C’è stato un giorno in cui Carla Rover è scoppiata in lacrime per mezz’ora. Il motivo? Dover ricominciare da zero un intero progetto che aveva affidato con fiducia al “vibe coding”, la programmazione assistita dall’intelligenza artificiale.
Con quindici anni di esperienza alle spalle, principalmente come sviluppatrice web, Carla non è certo una novellina. Oggi sta dando vita a una startup insieme a suo figlio, specializzata nella creazione di modelli di machine learning su misura per i marketplace.
Per lei, il vibe coding era come un tovagliolo da cocktail, tanto affascinante quanto sterminato, su cui schizzare idee all’infinito. Tuttavia, gestire il codice generato dall’IA destinato alla produzione si è rivelato “peggio che fare da babysitter”, racconta, perché questi modelli possono sabotare il lavoro in modi del tutto imprevedibili.
La scelta di affidarsi all’intelligenza artificiale era nata da un’esigenza concreta: la sua startup doveva correre, e gli strumenti di IA promettevano proprio questo, velocità.
“La fretta di ottenere risultati mi ha spinta a cercare una scorciatoia, così non ho controllato manualmente i file dopo la revisione automatica”, ammette. “Quando l’ho fatto, ho scoperto un’infinità di errori. Usando uno strumento di terze parti, ne sono emersi ancora di più. È stata una lezione durissima.”
Il risultato? Lei e suo figlio hanno dovuto gettare tutto e ripartire da capo. Da qui, le lacrime. “L’errore è stato delegare come se il copilota fosse un dipendente”, riflette. “Ma non lo è affatto.”
La storia di Carla non è un caso isolato. Molti programmatori esperti si rivolgono all’IA per accelerare il proprio lavoro, ma finiscono per ritrovarsi a fare da supervisori, costretti a riscrivere e verificare meticolosamente ogni riga di codice che l’intelligenza artificiale produce.
Un recente rapporto della società Fastly ha messo in luce una realtà sorprendente: quasi il 95% degli sviluppatori intervistati dedica tempo extra a correggere il codice generato dall’IA. Un fardello che, nella maggior parte dei casi, ricade sulle spalle dei programmatori più senior.
Questi veterani del codice si scontrano con problemi di ogni tipo: da nomi di pacchetti inventati di sana pianta a causa di “allucinazioni” dell’IA, fino alla cancellazione di informazioni cruciali e all’introduzione di gravi vulnerabilità di sicurezza. Se non supervisionato, il codice prodotto dall’IA può trasformare un software in un campo minato di bug.
La situazione è diventata così comune da aver dato origine a una nuova, e forse ironica, figura professionale: lo “specialista nella pulizia del vibe code”.
Abbiamo raccolto le testimonianze di programmatori esperti sull’uso quotidiano del codice generato dall’IA e sulla loro visione del futuro. Le opinioni sono variegate, ma una certezza le accomuna: la tecnologia ha ancora molta strada da fare.
“Usare un copilota AI per programmare è un po’ come dare una caffettiera bollente a un bambino sveglio di sei anni e dirgli: ‘Portala in sala da pranzo e servi il caffè a tutti'”, spiega Carla con una metafora calzante.
Potrebbe riuscirci? Forse. Potrebbe combinare un disastro? È quasi certo. E la cosa peggiore è che, se fallisce, molto probabilmente non te lo dirà. “Questo non significa che il bambino non sia intelligente”, conclude. “Significa solo che non puoi delegargli completamente un compito così delicato.”
“Hai assolutamente ragione!”
Anche Feridoon Malekzadeh, un veterano con oltre vent’anni di esperienza nello sviluppo di software e prodotti, paragona il vibe coding a un bambino, o meglio, a un adolescente.
Attualmente impegnato a lanciare la sua startup, fa largo uso di piattaforme di programmazione assistita. Per diletto, sperimenta anche con app più leggere, come una che traduce lo slang della Generazione Alpha per i Boomer.
Apprezza la possibilità di portare avanti i progetti in autonomia, risparmiando tempo e risorse, ma è categorico: affidarsi al vibe coding non è come assumere uno stagista. Piuttosto, è come “ingaggiare il proprio figlio adolescente, testardo e insolente, per farsi dare una mano”.
“È come chiedere a un adolescente di fare qualcosa: glielo devi ripetere quindici volte”, racconta. “Alla fine, esegue solo una parte di ciò che hai chiesto, aggiunge cose che non volevi e, nel frattempo, rompe un sacco di altre cose.”
Malekzadeh stima che il suo tempo sia così suddiviso: 50% per definire i requisiti, 10-20% per il “vibe coding” vero e proprio, e un buon 30-40% per il “vibe fixing”, ovvero la correzione di bug e script inutili creati dall’IA.
Inoltre, sottolinea una grave lacuna dell’IA: la mancanza di pensiero sistemico, la capacità di vedere come un singolo elemento si inserisce in un quadro complesso. Il codice generato dall’IA, secondo lui, si limita a risolvere problemi superficiali in modo isolato.
“Se devi creare una funzionalità da usare in più punti del tuo prodotto, un buon ingegnere la progetta una volta e la rende riutilizzabile”, spiega Malekzadeh. “Un assistente AI, invece, tenderà a reinventare la ruota ogni volta, creando la stessa funzionalità in cinque modi diversi per cinque contesti diversi. Questo genera un’enorme confusione, non solo per l’utente ma anche per il modello stesso.”
Carla Rover, dal canto suo, ha notato che l’intelligenza artificiale “va in tilt” quando i dati che le fornisci entrano in conflitto con la sua programmazione. “Può dare consigli fuorvianti, omettere dettagli vitali o incaponirsi su un percorso logico sbagliato che stai cercando di sviluppare”, afferma.
Ma l’aspetto più inquietante è un altro: invece di ammettere i propri errori, l’IA tende a inventare i risultati di sana pianta.
Ci racconta un episodio emblematico. Dopo aver messo in dubbio i risultati forniti da un modello AI, questo ha iniziato a produrre una spiegazione dettagliata, fingendo di aver utilizzato i dati che lei stessa aveva caricato. Solo quando è stata messa di fronte all’evidenza, l’IA ha confessato la sua “bugia”.
“Mi ha spaventata a morte”, confessa Carla. “Sembrava di avere a che fare con un collega di lavoro tossico.”
