L'AI che scrive codice non è necessariamente una cattiva notizia
Perché, da sviluppatore, non vedo l'AI come una minaccia al mestiere, e quali sono invece i rischi veri da tenere d'occhio.
Negli ultimi mesi, ogni volta che si parla di AI tra sviluppatori, l’atmosfera cambia. Qualcuno è entusiasta, qualcuno è preoccupato, molti sono semplicemente stanchi di sentirne parlare.
La paura di fondo è comprensibile: se una macchina scrive codice, a cosa servo io? Provo a dire come la vedo, da persona che scrive software da dieci anni e che usa questi strumenti ogni giorno.
Il codice non è mai stato il prodotto
La prima cosa che mi viene da dire è che il nostro lavoro non è mai stato scrivere codice. Il codice è il mezzo. Il lavoro è far funzionare qualcosa per qualcuno: un gestionale che fa risparmiare ore a un ufficio, una piattaforma che regge migliaia di ordini, un’applicazione che un operatore usa tutto il giorno senza imprecare.
Chi si è sempre visto come “quello che scrive le righe” ha motivo di preoccuparsi. Chi si è sempre visto come “quello che risolve il problema” ha in mano uno strumento in più.
C’è molto più software da fare di quanto pensiamo
Una cosa che si dimentica spesso: la quantità di software che le aziende vorrebbero e non hanno è enorme.
In quasi ogni azienda in cui entro c’è un elenco di cose che “sarebbe bello avere”: il collegamento tra due sistemi, il report che oggi si fa a mano, l’app per chi lavora fuori sede. Non si fanno perché costano troppo o perché non c’è nessuno che le segua.
Se scrivere software costa meno, molte di queste cose diventano possibili. E qualcuno dovrà progettarle, costruirle, metterle in produzione e mantenerle. Per come la vedo io, la domanda di software crescerà.
Si toglie la parte noiosa
Ammettiamolo: una parte del nostro lavoro era ripetitiva. Il quarto form di inserimento uguale agli altri tre. La migrazione del database da scrivere a mano. I test per un codice che conoscevamo a memoria.
Delegare quella parte non mi manca. Mi lascia più tempo per le cose che richiedono testa: il modello dei dati, l’architettura, la conversazione con il cliente, il problema strano che nessuno ha mai visto.
I rischi veri, però, ci sono
Non voglio fare quello che dice che va tutto bene. I rischi ci sono, solo che secondo me non sono quelli di cui si parla di più.
Il primo è la quantità. Generare codice è diventato facilissimo, e ogni riga generata va mantenuta. Un progetto può riempirsi in poco tempo di codice che nessuno ha davvero capito. Fra un anno qualcuno dovrà metterci le mani.
Il secondo è la formazione. Se chi inizia oggi delega tutto fin dal primo giorno, rischia di non sviluppare mai quel senso di come funzionano le cose che serve proprio per controllare il lavoro dell’AI. Ne parlo in un altro articolo, ma è il tema che mi preoccupa di più.
Il terzo è la fiducia cieca. Il codice generato ha spesso un’aria molto convincente. Ordinato, commentato, ben formattato. E a volte è sbagliato in modi sottili. Serve qualcuno che lo legga con spirito critico.
Quindi?
Quindi non penso che sia la fine del mestiere. Penso che sia un cambio di peso: meno valore nella velocità di battitura, più valore nel giudizio.
È un cambio che chiede di adattarsi, e adattarsi costa fatica. Ma è anche un’occasione per fare il lavoro che, in fondo, ci piaceva di più fin dall’inizio: capire problemi e risolverli.
Hai un progetto fermo perché sembrava troppo costoso da sviluppare? Forse oggi non lo è più. Raccontamelo in una call di 30 minuti. Prenota la call.