A chi è più facile spiegare cosa fare: all’IA o a uno sviluppatore software?

Da persona che continua a programmare e allo stesso tempo guida team di sviluppatori, mi sono posto una domanda sorprendentemente semplice: a chi è più facile spiegare un compito, a un’IA o a uno sviluppatore umano?

La risposta non è così immediata come potrebbe sembrare. Ma rifletterci ha cambiato il mio modo di pensare allo sviluppo del software e alla costruzione dei team.

Negli anni Novanta e nei primi anni Duemila lo sviluppo software era ancora un settore relativamente giovane. I processi evolvevano rapidamente, le metodologie cambiavano e molti team operavano secondo regole che potevano cambiare quasi da un giorno all’altro.

A un certo punto, dopo il 2011, lo sviluppo software è diventato molto più strutturato. Processi, ruoli, metodologie e aspettative si sono via via consolidati.

Almeno nella mia esperienza, gli sviluppatori con cui lavoravo in quei primi anni potevano ricevere un compito descritto in una sola frase o in un breve paragrafo. Il project manager indicava la direzione e lo sviluppatore capiva come realizzarla.

Negli ultimi 15 anni è gradualmente avvenuto il contrario. I requisiti devono sempre più spesso essere tradotti in specifiche dettagliate da business analyst o team lead: persone più esperte, da cui ci si aspetta che pensino in anticipo, prevedano i casi limite e definiscano esattamente come deve comportarsi il sistema. E gli sviluppatori sono diventati sempre più esecutori silenziosi di quelle specifiche.

Chiedete a uno sviluppatore: «Perché il sistema si comporta in modo così assurdo?» La risposta è spesso: «Perché è quello che c’era scritto nei requisiti.» Per i project manager, questo può trasformare lo sviluppo quotidiano in un incubo.

Ultimamente mi sono ritrovato a dedicare troppo tempo a gestire discussioni tra specialisti tecnici, analisti e project manager, invece di concentrarmi sulla costruzione di un buon prodotto.

Ci sono disaccordi, frustrazioni, bug, funzionalità incomplete, incomprensioni e discussioni infinite su chi fosse il responsabile. E molto spesso dietro a tutto questo c’è una causa sorprendentemente umana: l’ego. Il bisogno interiore di dimostrare: «Avevo ragione io. Il problema l’ha causato lui. O lei. O qualcun altro.»

È un comportamento profondamente umano. Ed è proprio qui che lo sviluppo software con l’IA cambia le regole del gioco.

A partire dal 2024 circa ho iniziato a usare l’IA in modo molto più intensivo nel mio lavoro di sviluppo. E mi sono sorpreso a fare un pensiero piuttosto scomodo.

Se uno sviluppatore ha bisogno di una specifica tecnica completamente dettagliata, di un’architettura, del design del database, di casi di test, casi limite e criteri di accettazione precisi prima di poter iniziare a lavorare, perché non dare tutto questo direttamente all’IA?

L’IA non discute. L’IA non prende i requisiti sul personale. L’IA può individuare le contraddizioni in una specifica. E invece di aspettare settimane che uno sviluppatore implementi qualcosa, spesso si può avere un prototipo funzionante in poche ore.

Anche quando il risultato è sbagliato, modificare le istruzioni e riprovare può essere molto più semplice che cambiare il comportamento di uno sviluppatore umano che ha già passato giorni a implementare la sua interpretazione iniziale.

Ho iniziato a farlo ripetutamente e i risultati sono stati quasi sconvolgenti. All’improvviso tutto sembrava molto più semplice. È uno dei motivi per cui credo che lo sviluppo con l’IA stia cambiando non solo il modo in cui scriviamo software, ma anche il modo in cui organizziamo interi team di sviluppo.

C’è una distinzione importante. L’IA non rende necessariamente superfluo un buon sviluppatore. Al contrario, gli sviluppatori che usano l’IA possono diventare molto più produttivi di quelli che lavorano senza.

Uno sviluppatore che comprende il problema di business, sa ragionare sull’architettura e sa validare il codice generato dall’IA opera a un livello di produttività completamente diverso.

La competenza non è più semplicemente «Sai scrivere il codice?». Diventa sempre più «Sai capire il problema, spiegarlo all’IA, valutare il risultato e migliorarlo?». È un insieme di competenze radicalmente diverso.

Come molti miei colleghi, ho scoperto un effetto collaterale di questa nuova produttività. L’IA non ha ridotto il mio carico di lavoro. L’ha aumentato.

A prima vista sembra assurdo. Se l’IA rende gli sviluppatori molto più produttivi, i manager non dovrebbero avere meno da fare? Nella mia esperienza può succedere il contrario.

Nei primi anni Duemila guidavo una decina di programmatori. Non avevano bisogno di specifiche estremamente dettagliate da parte mia. Davo loro una direzione e trovavano da soli l’implementazione. Mi sentivo un leader tecnico.

Intorno al 2015 guidavo circa 20 programmatori, insieme a diversi analisti e project manager. Il mio ruolo somigliava sempre meno a quello di un leader tecnico e sempre più a quello di uno psicologo, e a volte di una babysitter.

E ora, nel 2026, sta accadendo qualcosa di completamente diverso. Con l’IA posso fare personalmente ciò che prima richiedeva molti sviluppatori su più progetti in parallelo. E invece di ricevere soluzioni dagli sviluppatori, sento sempre più spesso: «Dammi i requisiti.» «Dammi la specifica.» «Dimmi esattamente cosa devo costruire.»

Il collo di bottiglia si è spostato. L’IA ha reso l’implementazione molto più economica e veloce. Ma il mio cervello da ingegnere e architetto è sovraccarico di progettazione, analisi, invenzione, validazione e decisioni. Sembra che si stia verificando una sorta di reazione inversa.

Tutto questo ha implicazioni importanti anche per l’IA nel project management. Per anni project manager e responsabili tecnici hanno dedicato enormi quantità di tempo a tradurre idee in task, scomporre i requisiti, chiarire ambiguità, scrivere criteri di accettazione, coordinare gli sviluppatori e risolvere incomprensioni.

Oggi l’IA può partecipare a molte di queste attività. Può aiutare a trasformare un’idea di business in requisiti tecnici. Può individuare le informazioni mancanti. Può generare user story e criteri di accettazione. Può proporre architetture e approcci di implementazione. Può persino creare un primo prototipo funzionante.

Ciò significa che l’IA nel project management non riguarda semplicemente l’automazione del lavoro amministrativo. Può cambiare l’intero rapporto tra requisiti di business, project manager, architetti e sviluppatori software.

Ma c’è un problema. Qualcuno deve ancora pensare.

Questo ci riporta alla domanda iniziale. Per molti compiti, la risposta è chiaramente l’IA.

L’IA è straordinariamente tollerante verso le istruzioni dettagliate. Non si offende quando i requisiti cambiano. Può mettere in discussione le contraddizioni, esplorare alternative, generare prototipi, testare idee e iterare a grandissima velocità.

Alle aziende che, per qualunque motivo, evitano ancora le tecnologie di sviluppo software basate sull’IA, faccio una previsione piuttosto netta: nel prossimo futuro dovranno affrontare seri problemi di competitività.

Questo è particolarmente importante quando si parla di sviluppo software su misura nel 2026. Il modello tradizionale, con un grande team di sviluppatori che passa settimane a tradurre specifiche dettagliate in codice, è già messo in discussione da un nuovo modello in cui team più piccoli ottengono molto di più grazie all’IA.

Ma c’è un’altra conclusione altrettanto importante. Sostituire i programmatori umani con l’IA non è la risposta. Creerebbe semplicemente un’altra crisi.

La vera opportunità è aumentare la percentuale di sviluppatori capaci di pensare in modo analitico. Servono sviluppatori che non si chiedano semplicemente «Cosa dice esattamente la specifica?», ma piuttosto «Quale problema stiamo davvero cercando di risolvere?».

Sono queste le persone che abbracceranno l’IA invece di temerla. La useranno come amplificatore della propria intelligenza, creatività ed esperienza ingegneristica.

E quando ciò accadrà, la produttività dello sviluppo software non aumenterà semplicemente di qualche punto percentuale. Potrebbe crescere in modo esponenziale.

I migliori sviluppatori del futuro potrebbero non essere quelli che scrivono codice più velocemente. Potrebbero essere quelli che pensano meglio, fanno le domande migliori e lavorano in modo più efficace con l’IA.

Credo che stiamo entrando in un’epoca in cui il costo della programmazione in sé non è più l’ostacolo principale. Scrivere codice costa sempre meno.

La parte difficile e di valore si sta spostando altrove: progettare, inventare, capire, decidere e immaginare cosa debba essere costruito in primo luogo. Il vero vantaggio competitivo apparterrà a chi saprà unire la creatività e il pensiero analitico umani alle enormi capacità di esecuzione dell’IA.

Questo è particolarmente significativo per le aziende che operano nello sviluppo software su misura nel 2026. Il vantaggio competitivo potrebbe derivare sempre meno dall’avere più sviluppatori e sempre più dall’avere menti migliori, capaci di sfruttare l’IA.

Il futuro dello sviluppo software, quindi, potrebbe non consistere nell’IA che sostituisce i programmatori. Potrebbe consistere nei programmatori che imparano a pensare come architetti, inventori e product designer, mentre l’IA si occupa di una parte sempre maggiore dell’implementazione. E forse è questa la vera trasformazione che stiamo appena iniziando a vedere.