L’hype e le promesse dell’industria tech sul coding assistito con AI si stanno scontrando con risultati deludenti. Secondo un rapporto di Bain & Company, nonostante la programmazione sia stata uno dei primi settori ad adottare l’IA generativa, i benefici si rivelano modesti e difficilmente si traducono in ritorni economici concreti. L’adozione rimane bassa anche tra le aziende che hanno implementato questi strumenti, mentre i guadagni di produttività del 10-15% registrati in alcuni casi non compensano gli investimenti sostenuti.
Ricerche indipendenti evidenziano criticità ancora più marcate. Uno studio di Model Evaluation & Threat Research ha rilevato che gli sviluppatori impiegano in media il 19% di tempo in più quando utilizzano strumenti basati su IA, principalmente a causa delle allucinazioni generate dai modelli, che richiedono continue correzioni. La società di sicurezza Apiiro ha documentato un aumento di 10 volte dei problemi di sicurezza nel codice prodotto con AI, mentre Stack Overflow registra un calo della fiducia degli sviluppatori verso queste tecnologie.
Il settore è alla ricerca di strategie per sfruttare pienamente il potenziale della tecnologia. Gli esperti sottolineano che i benefici reali emergeranno solo integrando l’IA nell’intero ciclo di sviluppo software, e non limitandosi alla sola fase di codifica. Tuttavia, questo approccio richiede cambiamenti organizzativi significativi per evitare colli di bottiglia nei processi downstream. Resta inoltre aperta la questione delle “IA agentiche” autonome e della definizione di metriche condivise per valutare gli effettivi guadagni di produttività.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (10/08/2025).
