produzione e le metriche delle prestazioni per individuare problemi o suggerire ottimizzazioni dell'infrastruttura. In effetti, l'AI non sta assistendo solo nella codifica, ma in tutto il ciclo di vita dello sviluppo del software, dalla pianificazione alla manutenzione.

• Interfacce e documentazione in linguaggio naturale: Vediamo anche che l'IA consente interazioni più naturali con gli strumenti di sviluppo. Gli sviluppatori possono letteralmente chiedere un'IA per eseguire attività ("generare una funzione che fa X" o "spiegare questo codice") e ottenere risultati. I chatbot AI (come ChatGPT o assistenti specializzati per gli sviluppatori) possono rispondere a domande di programmazione, aiutare con la documentazione e persino scrivere documentazione di progetto o messaggi di commit basati sulle modifiche del codice. Ciò colma il divario tra l'intento umano e il codice, rendendo lo sviluppo più accessibile a coloro che possono descrivere ciò che desiderano.

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Sviluppatori che adottano strumenti di intelligenza artificiale: Un sondaggio del 2023 indica che un'enorme percentuale del 92% degli sviluppatori ha utilizzato strumenti di codifica AI in qualche modo, sia al lavoro, sia nei progetti personali, sia in entrambi i casi. Solo un piccolo 8% ha dichiarato di non utilizzare alcun tipo di assistenza AI nella codifica. Questo grafico mostra che due terzi degli sviluppatori utilizzano strumenti AI sia dentro e fuori di lavoro, mentre un quarto li usa esclusivamente al lavoro e una piccola minoranza solo fuori dal lavoro. La conclusione è chiara: la codifica assistita dall'intelligenza artificiale è rapidamente diventata mainstream tra gli sviluppatori (Un sondaggio rivela l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'esperienza degli sviluppatori - Il blog di GitHub).

Questa proliferazione di strumenti di intelligenza artificiale in fase di sviluppo ha portato a maggiore efficienza e riduzione della fatica nella codifica. I prodotti vengono creati più velocemente poiché l'intelligenza artificiale aiuta a generare codice boilerplate e a gestire attività ripetitive (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]) (L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro). Strumenti come Copilot possono persino suggerire algoritmi o soluzioni intere che "potrebbe non essere immediatamente ovvio per gli sviluppatori umani", grazie all'apprendimento da vasti set di dati di codice. Gli esempi del mondo reale abbondano: un ingegnere può chiedere a ChatGPT di implementare una funzione di ordinamento o trovare un bug nel suo codice, e l'IA produrrà una bozza di soluzione in pochi secondi.Aziende come Amazzone E Microsoft hanno distribuito coppie di programmatori AI (CodeWhisperer di Amazon e Copilot di Microsoft) ai loro team di sviluppatori, segnalando un completamento più rapido delle attività e meno ore banali spese su boilerplate. Infatti, Il 70% degli sviluppatori intervistati nel sondaggio Stack Overflow del 2023 hanno affermato di utilizzare già o di pianificare di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale nel loro processo di sviluppo (Il 70% degli sviluppatori utilizza strumenti di codifica AI, il 3% ha grande fiducia nella loro accuratezza - ShiftMag). Gli assistenti più popolari sono ChatGPT (utilizzato da circa l'83% degli intervistati) e GitHub Copilot (circa il 56%), a indicare che sia l'intelligenza artificiale conversazionale generale sia gli helper integrati nell'IDE sono entrambi attori chiave. Gli sviluppatori si rivolgono principalmente a questi strumenti per aumentare la produttività (citato da circa il 33% degli intervistati) e accelerare l'apprendimento (25%), mentre circa il 25% li usa per diventare più efficiente automatizzando il lavoro ripetitivo.

È importante notare che il ruolo dell'IA nella programmazione non è del tutto nuovo: alcuni elementi di essa sono in circolazione da anni (si pensi al completamento automatico del codice negli IDE o nei framework di test automatizzati). Ma gli ultimi due anni hanno rappresentato un punto di svolta. L'emergere di potenti modelli di linguaggio di grandi dimensioni (come la serie GPT di OpenAI e AlphaCode di DeepMind) ha ampliato notevolmente le possibilità. Ad esempio, DeepMind CodiceAlfa il sistema ha fatto notizia per aver funzionato a un livello di concorso di programmazione competitiva, ottenendo circa un classifica top-54% sulle sfide di codifica – essenzialmente eguagliando l’abilità di un concorrente umano medio (AlphaCode di DeepMind è all'altezza delle capacità del programmatore medio). Questa è stata la prima volta che un sistema di intelligenza artificiale ha eseguito in modo competitivo nei concorsi di programmazione. Tuttavia, è significativo che persino AlphaCode, con tutta la sua abilità, fosse ancora lontano dal battere i migliori programmatori umani. In quei concorsi, AlphaCode riusciva a risolvere circa il 30% dei problemi entro i tentativi consentiti, mentre i migliori programmatori umani risolvono >90% dei problemi con un singolo tentativo. Questa lacuna evidenzia che mentre l'IA può gestire compiti algoritmici ben definiti fino a un certo punto, il i problemi più difficili che richiedono un ragionamento profondo e ingegno restano una roccaforte umana.

In sintesi, l'IA si è saldamente radicata nel kit di strumenti quotidiano degli sviluppatori. Dall'assistenza nella scrittura del codice all'ottimizzazione della distribuzione, tocca ogni parte del processo di sviluppo. La relazione odierna è in gran parte simbiotica: l'IA agisce come un copilot (nome appropriato) che aiuta gli sviluppatori a programmare più velocemente e con meno frustrazione, piuttosto che un pilota automatico indipendente che può volare da solo. Nella prossima sezione, approfondiremo il modo in cui questa incorporazione di strumenti di intelligenza artificiale sta cambiando il ruolo degli sviluppatori e la natura del loro lavoro, nel bene e nel male.

Come l'intelligenza artificiale sta cambiando i ruoli e la produttività degli sviluppatori

Con l'AI che gestisce la maggior parte del lavoro di routine, il ruolo dello sviluppatore software sta effettivamente iniziando a evolversi. Invece di passare ore a scrivere codice boilerplate o a correggere errori banali, gli sviluppatori possono delegare tali attività ai loro assistenti AI. Questo è spostando l'attenzione dello sviluppatore verso la risoluzione di problemi di livello superiore, l'architettura e gli aspetti creativi dell'ingegneria del software. In sostanza, l'IA è aumentando sviluppatori, consentendo loro di essere più produttivi e potenzialmente più innovativi. Ma questo si traduce in meno lavori di programmazione o semplicemente in un diverso tipo di lavoro? Esploriamo l'impatto sulla produttività e sui ruoli:

Aumento della produttività: Secondo la maggior parte dei resoconti e dei primi studi, gli strumenti di codifica AI stanno incrementando significativamente la produttività degli sviluppatori. La ricerca di GitHub ha scoperto che gli sviluppatori che utilizzano Copilot sono stati in grado di completare le attività molto più velocemente di quelli senza l'aiuto dell'AI.In un esperimento, gli sviluppatori hanno risolto un compito di codifica in media il 55% più velocemente con l'assistenza di Copilot – impiegando circa 1 ora e 11 minuti invece di 2 ore e 41 minuti senza di esso (Ricerca: quantificazione dell'impatto di GitHub Copilot sulla produttività e la felicità degli sviluppatori - Il blog di GitHub). Si tratta di un notevole guadagno in termini di velocità. Non è solo questione di velocità; gli sviluppatori segnalano che l'assistenza AI aiuta a ridurre la frustrazione e le "interruzioni del flusso". Nei sondaggi, 88% degli sviluppatori utilizzando Copilot hanno affermato che li ha resi più produttivi e ha permesso loro di concentrarsi su lavori più soddisfacenti (Quale percentuale di sviluppatori ha affermato che GitHub Copilot rende...). Questi strumenti aiutano i programmatori a rimanere "in zona" gestendo pezzi noiosi, il che a sua volta conserva energia mentale per problemi più difficili. Di conseguenza, molti sviluppatori ritengono che la codifica sia diventata più piacevole: meno lavoro noioso e più creatività.

Cambiamento del lavoro quotidiano: Il flusso di lavoro quotidiano di un programmatore sta cambiando insieme a questi guadagni di produttività. Gran parte del "lavoro di routine" (scrivere boilerplate, ripetere schemi comuni, cercare la sintassi) può essere scaricato sull'IA. Ad esempio, invece di scrivere manualmente una classe di dati con getter e setter, uno sviluppatore può semplicemente chiedere all'IA di generarla. Invece di setacciare la documentazione per trovare la chiamata API giusta, uno sviluppatore può chiedere all'IA in linguaggio naturale. Ciò significa gli sviluppatori dedicano relativamente meno tempo alla codifica meccanica e più tempo alle attività che richiedono il giudizio umano. Mentre l'IA si occupa di scrivere l'80% facile del codice, il lavoro dello sviluppatore si sposta verso la supervisione dell'output dell'IA (revisione dei suggerimenti di codice, test) e l'affrontamento del 20% dei problemi difficili che l'IA non riesce a risolvere. In pratica, uno sviluppatore potrebbe iniziare la giornata smistando le richieste di pull generate dall'IA o esaminando un batch di correzioni suggerite dall'IA, piuttosto che scrivere tutte quelle modifiche da zero.

Collaborazione e dinamiche di squadra: È interessante notare che l'intelligenza artificiale sta anche influenzando le dinamiche di squadra. Con le attività di routine automatizzate, i team possono potenzialmente ottenere di più con meno sviluppatori junior assegnati al lavoro di routine. Alcune aziende segnalano che i loro ingegneri senior possono essere più autosufficienti: possono creare rapidamente prototipi di funzionalità con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, senza bisogno di un junior per fare le bozze iniziali. Tuttavia, questo solleva una nuova sfida: il mentoring e la condivisione delle conoscenze. Invece di far imparare i junior eseguendo le attività semplici, potrebbero aver bisogno di imparare come maneggio Output AI. La collaborazione di squadra potrebbe spostarsi verso attività come la rifinitura collettiva di prompt AI o la revisione del codice generato AI per individuare insidie. Il lato positivo è che quando tutti nel team hanno un assistente AI, potrebbe livellare il campo di gioco e consentire più tempo per discussioni di progettazione, brainstorming creativo e affrontare requisiti utente complessi che nessuna AI attualmente comprende out-of-the-box. Infatti, più di quattro sviluppatori su cinque ritengono che gli strumenti di codifica AI migliorare la collaborazione di squadra o almeno liberarli per collaborare di più alla progettazione e alla risoluzione dei problemi, secondo i risultati del sondaggio GitHub del 2023 (Un sondaggio rivela l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'esperienza degli sviluppatori - Il blog di GitHub).

Impatto sui ruoli lavorativi: Una domanda importante è se l'IA ridurrà la domanda di programmatori (dato che ogni programmatore è ora più produttivo) o se cambierà semplicemente le competenze richieste. I precedenti storici con altre automazioni (come l'ascesa degli strumenti devops o dei linguaggi di programmazione di livello superiore) suggeriscono che i lavori di sviluppo non sono tanto eliminati quanto elevato. In effetti, gli analisti del settore prevedono i ruoli di ingegneria del software continueranno a crescere, ma la natura di questi ruoli cambierà.Un recente rapporto di Gartner prevede che entro il 2027, Il 50% delle organizzazioni di ingegneria del software adotterà piattaforme di “intelligenza ingegneristica del software” potenziate dall’intelligenza artificiale per aumentare la produttività, in aumento rispetto al solo 5% del 2024 (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]). Ciò indica che le aziende integreranno ampiamente l'intelligenza artificiale, ma implica anche che gli sviluppatori lavoreranno con quelle piattaforme intelligenti. Allo stesso modo, la società di consulenza McKinsey prevede che sebbene l’intelligenza artificiale possa automatizzare molte attività, circa l’80% dei lavori di programmazione richiederà comunque un essere umano nel ciclo e rimarrà “incentrato sull’uomo”In altre parole, avremo ancora bisogno di persone per la maggior parte delle posizioni di sviluppatore, ma le descrizioni dei lavori potrebbero cambiare.

Un possibile cambiamento è l’emergere di ruoli come “Ingegnere del software AI” O “Ingegnere puntuale” – sviluppatori specializzati nella creazione o nell'orchestrazione di componenti AI. Stiamo già assistendo a una domanda di sviluppatori con competenze AI/ML in forte crescita. Secondo un'analisi di Indeed, i tre lavori più richiesti correlati all'AI sono data scientist, ingegnere informatico e ingegnere di apprendimento automaticoe la domanda per questi ruoli più che raddoppiato negli ultimi tre anni (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]). Ci si aspetta sempre di più che gli ingegneri software tradizionali comprendano le basi dell'apprendimento automatico o integrino i servizi di intelligenza artificiale nelle applicazioni. Lungi dal rendere ridondanti gli sviluppatori, “L’intelligenza artificiale potrebbe elevare la professione, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi su attività di livello superiore e sull’innovazione”. (L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro) Molte attività di codifica di routine potrebbero essere gestite dall'IA, ma gli sviluppatori saranno più impegnati nella progettazione del sistema, nell'integrazione dei moduli, nel garantire la qualità e nell'affrontare nuovi problemi. Un ingegnere senior di un'azienda orientata all'IA lo ha riassunto bene: L'intelligenza artificiale non sostituisce i nostri sviluppatori; amplifica loro. Un singolo sviluppatore dotato di potenti strumenti di intelligenza artificiale può svolgere il lavoro di molti, ma ora questo sviluppatore si trova ad affrontare compiti più complessi e di impatto maggiore.

Esempio reale: Considerate uno scenario di un'azienda di software che ha integrato GitHub Copilot per tutti i suoi sviluppatori. L'effetto immediato è stato una notevole riduzione del tempo impiegato nella scrittura di test unitari e codice boilerplate. Una sviluppatrice junior ha scoperto che utilizzando Copilot poteva generare rapidamente l'80% del codice di una nuova funzionalità, quindi dedicare il suo tempo alla personalizzazione del restante 20% e alla scrittura di test di integrazione. La sua produttività in termini di output di codice è quasi raddoppiata, ma cosa ancora più interessante, la natura del suo contributo è cambiata: è diventata più una revisore del codice e progettista di test per il codice scritto dall'IA. Il team ha anche notato che le revisioni del codice hanno iniziato a catturare Errori dell'intelligenza artificiale piuttosto che errori di battitura umani. Ad esempio, Copilot occasionalmente suggeriva un'implementazione di crittografia non sicura; gli sviluppatori umani dovevano individuarla e correggerla. Questo tipo di esempio mostra che mentre l'output aumentava, la supervisione e la competenza umana sono diventate ancora più critiche nel flusso di lavoro.

Per riassumere, l’intelligenza artificiale sta innegabilmente cambiando il modo in cui lavorano gli sviluppatori: rendendoli più veloci e consentendo loro di affrontare problemi più ambiziosi, ma richiedendo loro anche di migliorare le competenze (sia nello sfruttamento dell'IA che nel pensiero di livello superiore). È meno una storia di "IA che prende posti di lavoro" e più una storia di "IA che cambia posti di lavoro". Gli sviluppatori che imparano a usare questi strumenti in modo efficace possono moltiplicare il loro impatto: il luogo comune che sentiamo spesso è, "L'intelligenza artificiale non sostituirà gli sviluppatori, ma gli sviluppatori che utilizzano l'intelligenza artificiale potrebbero sostituire quelli che non la utilizzano.” Le sezioni successive esploreranno perché gli sviluppatori umani sono ancora essenziali (cosa significa AI non posso ottenere buoni risultati) e come gli sviluppatori possono adattare le proprie competenze per prosperare insieme all'intelligenza artificiale.

I limiti dell'intelligenza artificiale (perché gli esseri umani restano vitali)

Nonostante le sue capacità impressionanti, l'intelligenza artificiale odierna ha chiare limitazioni che impediscono di rendere obsoleti i programmatori umani. Comprendere queste limitazioni è fondamentale per capire perché i programmatori sono ancora molto necessari nel processo di sviluppo. L'IA è uno strumento potente, ma non è una bacchetta magica che può sostituire la creatività, il pensiero critico e la comprensione contestuale di uno sviluppatore umano. Ecco alcune delle carenze fondamentali dell'IA nella programmazione e i corrispondenti punti di forza degli sviluppatori umani:

• Mancanza di vera comprensione e creatività: Gli attuali modelli di intelligenza artificiale non sono realmente capire codice o problemi nel modo in cui lo fanno gli umani; riconoscono schemi e rigurgitano probabili output basati sui dati di addestramento. Ciò significa che l'IA può avere difficoltà con compiti che richiedono soluzioni originali e creative o una profonda comprensione di nuovi domini di problemi. Un'IA potrebbe essere in grado di generare codice per soddisfare una specifica che ha già visto prima, ma chiederle di progettare un nuovo algoritmo per un problema senza precedenti o di interpretare un requisito ambiguo, e probabilmente vacillerà. Come ha detto un osservatore, l'IA oggi "manca delle capacità di pensiero creativo e critico che gli sviluppatori umani mettono in campo". (L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro) Gli esseri umani eccellono nel pensare fuori dagli schemi, combinando conoscenza del dominio, intuizione e creatività per progettare architetture software o risolvere problemi complessi. L'IA, al contrario, è vincolata ai modelli che ha appreso; se un problema non corrisponde bene a quei modelli, l'IA potrebbe produrre codice errato o senza senso (spesso con sicurezza!). Innovazione nel software, ovvero ideare nuove funzionalità, nuove esperienze utente o nuovi approcci tecnici, resta un'attività guidata dall'uomo.

• Contesto e comprensione del quadro generale: Creare software non significa solo scrivere linee di codice. Implica comprendere il Perché dietro il codice: i requisiti aziendali, le esigenze degli utenti e il contesto in cui opera il software. L'IA ha una finestra di contesto molto ristretta (solitamente limitata all'input che viene fornito in un dato momento). Non comprende veramente lo scopo generale di un sistema o come un modulo interagisce con un altro oltre a ciò che è esplicitamente nel codice. Di conseguenza, l'IA potrebbe generare codice che tecnicamente funziona per un piccolo compito ma non si adatta bene all'architettura del sistema più ampio o viola alcuni requisiti impliciti. Sono necessari sviluppatori umani per garantire che il software sia allineato con gli obiettivi aziendali e le aspettative degli utenti. Progettazione di sistemi complessi – comprendere come un cambiamento in una parte potrebbe avere ripercussioni sulle altre, come bilanciare i compromessi (come prestazioni vs. leggibilità) e come pianificare l'evoluzione a lungo termine di una base di codice – è qualcosa che l'IA non può fare oggi. In progetti su larga scala con migliaia di componenti, l'IA "vede gli alberi ma non la foresta". Come notato in un'analisi, “L’intelligenza artificiale ha difficoltà a comprendere il contesto completo e le complessità dei progetti software su larga scala”, compresi i requisiti aziendali e le considerazioni sull'esperienza utente (L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro). Gli esseri umani mantengono la visione d'insieme.

• Buon senso e risoluzione delle ambiguità: I requisiti nei progetti reali sono spesso vaghi o in continua evoluzione. Uno sviluppatore umano può cercare chiarimenti, fare ipotesi ragionevoli o respingere richieste irrealistiche.L'intelligenza artificiale non possiede un ragionamento basato sul buon senso o la capacità di porre domande di chiarimento (a meno che non siano esplicitamente inserite in un prompt, e anche in quel caso non ha alcuna garanzia di farlo correttamente). Ecco perché il codice generato dall'intelligenza artificiale può a volte essere tecnicamente corretto ma funzionalmente fuori luogo: manca di sentenza per sapere cosa intendeva realmente l'utente se le istruzioni non sono chiare. Al contrario, un programmatore umano può interpretare una richiesta di alto livello ("rendi questa UI più intuitiva" o "l'app dovrebbe gestire con grazia gli input irregolari") e capire cosa deve essere fatto nel codice. L'intelligenza artificiale avrebbe bisogno di specifiche estremamente dettagliate e inequivocabili per sostituire davvero uno sviluppatore, e persino scrivere tali specifiche in modo efficace è difficile quanto scrivere il codice stesso. Come ha giustamente osservato un articolo del Forbes Tech Council, affinché l'intelligenza artificiale sostituisca effettivamente gli sviluppatori, dovrebbe comprendere istruzioni poco chiare e adattarsi come un essere umano – un livello di ragionamento che l’attuale IA non possiede (Post di Sergii Kuzin - LinkedIn).

• Affidabilità e “allucinazioni”: Gli attuali modelli di intelligenza artificiale generativa hanno un difetto ben noto: possono produrre output errati o completamente inventati, un fenomeno spesso chiamato allucinazione. Nella codifica, questo potrebbe significare che un'IA scrive codice che sembra plausibile ma è logicamente sbagliato o non sicuro. Gli sviluppatori non possono fidarsi ciecamente dei suggerimenti dell'IA. In pratica, ogni pezzo di codice scritto dall'IA richiede un'attenta revisione e verifica da parte di un essere umanoI dati del sondaggio Stack Overflow riflettono questo: di coloro che utilizzano strumenti di intelligenza artificiale, solo Il 3% si fida molto dell'accuratezza della produzione dell'IA, e in effetti una piccola percentuale attivamente diffidenza Esso (Il 70% degli sviluppatori utilizza strumenti di codifica AI, il 3% ha grande fiducia nella loro accuratezza - ShiftMag). La stragrande maggioranza degli sviluppatori tratta i suggerimenti dell'IA come suggerimenti utili, non come vangelo. Questa scarsa fiducia è giustificata perché l'IA può commettere errori bizzarri che nessun essere umano competente farebbe (come errori off-by-one, l'uso di funzioni deprecate o la produzione di soluzioni inefficienti) perché non ragiona veramente sul problema. Come ha osservato ironicamente un commento del forum, “Loro (le IA) allucinano molto e fanno strane scelte di progettazione che un essere umano non farebbe mai” (I programmatori diventeranno obsoleti a causa dell'intelligenza artificiale? - Consigli di carriera). La supervisione umana è fondamentale per individuare questi errori. L'IA potrebbe fornirti il ​​90% di una funzionalità in tempi rapidi, ma se il restante 10% presenta un bug sottile, spetta comunque allo sviluppatore umano diagnosticarlo e risolverlo. E quando qualcosa va storto in produzione, sono gli ingegneri umani a dover effettuare il debug: un'IA non può ancora assumersi la responsabilità dei propri errori.

• Manutenzione ed evoluzione delle basi di codice: I progetti software vivono e crescono nel corso degli anni. Richiedono uno stile coerente, chiarezza per i futuri manutentori e aggiornamenti man mano che cambiano i requisiti. L'intelligenza artificiale oggi non ha memoria delle decisioni passate (al di fuori di prompt limitati), quindi potrebbe non mantenere il codice coerente in un progetto di grandi dimensioni a meno che non venga guidata. Gli sviluppatori umani assicurano la manutenibilità del codice, scrivendo una documentazione chiara, scegliendo soluzioni leggibili rispetto a quelle intelligenti ma oscure e rifattorizzando il codice in base alle necessità quando l'architettura si evolve. L'intelligenza artificiale può assistere in queste attività (come suggerire rifattorizzamenti), ma decidere Che cosa per riorganizzare o Quale parti del sistema necessitano di riprogettazione è una decisione umana. Inoltre, quando si integrano componenti, comprendere l'impatto di una nuova funzionalità sui moduli esistenti (garantendo la retrocompatibilità, ecc.) è qualcosa che gli esseri umani gestiscono. Il codice generato dall'intelligenza artificiale deve essere integrato e armonizzato dagli esseri umani.A scopo sperimentale, alcuni sviluppatori hanno provato a far sì che ChatGPT realizzasse piccole app intere; il risultato spesso funziona inizialmente, ma diventa molto difficile da gestire o estendere perché l'intelligenza artificiale non applica in modo coerente un'architettura ponderata, ma prende decisioni locali che un architetto umano eviterebbe.

• Considerazioni etiche e di sicurezza: Man mano che l'IA scrive più codice, solleva anche questioni di pregiudizio, sicurezza ed etica. Un'IA potrebbe inavvertitamente introdurre vulnerabilità di sicurezza (ad esempio, non sanificando correttamente gli input o utilizzando pratiche crittografiche non sicure) che uno sviluppatore umano esperto coglierebbe. Inoltre, l'IA non ha un senso intrinseco di etica o preoccupazione per l'equità: potrebbe, ad esempio, addestrarsi su dati distorti e suggerire algoritmi che discriminano involontariamente (in una funzionalità guidata dall'IA come il codice di approvazione del prestito o un algoritmo di assunzione). Gli sviluppatori umani sono necessari per verificare gli output dell'IA per questi problemi, garantire la conformità alle normative e infondere nel software considerazioni etiche. aspetto sociale del software – comprendere la fiducia degli utenti, le preoccupazioni sulla privacy e fare scelte di progettazione in linea con i valori umani – "non può essere trascurato. Questi aspetti dello sviluppo incentrati sull'uomo sono al di là della portata dell'IA, almeno nel prossimo futuro." (L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro) Gli sviluppatori devono fungere da coscienza e da controllo di qualità per i contributi dell'intelligenza artificiale.

Alla luce di queste limitazioni, il consenso attuale è che L'intelligenza artificiale è uno strumento, non un sostitutoCome ha detto Satya Nadella, si tratta di Potenziante sviluppatori, non sostituirli (L'intelligenza artificiale sostituirà i programmatori? La verità dietro l'hype | di The PyCoach | Artificial Corner | Mar, 2025 | Medium). L'IA può essere considerata come un assistente junior: è veloce, instancabile e può fare un primo tentativo in molti compiti, ma ha bisogno della guida e dell'esperienza di uno sviluppatore senior per produrre un prodotto finale rifinito. È significativo che persino i sistemi di codifica dell'IA più avanzati siano distribuiti come assistenti nell'uso nel mondo reale (Copilot, CodeWhisperer, ecc.) e non come programmatori autonomi. Le aziende non stanno licenziando i loro team di programmazione e lasciando che un'IA si scateni; al contrario, stanno incorporando l'IA nei flussi di lavoro degli sviluppatori per aiutarli.

Una citazione esemplificativa proviene da Sam Altman di OpenAI, che ha osservato che anche se gli agenti di intelligenza artificiale migliorano, “questi agenti di intelligenza artificiale non sostituiranno completamente gli esseri umani” nello sviluppo del software (Sam Altman afferma che gli agenti di intelligenza artificiale presto svolgeranno compiti che fanno gli ingegneri del software: la storia completa in 5 punti - India Today). Funzioneranno come “colleghi virtuali” che gestiscono compiti ben definiti per ingegneri umani, in particolare quei compiti tipici di un ingegnere informatico di basso livello con qualche anno di esperienza. In altre parole, l'IA potrebbe alla fine svolgere il lavoro di uno sviluppatore junior in alcune aree, ma quello sviluppatore junior non diventa disoccupato: evolve in un ruolo di supervisione dell'IA e affronta i compiti di livello superiore che l'IA non può svolgere. Anche guardando al futuro, dove alcuni ricercatori prevedono che entro il 2040 l'IA potrebbe scrivere la maggior parte del proprio codice (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]), è generalmente accettato che saranno ancora necessari programmatori umani per supervisionare, guidare e fornire la scintilla creativa e il pensiero critico che mancano alle macchine.

Vale anche la pena notare che lo sviluppo del software è più che semplice codifica. Comprende la comunicazione con le parti interessate, la comprensione delle storie degli utenti, la collaborazione in team e la progettazione iterativa, tutte aree in cui le competenze umane sono indispensabili.Un'intelligenza artificiale non può sedersi in una riunione con un cliente per discutere di ciò che desidera realmente, né può negoziare le priorità o ispirare un team con una visione per un prodotto. elemento umano rimane centrale.

In sintesi, l'IA ha importanti debolezze: nessuna vera creatività, comprensione limitata del contesto, propensione agli errori, nessuna responsabilità e nessuna comprensione delle implicazioni più ampie delle decisioni software. Queste lacune sono esattamente dove brillano gli sviluppatori umani. Invece di vedere l'IA come una minaccia, potrebbe essere più corretto vederla come un potente amplificatore per gli sviluppatori umani – gestire il banale in modo che gli umani possano concentrarsi sul profondo. La prossima sezione discuterà di come gli sviluppatori possono sfruttare questa amplificazione tramite adattando le proprie competenze e ruoli per rimanere rilevanti e preziosi in un mondo di sviluppo potenziato dall'intelligenza artificiale.

Adattarsi e prosperare nell'era dell'intelligenza artificiale

Per programmatori e sviluppatori, l'ascesa dell'IA nella codifica non deve essere una minaccia terribile, può essere un'opportunità. La chiave è adattarsi ed evolversi insieme alla tecnologia. Coloro che imparano a sfruttare l'intelligenza artificiale probabilmente si troveranno Di più produttivo e richiesto, mentre chi lo ignora potrebbe scoprire di essere rimasto indietro. In questa sezione, ci concentriamo su passaggi e strategie pratiche per gli sviluppatori per rimanere rilevanti e prosperare mentre gli strumenti di intelligenza artificiale diventano parte dello sviluppo quotidiano. La mentalità da adottare è quella di apprendimento continuo e collaborazione con l'intelligenza artificiale, piuttosto che competizione. Ecco come gli sviluppatori possono adattarsi e quali nuove competenze e ruoli dovrebbero prendere in considerazione:

1. Accetta l'intelligenza artificiale come uno strumento (impara a usare in modo efficace gli assistenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale): Innanzitutto, gli sviluppatori dovrebbero familiarizzare con gli strumenti di intelligenza artificiale disponibili. Considera Copilot, ChatGPT o altre IA di codifica come il tuo nuovo partner di programmazione in coppia. Ciò significa imparare a scrivere buoni spunti o commenti per ottenere utili suggerimenti sul codice e sapere come convalidare o eseguire rapidamente il debug del codice generato dall'IA. Proprio come uno sviluppatore ha dovuto imparare il suo IDE o il controllo delle versioni, imparare le stranezze di un assistente AI sta diventando parte del set di competenze. Ad esempio, uno sviluppatore può esercitarsi prendendo un pezzo di codice che ha scritto e chiedendo all'IA di migliorarlo, quindi analizzando le modifiche. Oppure, quando si avvia un'attività, delinearla nei commenti e vedere cosa fornisce l'IA, quindi perfezionarla da lì. Nel tempo, svilupperai l'intuizione per ciò in cui l'IA è brava e come co-creare con essa. Pensala come “Sviluppo assistito dall’intelligenza artificiale” – una nuova abilità da aggiungere alla tua cassetta degli attrezzi. In effetti, gli sviluppatori ora parlano di “ingegneria rapida” come un’abilità – sapere come porre le giuste domande all’IA. Chi la padroneggia può ottenere risultati significativamente migliori dagli stessi strumenti. Ricorda, “gli sviluppatori che utilizzano l’intelligenza artificiale potrebbero sostituire quelli che non lo fanno” – quindi abbraccia la tecnologia e fanne la tua alleata.

2. Concentrarsi sulle competenze di livello superiore (risoluzione dei problemi, progettazione del sistema, architettura): Poiché l'intelligenza artificiale può gestire una codifica di basso livello, gli sviluppatori dovrebbero salire la scala dell'astrazione. Ciò significa porre maggiore enfasi sulla comprensione della progettazione e dell'architettura del sistema. Coltivare competenze nella scomposizione di problemi complessi, nella progettazione di sistemi scalabili e nel prendere decisioni architettoniche, aree in cui l'intuizione umana è cruciale. Concentrarsi sul perché e sul come di una soluzione, non solo sul cosa. Ad esempio, anziché passare tutto il tempo a perfezionare una funzione di ordinamento (quando l'IA può scriverne una per te), dedica del tempo a capire quale approccio di ordinamento è ottimale per il contesto della tua applicazione e come si adatta al flusso di dati del tuo sistema. Pensiero progettuale – considerando le esigenze degli utenti, i flussi di dati e le interazioni dei componenti – saranno molto apprezzati. L'IA può generare codice, ma è lo sviluppatore che decide la struttura complessiva del software e assicura che tutte le parti funzionino in armonia.Affinando il tuo pensiero di ampio respiro, ti rendi indispensabile come la persona che guida l'IA (e il resto del team) nella creazione della cosa giusta. Come ha osservato un rapporto lungimirante, gli sviluppatori dovrebbero “concentrarsi su aree in cui l’intuizione umana è insostituibile, come la risoluzione dei problemi, il design thinking e la comprensione delle esigenze degli utenti.” (L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro)

3. Migliora le tue conoscenze su intelligenza artificiale e apprendimento automatico: Per lavorare insieme all'intelligenza artificiale, è utile comprendere l'intelligenza artificiale. Non tutti gli sviluppatori devono diventare ricercatori di machine learning, ma avere una solida conoscenza del funzionamento di questi modelli sarà utile. Impara le basi del machine learning e del deep learning: non solo questo potrebbe aprire nuovi percorsi di carriera (dato che i lavori correlati all'intelligenza artificiale sono in forte espansione (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024])), ma ti aiuterà anche a usare gli strumenti di intelligenza artificiale in modo più efficace. Se conosci, ad esempio, i limiti di un modello linguistico di grandi dimensioni e come è stato addestrato, puoi prevedere quando potrebbe fallire e progettare i tuoi prompt o test di conseguenza. Inoltre, molti prodotti software stanno ora incorporando funzionalità di intelligenza artificiale (ad esempio, un'app con un motore di raccomandazione o un chatbot). Uno sviluppatore software con una certa conoscenza di ML può contribuire a tali funzionalità o almeno collaborare in modo intelligente con gli scienziati dei dati. Le aree chiave da considerare per l'apprendimento includono: nozioni di base sulla scienza dei dati, come preelaborare i dati, training vs. inferenza e l'etica dell'IA. Familiarizza con i framework di IA (TensorFlow, PyTorch) e i servizi di IA cloud; anche se non stai creando modelli da zero, sapere come integrare un'API di IA in un'app è un'abilità preziosa. In breve, diventare “competenti in materia di intelligenza artificiale” sta rapidamente diventando importante quanto essere competenti in tecnologie web o di database. Gli sviluppatori in grado di spaziare tra il mondo dell'ingegneria del software tradizionale e quello dell'intelligenza artificiale saranno in una posizione privilegiata per guidare i progetti futuri.

4. Sviluppare competenze trasversali più solide e conoscenze di dominio: Man mano che l'intelligenza artificiale si fa carico dei compiti meccanici, le competenze prettamente umane diventano ancora più importanti. Comunicazione, lavoro di squadra e competenza di settore sono aree su cui puntare di più. Lo sviluppo software spesso riguarda la comprensione del dominio del problema, che si tratti di finanza, sanità, istruzione o qualsiasi altro campo, e la sua traduzione in soluzioni. L'intelligenza artificiale non avrà quel contesto o la capacità di interagire con le parti interessate, ma tu sì. Diventare più esperto nel dominio in cui lavori ti rende la persona di riferimento per garantire che il software soddisfi effettivamente le esigenze del mondo reale. Allo stesso modo, concentrati sulle tue capacità di collaborazione: tutoraggio, leadership e coordinamento. I team avranno ancora bisogno di sviluppatori senior per rivedere il codice (incluso il codice scritto dall'intelligenza artificiale), per fare da tutor ai junior sulle best practice e per coordinare progetti complessi. L'intelligenza artificiale non elimina la necessità di interazione umana nei progetti. Infatti, con l'intelligenza artificiale che genera codice, il tutoraggio di uno sviluppatore senior potrebbe spostarsi verso l'insegnamento ai junior come lavorare con l'intelligenza artificiale e convalidarne l'output, piuttosto che come scrivere un for-loop. Essere in grado di guidare gli altri in questo nuovo paradigma è un'abilità preziosa. Inoltre, esercitatevi pensiero critico – mettere in discussione e testare gli output dell'IA e incoraggiare gli altri a fare lo stesso. Coltivare un sano scetticismo e una mentalità di verifica impedirà la dipendenza cieca dall'IA e ridurrà gli errori. In sostanza, migliorare le competenze di cui l'IA è carente: comprendere le persone e il contesto, l'analisi critica e il pensiero interdisciplinare.

5. Apprendimento permanente e adattabilità: Il ritmo del cambiamento nell'AI è estremamente rapido. Ciò che oggi sembra all'avanguardia potrebbe essere obsoleto tra un paio d'anni. Gli sviluppatori devono abbracciare apprendimento permanente più che mai.Ciò potrebbe significare provare regolarmente nuovi assistenti di codifica AI, seguire corsi online o certificazioni in AI/ML, leggere blog di ricerca per rimanere aggiornati su ciò che sta arrivando o partecipare a comunità di sviluppatori incentrate sull'AI. L'adattabilità è fondamentale: sii pronto a passare a nuovi strumenti e flussi di lavoro man mano che emergono. Ad esempio, se arriva un nuovo strumento AI in grado di automatizzare la progettazione dell'interfaccia utente da schizzi, uno sviluppatore front-end dovrebbe essere pronto a imparare e incorporarlo, spostando la propria attenzione forse sul perfezionamento dell'interfaccia utente generata o sul miglioramento dei dettagli dell'esperienza utente che l'automazione ha trascurato. Coloro che trattano l'apprendimento come una parte continua della propria carriera (cosa che molti sviluppatori fanno già) troveranno più facile integrare gli sviluppi AI. Una strategia è quella di dedicare una piccola parte della tua settimana all'apprendimento e alla sperimentazione: considerala come un investimento nel tuo futuro. Le aziende stanno anche iniziando a fornire formazione ai propri sviluppatori sull'uso efficace degli strumenti AI; sfruttare tali opportunità ti metterà in vantaggio. Gli sviluppatori che prospereranno saranno quelli che vedono l'AI come un partner in evoluzione e affinano continuamente il loro approccio al lavoro con quel partner.

6. Esplora ruoli emergenti e percorsi di carriera: Man mano che l'intelligenza artificiale si intreccia con lo sviluppo, emergono nuove opportunità di carriera. Ad esempio, Ingegnere rapido O Specialista in integrazione AI sono ruoli focalizzati sulla creazione di prompt, flussi di lavoro e infrastrutture adeguati per utilizzare l'intelligenza artificiale nei prodotti. Un altro esempio è Ingegnere etico dell'intelligenza artificiale O Revisore AI – ruoli che si concentrano sulla revisione degli output di IA per pregiudizi, conformità e correttezza. Se sei interessato a queste aree, posizionarti con le giuste conoscenze potrebbe aprire queste nuove strade. Anche all'interno dei ruoli classici, potresti trovare nicchie come "sviluppatore frontend assistito da IA" vs "sviluppatore backend assistito da IA" dove ognuno utilizza strumenti specializzati. Tieni d'occhio il modo in cui le organizzazioni stanno strutturando i team attorno all'IA. Alcune aziende hanno "corporazioni di IA" o centri di eccellenza per guidare l'adozione dell'IA nei progetti: essere attivi in ​​tali gruppi può metterti in prima linea. Inoltre, considera di contribuire allo sviluppo degli strumenti di IA stessi: ad esempio, lavorando su progetti open source che migliorano gli strumenti per gli sviluppatori (forse migliorando la capacità dell'IA di spiegare il codice, ecc.). Ciò non solo approfondisce la tua comprensione della tecnologia, ma ti colloca anche in una comunità che sta guidando il cambiamento. La linea di fondo è essere proattivi su agilità di carrieraSe parti del tuo attuale lavoro diventano automatizzate, sii pronto a passare a ruoli che progettano, supervisionano o potenziano quelle parti automatizzate.

7. Mantenere e mettere in mostra la qualità umana: In un mondo in cui l'intelligenza artificiale può generare codice medio per il problema medio, gli sviluppatori umani dovrebbero sforzarsi di produrre il eccezionale E empatico soluzioni che l'IA non può. Ciò potrebbe significare concentrarsi sulla finezza dell'esperienza utente, sulle ottimizzazioni delle prestazioni per scenari insoliti o semplicemente scrivere codice pulito e ben documentato (l'IA non è brava a scrivere documentazione significativa o commenti di codice comprensibili: puoi aggiungere valore lì!). Fai in modo di integrare l'intuizione umana nel lavoro: ad esempio, se un'IA genera un pezzo di codice, aggiungi commenti che spiegano la logica in un modo che un altro essere umano possa capire in seguito, oppure lo modifichi per renderlo più leggibile. In questo modo, stai aggiungendo un livello di professionalità e qualità che manca al lavoro puramente generato dalle macchine. Nel tempo, costruire una reputazione per un software di alta qualità che "funziona e basta" nel mondo reale ti distinguerà. Clienti e datori di lavoro apprezzeranno gli sviluppatori che possono combinare l'efficienza dell'intelligenza artificiale con l'abilità umana.

Consideriamo anche come i percorsi educativi potrebbero adattarsi. I nuovi sviluppatori che entrano nel settore non dovrebbero rifuggire gli strumenti di intelligenza artificiale nel loro processo di apprendimento.Al contrario, l'apprendimento con L'intelligenza artificiale (ad esempio, usare l'intelligenza artificiale per aiutare con i compiti o i progetti, quindi analizzare i risultati) può accelerare la loro comprensione. Tuttavia, è fondamentale anche imparare i fondamenti in modo approfondito – algoritmi, strutture dati e concetti di programmazione di base – in modo da avere una solida base e poter dire quando l'IA sta andando fuori strada. Poiché l'IA gestisce semplici esercizi di codifica, i programmi di studio potrebbero dare più peso ai progetti che richiedono progettazione e integrazione. Se sei un principiante, concentrati sulla creazione di un portfolio che dimostri la tua capacità di risolvere problemi complessi e di usare l'IA come uno dei tanti strumenti.

Per riassumere la strategia di adattamento: sii il pilota, non il passeggero. Utilizza strumenti di intelligenza artificiale, ma non diventare troppo dipendente da essi o compiacente. Continua ad affinare gli aspetti unicamente umani dello sviluppo. Grady Booch, un rispettato pioniere dell'ingegneria del software, lo ha detto bene: "L'intelligenza artificiale cambierà radicalmente il significato di essere un programmatore. Non eliminerà i programmatori, ma richiederà loro di sviluppare nuove competenze e lavorare in nuovi modi". (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]). Sviluppando in modo proattivo queste nuove competenze e modalità di lavoro, gli sviluppatori possono assicurarsi di rimanere al posto di guida della propria carriera.

Per riassumere questa sezione, ecco una checklist di riferimento rapido per gli sviluppatori che desiderano rendere la propria carriera a prova di futuro nell'era dell'intelligenza artificiale:

Strategia di adattamento	Cosa fare
Scopri gli strumenti AI	Fai pratica con Copilot, ChatGPT, ecc. Impara a creare prompt e a convalidare i risultati.
Concentrarsi sulla risoluzione dei problemi	Migliora le competenze di progettazione e architettura del sistema. Affronta il "perché" e il "come", non solo il "cosa".
Migliorare le competenze in AI/ML	Apprendi le basi del machine learning e della data science. Comprendi come funzionano i modelli AI e come integrarli.
Rafforzare le competenze trasversali	Migliora la comunicazione, il lavoro di squadra e la competenza di dominio. Sii il ponte tra la tecnologia e le esigenze del mondo reale.
Apprendimento permanente	Rimani curioso e continua a imparare nuove tecnologie. Unisciti alle community, segui corsi e sperimenta nuovi strumenti di sviluppo AI.
Esplora nuovi ruoli	Tieni d'occhio i ruoli emergenti (revisore dell'intelligenza artificiale, ingegnere dei prompt, ecc.) e sii pronto a cambiare se ti interessano.
Mantenere la qualità e l'etica	Esaminare sempre l'output AI per la qualità. Aggiungere il tocco umano: documentazione, considerazioni etiche, modifiche incentrate sull'utente.

Seguendo queste strategie, gli sviluppatori possono volgere la rivoluzione dell'IA a loro vantaggio. Coloro che si adatteranno scopriranno che l'IA migliora le loro capacità e consente loro di produrre software migliori che mai, anziché renderli obsoleti.

Prospettive future: collaborazione tra intelligenza artificiale e sviluppatori

Cosa riserva il futuro alla programmazione in un mondo guidato dall'intelligenza artificiale? Sulla base delle tendenze attuali, possiamo aspettarci un futuro in cui L'intelligenza artificiale e gli sviluppatori umani lavorano a stretto contatto ancora più strettamente. Il ruolo del programmatore continuerà probabilmente a spostarsi verso una posizione di supervisione e creativa, con l'IA che gestisce la maggior parte del "lavoro pesante" sotto la guida umana. In questa sezione conclusiva, proiettiamo alcuni scenari futuri e rassicuriamo che le prospettive per gli sviluppatori possono rimanere positive, a patto che continuiamo ad adattarci.

Nel prossimo futuro (i prossimi 5-10 anni), è molto probabile che l'IA diventerà onnipresente nel processo di sviluppo come i computer stessi. Proprio come oggi nessuno sviluppatore scrive codice senza un editor o senza Google/StackOverflow a portata di mano, presto nessuno sviluppatore scriverà codice senza una qualche forma di assistenza AI in esecuzione in background. Ambienti di sviluppo integrati (IDE) si stanno già evolvendo per includere funzionalità basate sull'intelligenza artificiale al loro interno (ad esempio, editor di codice che possono spiegarti il ​​codice o suggerire intere modifiche al codice in un progetto). Potremmo raggiungere un punto in cui il lavoro principale di uno sviluppatore è formulare problemi e vincoli in modo che un'IA possa comprendere, quindi curare e perfezionare le soluzioni fornite dall'IACiò assomiglia a una forma di programmazione di livello superiore, a volte soprannominata “programmazione rapida” o “orchestrazione dell’IA”.

Tuttavia, l'essenza di ciò che deve essere fatto, ovvero risolvere i problemi delle persone, rimane invariata. Un'IA futura potrebbe essere in grado di generare un'intera app da una descrizione ("costruiscimi un'app mobile per prenotare appuntamenti dal medico"), ma il lavoro di chiarire tale descrizione, assicurandosi che sia corretta e perfezionando il risultato per soddisfare gli utenti coinvolgerà gli sviluppatori (insieme a designer, product manager, ecc.). Infatti, se la generazione di app di base diventa facile, la creatività umana e l'innovazione nel software diventeranno ancora più cruciali per differenziare i prodotti. Potremmo assistere a un fiorire di software, in cui molte applicazioni di routine sono generate dall'intelligenza artificiale, mentre gli sviluppatori umani si concentrano sui progetti all'avanguardia, complessi o creativi che spingono i confini.

C'è anche la possibilità che il la barriera all'ingresso per la programmazione sarà abbassata – il che significa che più persone che non sono ingegneri informatici tradizionali (ad esempio, un analista aziendale o uno scienziato o un addetto al marketing) potrebbero creare software utilizzando strumenti di intelligenza artificiale (la continuazione del movimento "no-code/low-code" potenziato dall'intelligenza artificiale). Ciò non elimina la necessità di sviluppatori professionisti; piuttosto, la modifica. In tali casi, gli sviluppatori potrebbero assumere un ruolo di consulenza o guida, assicurando che queste app sviluppate dai cittadini siano sicure, efficienti e manutenibili. I programmatori professionisti potrebbero concentrarsi sulla creazione di piattaforme e API che i "non programmatori" assistiti dall'intelligenza artificiale utilizzano.

Dal punto di vista lavorativo, alcuni ruoli di programmazione potrebbero diminuire mentre altri potrebbero crescere. Ad esempio, alcuni posizioni di codifica entry-level potrebbero ridursi di numero se le aziende si affidano all'IA per compiti semplici. Si può immaginare che una piccola startup in futuro necessiti forse della metà del numero di sviluppatori junior perché i loro sviluppatori senior, dotati di IA, possono svolgere gran parte del lavoro di base. Ma allo stesso tempo, appariranno lavori completamente nuovi (come abbiamo discusso nella sezione sull'adattamento). Inoltre, man mano che il software permea sempre di più l'economia (con l'IA che genera software per esigenze di nicchia), la domanda complessiva di lavori correlati al software potrebbe continuare a crescere. La storia mostra che l'automazione spesso porta a Di più posti di lavoro a lungo termine, sebbene siano lavori diversi, ad esempio l'automazione di alcune attività di produzione ha portato a una crescita dei lavori di progettazione, manutenzione e miglioramento dei sistemi automatizzati. Nel contesto dell'intelligenza artificiale e della programmazione, mentre alcune attività che un junior dev era solito svolgere sono automatizzate, l'ambito generale del software che vogliamo creare si espande (perché ora è più economico/veloce crearlo), il che può portare a Di più progetti e quindi la necessità di una maggiore supervisione umana, gestione dei progetti, architettura, ecc. Un rapporto del World Economic Forum sui lavori futuri ha suggerito che i ruoli nello sviluppo di software e nell'intelligenza artificiale sono tra quelli crescente richiesta, non in calo, a causa della trasformazione digitale.

Dovremmo anche considerare il Previsione 2040 menzionato in precedenza: i ricercatori dell'Oak Ridge National Lab hanno suggerito che entro il 2040, “le macchine… scriveranno la maggior parte del loro codice” (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]). Se ciò si rivelasse accurato, cosa rimarrebbe ai programmatori umani? Probabilmente, l'attenzione si concentrerebbe su una guida di altissimo livello (dire alle macchine cosa Noi vogliono che realizzino a grandi linee) e su aree che implicano un'integrazione complessa di sistemi, la comprensione della psicologia umana o nuovi domini di problemi. Anche in uno scenario del genere, gli esseri umani assumerebbero ruoli simili a progettisti di prodotti, ingegneri dei requisiti, E Formatori/verificatori di intelligenza artificialeIl codice potrebbe in gran parte scriversi da solo, ma qualcuno deve decidere quale codice dovrebbe essere scritto e perché, e quindi verificare che il risultato finale sia corretto e allineato con gli obiettivi. È analogo a come le auto a guida autonoma potrebbero un giorno guidarsi da sole, ma si continua a dire all'auto dove andare e si interviene in situazioni complesse, inoltre gli esseri umani progettano le strade, le leggi sul traffico e tutte le infrastrutture attorno a essa.

La maggior parte degli esperti prevede quindi un futuro di collaborazione, non sostituzioneCome ha affermato una società di consulenza tecnologica, “il futuro dello sviluppo non è una scelta tra esseri umani o intelligenza artificiale, ma una collaborazione che sfrutti il ​​meglio di entrambi”. (L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro) L'intelligenza artificiale trasformerà senza dubbio lo sviluppo del software, ma si tratta più di un'evoluzione del ruolo dello sviluppatore che di un'estinzione. Gli sviluppatori che “accogliere i cambiamenti, adattare le proprie competenze e concentrarsi sugli aspetti unicamente umani del proprio lavoro” scoprirà che l'IA migliora le loro capacità anziché diminuirne il valore.

Possiamo tracciare un parallelo con un altro campo: si consideri l'ascesa della progettazione assistita da computer (CAD) in ingegneria e architettura. Questi strumenti hanno sostituito ingegneri e architetti? No, li hanno resi più produttivi e hanno permesso loro di creare progetti più complessi. Ma la creatività umana e il processo decisionale sono rimasti centrali. Allo stesso modo, l'IA può essere vista come Computer-Assisted Coding: aiuterà a gestire la complessità e il lavoro sporco, ma lo sviluppatore rimane il progettista e il decisore.

Nel lungo termine, se immaginiamo un'intelligenza artificiale veramente avanzata (ad esempio, una qualche forma di intelligenza artificiale generale che Potevo in teoria fare la maggior parte di ciò che un essere umano può fare), i cambiamenti sociali ed economici sarebbero molto più ampi della sola programmazione. Non ci siamo ancora arrivati ​​e abbiamo un controllo significativo su come integriamo l'IA nel nostro lavoro. Il percorso prudente è continuare a integrare l'IA in modi che aumentare il potenziale umano. Ciò significa investire in strumenti e pratiche (e politiche) che tengano gli esseri umani informati. Vediamo già aziende che stabiliscono Governance dell'intelligenza artificiale – linee guida su come l’intelligenza artificiale dovrebbe essere utilizzata nello sviluppo per garantire risultati etici ed efficaci (Un sondaggio rivela l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'esperienza degli sviluppatori - Il blog di GitHub). Questa tendenza è destinata a crescere, garantendo che la supervisione umana diventi formalmente parte integrante del processo di sviluppo dell'intelligenza artificiale.

In conclusione, alla domanda “L’intelligenza artificiale sostituirà i programmatori?” si può rispondere: No, ma cambierà in modo significativo il modo in cui lavorano i programmatori. Le parti banali della programmazione sono sulla buona strada per essere per lo più automatizzate. Le parti creative, stimolanti e incentrate sull'uomo sono qui per restare e, in effetti, diventeranno più importanti. Il futuro vedrà probabilmente i programmatori lavorare fianco a fianco con assistenti AI sempre più intelligenti, proprio come un membro del team. Immagina di avere un collega AI in grado di sfornare codice 24 ore su 24, 7 giorni su 7: è un grande aumento di produttività, ma ha comunque bisogno di qualcuno che gli dica su quali attività lavorare e che controlli il suo lavoro.

IL migliori risultati sarà raggiunto da coloro che trattano l'IA come un collaboratore. Come ha detto un CEO, "L'intelligenza artificiale non sostituirà i programmatori, ma i programmatori che utilizzano l'intelligenza artificiale sostituiranno quelli che non la utilizzano". In termini pratici, questo significa che spetta agli sviluppatori evolversi con la tecnologia. La professione di programmatore non sta morendo, è adattare. Ci saranno molti software da sviluppare e problemi da risolvere nel prossimo futuro, forse anche più di oggi. Restando istruiti, flessibili e concentrandosi su ciò che gli esseri umani sanno fare meglio, gli sviluppatori possono assicurarsi una carriera di successo e appagante in collaborazione con l'intelligenza artificiale.

Infine, vale la pena celebrare il fatto che stiamo entrando in un'era in cui gli sviluppatori hanno superpoteri a loro disposizione. La prossima generazione di programmatori realizzerà in poche ore ciò che prima richiedeva giorni e affronterà problemi prima irraggiungibili, sfruttando l'intelligenza artificiale. Piuttosto che la paura, il sentimento che si sta muovendo in avanti può essere uno di ottimismo e curiositàFinché ci avviciniamo all'IA con gli occhi aperti, consapevoli dei suoi limiti e consapevoli della nostra responsabilità, possiamo dare forma a un futuro in cui l'IA e i programmatori insieme costruiscono sistemi software straordinari, ben oltre ciò che entrambi potrebbero fare da soli. La creatività umana unita all'efficienza delle macchine è una combinazione potente. Alla fine, non si tratta di sostituzione, ma sulla sinergia. La storia dell'intelligenza artificiale e dei programmatori è ancora in fase di scrittura, e sarà scritta da Entrambi uomo e macchina, insieme.

Fonti:

1. Centro Cervello, “C’è un futuro per gli ingegneri del software? L’impatto dell’intelligenza artificiale [2024]” (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]).

2. Brainhub, citazioni di esperti di Satya Nadella e Jeff Dean sull'intelligenza artificiale come strumento, non come sostituto (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]) (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]).

3. Medio (PyCoach), “L’intelligenza artificiale sostituirà i programmatori? La verità dietro l’hype”, notando la realtà sfumata contro l'hype (L'intelligenza artificiale sostituirà i programmatori? La verità dietro l'hype | di The PyCoach | Artificial Corner | Mar, 2025 | Medium) e la citazione di Sam Altman secondo cui l'intelligenza artificiale è adatta a svolgere determinati compiti ma non a svolgere lavori a pieno titolo.

4. Guru del design, “L’intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori… (2025)”, sottolineando che l'intelligenza artificiale aumentare e valorizzare gli sviluppatori anziché renderli ridondanti (L'intelligenza artificiale sostituirà gli sviluppatori nel 2025: uno sguardo al futuro) ed elencando le aree in cui l'intelligenza artificiale è in ritardo (creatività, contesto, etica).

5. Sondaggio sugli sviluppatori di Stack Overflow 2023, utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale da parte del 70% degli sviluppatori, scarsa fiducia nell'accuratezza (il 3% si fida molto) (Il 70% degli sviluppatori utilizza strumenti di codifica AI, il 3% ha grande fiducia nella loro accuratezza - ShiftMag).

6. Sondaggio GitHub 2023, che mostra che il 92% degli sviluppatori ha provato strumenti di codifica AI e il 70% ne vede i vantaggi (Un sondaggio rivela l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'esperienza degli sviluppatori - Il blog di GitHub).

7. Ricerca GitHub Copilot, che ha rilevato un completamento delle attività più veloce del 55% con l'assistenza dell'intelligenza artificiale (Ricerca: quantificazione dell'impatto di GitHub Copilot sulla produttività e la felicità degli sviluppatori - Il blog di GitHub).

8. GeekWire, sul fatto che AlphaCode di DeepMind si comporta al livello medio dei programmatori umani (top 54%) ma è lontano dai migliori performer (AlphaCode di DeepMind è all'altezza delle capacità del programmatore medio).

9. IndiaToday (febbraio 2025), riassunto della visione di Sam Altman di “colleghi” di intelligenza artificiale che svolgono compiti da ingegneri junior ma “non sostituirà completamente gli esseri umani” (Sam Altman afferma che gli agenti di intelligenza artificiale presto svolgeranno compiti che fanno gli ingegneri del software: la storia completa in 5 punti - India Today).

10. McKinsey & Company stima che circa l'80% dei lavori di programmazione rimarrà incentrato sull'uomo nonostante l'automazione (C'è un futuro per gli ingegneri del software? L'impatto dell'intelligenza artificiale [2024]).