L’uso di assistenti al coding basati sulla AI, come GitHub Copilot e strumenti simili integrati negli IDE sta cambiando il modo in cui gli sviluppatori creano le loro applicazioni. L’impatto reale di queste tecnologie sulla produttività sembrerebbe essere però molto più limitato di quanto si creda.
A questo proposito The Register riporta l’esperienza diretta di un software engeneer con decenni di programmazione su Windows in linguaggi come Delphi, C++ e C#. Pur riconoscendo i vantaggi delle risposte rapide e del linguaggio naturale offerti dai chatbot, egli sostiene che nella maggior parte dei casi questi non fanno realmente risparmiare tempo. Spesso le soluzioni generate dall’AI risulterebbero infatti parziali, errate o troppo generiche. L’intervento umano per verificarne l’accuratezza e garantirne la qualità rimarrebbe quindi indispensabile.
AI e formazione di nuovi sviluppatori
Uno dei punti centrali della critica riguarda l’impatto che gli assistenti AI possono avere sulla formazione dei nuovi sviluppatori. Spesso infatti le intelligenze artificiali forniscono delle soluzioni pronte all’uso senza richiedere ragionamenti o ricerche approfondite, rischiano però di indebolire la capacità di risolvere problemi complessi e di ridurre la comprensione dei principi fondamentali dell’ingegneria del software.
L’autore distingue tre profili di programmatori nell’era dell’AI:
- i “Luddisti“, che usano poco o nulla questi strumenti;
- i “Benedetti“, che li impiegano in modo equilibrato;
- i “Maniaci“, che si affidano completamente alle risposte automatiche sacrificando spesso la manutenzione e la sicurezza del codice.
Egli stesso si colloca tra i primi due gruppi in quanto un uso leggero e consapevole degli assistenti al coding resterebbe ancora oggi la via più sicura per ottenere dei sorgenti sicuri e affidabili.
Non sempre gli assistenti fanno risparmiare tempo
A conferma di quanto detto vi sarebbero le testimonianze di altri sviluppatori: in diversi casi il codice generato da strumenti come Copilot non avrebbe compilato o avrebbe ignorato dei dettagli. Su domande più semplici le risposte sarebbero state invece più corrette ed efficienti. Test manager di grandi aziende avrebbero poi dichiarato che il tempo speso per adattare il codice generato dalle AI alle codebase esistenti supererebbe spesso quello necessario a scriverlo manualmente.
Il segreto per usare l’AI in modo efficace sarebbe quindi quello di evitare ogni automatismo mentale e di tenere sempre sotto controllo il proprio codice.
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