Sviluppare con l'AI: più veloce, non più facile

Da un paio d'anni circola una narrazione seducente: l'AI democratizza la programmazione. Serve meno gente, meno tempo, meno budget. Chi prende decisioni su prodotti software — CEO, PM, founder — ci sta costruendo sopra strategie di assunzione e piani di crescita. Il problema è che quella narrazione è incompleta, e le decisioni basate su premesse incomplete costano care.

Uso Claude Code ogni giorno e Codex saltuariamente per fare revisioni. Questi strumenti rendono lo sviluppo software più veloce. Non più facile. La distinzione sembra sottile, ma ha implicazioni enormi su come dovresti strutturare il tuo team, pianificare la roadmap e allocare il budget.

Dove l'AI accelera davvero lo sviluppo software

Partiamo da ciò che funziona, perché funziona molto.

Prototipazione. Quello che prima richiedeva una settimana per avere un prototipo funzionante ora richiede un giorno. L'AI è eccellente nel generare una prima versione su cui iterare. Per validare un'idea di prodotto velocemente, è un vantaggio enorme.

Lavoro ripetitivo. Ogni progetto software ha una quantità significativa di codice "strutturale" — configurazioni, operazioni standard, integrazioni. L'AI comprime queste attività da ore a minuti. Per il tuo budget, significa che i tuoi sviluppatori passano più tempo sulla logica di business e meno su lavoro meccanico.

Orientamento in progetti esistenti. Quando uno sviluppatore entra in un progetto che non conosce, normalmente servono settimane per capire come funziona. L'AI riduce drasticamente questo tempo. In pratica: l'onboarding tecnico diventa più veloce, e il turnover costa meno.

Refactoring. Ristrutturare codice esistente — rinominare, riorganizzare, adattare — è un lavoro che l'AI velocizza in modo significativo, anche se va sempre supervisionato perché può introdurre errori sottili.

Tutto questo è reale. Se il tuo team usa bene questi strumenti, vedrai un aumento di produttività misurabile. Il problema è cosa succede quando "più veloce" viene confuso con "più facile".

I costi nascosti che nessuno ti sta raccontando

Il debito tecnico si accumula più in fretta

Il debito tecnico è il costo futuro di scelte tecniche fatte in fretta oggi. Ogni progetto software ne ha. Ma con l'AI, il ritmo a cui si accumula è senza precedenti.

Perché? Perché generare codice costa quasi zero in termini di tempo e fatica. La tentazione naturale è accettare quello che arriva: "funziona, andiamo avanti". Il codice generato dall'AI spesso funziona nel senso che fa quello che gli hai chiesto. Ma può farlo in modo inefficiente, fragile, o con problemi di sicurezza non evidenti.

In termini di business, il debito tecnico è quello che succede quando tra sei mesi il tuo team dice: "per aggiungere questa feature ci vogliono tre mesi invece di tre settimane, perché dobbiamo prima sistemare le fondamenta". Oppure quando un bug in produzione richiede giorni per essere risolto perché nessuno capisce davvero come funziona quel pezzo di codice.

Con l'AI, quel "tra sei mesi" diventa "tra due mesi". Il codice si accumula più velocemente, e con esso i problemi.

Nessuno capisce il codice che ha "scritto"

Ecco un problema che chi gestisce team dovrebbe conoscere: quando un sviluppatore genera codice con l'AI, quel codice è nel progetto ma nessuno lo ha davvero pensato. Nessuno ha fatto le scelte che lo hanno plasmato. Nessuno ha il modello mentale di come funziona nei dettagli.

Quando qualcosa si rompe — e nel software si rompe sempre — il tempo per diagnosticare e risolvere il problema è più lungo, non più corto. Il tuo sviluppatore si trova a fare reverse engineering di codice che formalmente è suo, ma che in realtà non ha mai progettato.

Tradotto in roadmap: le stime di fix diventano meno prevedibili. Quel bug che "dovrebbe essere un'ora" diventa un giorno. Moltiplicalo per tutte le settimane dell'anno.

Le decisioni strategiche restano umane

L'AI può scrivere codice. Non può decidere quale codice scrivere.

Quale architettura reggerà quando passerete da 100 a 10.000 utenti? Quali compromessi accettare per uscire prima sul mercato senza ipotecare il futuro? Come strutturare il sistema perché il team possa lavorare in parallelo senza bloccarsi a vicenda?

Queste decisioni richiedono esperienza, contesto sul business, visione sul prodotto. L'AI non ha nessuna di queste cose. Può darti una risposta generica se glielo chiedi. Ma le decisioni architetturali che fanno la differenza tra un prodotto che scala e uno che va riscritto da zero dopo 18 mesi sono specifiche, contestuali, e richiedono giudizio umano.

Se stai costruendo un prodotto software, le decisioni più costose non sono quelle che riguardano il codice. Sono quelle che riguardano la struttura. E su quelle, l'AI non ti aiuta.

Chi beneficia davvero dell'AI nello sviluppo software

Arriviamo al punto che chi assume e gestisce team dovrebbe capire bene.

Gli strumenti AI per lo sviluppo beneficiano di più chi ne ha meno bisogno: gli sviluppatori senior. Quelli che costano di più.

Perché? Perché uno sviluppatore esperto:

• Sa formulare la richiesta giusta — il risultato dell'AI dipende interamente dalla qualità dell'input
• Sa valutare criticamente il codice generato — e scartarlo quando è sbagliato
• Sa dove il codice si inserisce nel sistema complessivo — e adattarlo di conseguenza
• Sa riconoscere i problemi prima che diventino bug in produzione

Uno sviluppatore junior non ha ancora questi filtri. Accetta il codice generato, lo integra senza capirlo fino in fondo, e costruisce su fondamenta che non comprende. Quando qualcosa si rompe, non ha gli strumenti per capire perché.

L'AI è un moltiplicatore, non un sostituto. Moltiplica la produttività di chi sa già cosa fare. Non rimpiazza il saper fare.

Questo ha un'implicazione diretta sulle tue decisioni di hiring: un team di cinque senior con strumenti AI produrrà di più e meglio di un team di dieci junior con gli stessi strumenti. E costerà meno in manutenzione.

Cosa significa per chi prende decisioni

Se gestisci un team, un budget o una roadmap di prodotto, ecco cosa cambia concretamente.

Non ridurre il team, riallocalo. L'AI non elimina il bisogno di sviluppatori. Cambia il tipo di lavoro che fanno. Il tempo risparmiato sulle attività meccaniche dovrebbe andare in revisione del codice, test e architettura — non in più feature a velocità insostenibile.

Investi in competenza, non in quantità. Meglio uno sviluppatore senior che sa guidare l'AI e valutarne l'output, che tre junior che accettano tutto quello che viene generato. Il risparmio apparente si trasforma in costo reale nel giro di pochi mesi.

Metti in conto la revisione. Se il tuo processo prevede "genera con AI → deploy", stai accumulando debito tecnico a velocità mai viste. Ogni riga generata va letta, capita e validata da qualcuno che sa cosa sta guardando. Questo tempo va nella pianificazione.

Diffida delle demo. È facile costruire un prototipo impressionante in un pomeriggio con l'AI. Ma un prototipo non è un prodotto. La distanza tra "funziona nella demo" e "funziona in produzione con mille utenti contemporanei" è enorme, e l'AI non la colma.

Monitora il debito tecnico. Chiedi al tuo team: "quanto tempo spendiamo a correggere problemi nel codice esistente rispetto a costruire cose nuove?" Se quel numero cresce di mese in mese, è il segnale che la velocità iniziale dell'AI si sta trasformando in un rallentamento strutturale.

L'AI amplifica la competenza, non la sostituisce

L'AI non ha reso lo sviluppo software più facile. Ha reso più veloce la parte meccanica, lasciando intatta — anzi, amplificando — la parte che richiede giudizio, esperienza e visione.

Per chi costruisce prodotti software, la domanda non è "quante persone posso risparmiare con l'AI". È "come posso usare l'AI per far lavorare meglio le persone giuste".

Le aziende che lo capiscono stanno guadagnando un vantaggio competitivo reale: escono prima sul mercato con prodotti più solidi. Quelle che confondono "più veloce" con "più facile" stanno costruendo prodotti che dovranno riscrivere tra un anno.

È una distinzione che vale milioni.

Se stai valutando come l'AI impatta il tuo team di sviluppo e vuoi una prospettiva onesta su cosa aspettarti, parliamone. Ti aiuto a capire dove accelerare e dove serve prudenza, senza vendere fumo.