Programmazione Vibe vs programmazione tradizionale: l’intelligenza artificiale sta cambiando per sempre il mondo della programmazione?

Ecco quale potrebbe essere l'evoluzione della situazione:

• Si scriverà meno codice da zero. Gli sviluppatori impiegheranno meno tempo a creare manualmente la logica di base, il codice standard, i test e la documentazione. Partire da un file vuoto potrebbe diventare l'eccezione, non la regola.
• Il valore del “semplicemente programmare” diminuirà. Scrivere codice continuerà ad essere importante, ma non costituirà l’intero lavoro. Più l’intelligenza artificiale sarà in grado di generare codice, più acquisiranno valore competenze quali l’architettura, il product thinking, il debug, la sicurezza e la progettazione dei sistemi.
• I piccoli team realizzeranno grandi cose. Le startup e i team di prodotto interni potranno testare più idee con meno persone. Questo non significa che ogni team composto da due persone riuscirà a realizzare la prossima piattaforma bancaria durante la pausa pranzo. Significa però che il divario tra l’idea e il prototipo funzionante continuerà a ridursi.
• Inizialmente, saranno i non sviluppatori a creare la maggior parte del software. I product manager, i designer, gli esperti di marketing, i fondatori e i team operativi utilizzeranno strumenti basati sull'intelligenza artificiale per creare le prime versioni di strumenti e flussi di lavoro. Gli sviluppatori interverranno spesso in una fase successiva per perfezionare, rendere più sicuro, ricostruire o scalare ciò che è già stato realizzato.
• I team Engine assumeranno un ruolo sempre più simile a quello dei revisori e dei responsabili di sistema. Il loro lavoro non consisterà tanto nel scrivere ogni singola riga di codice, quanto piuttosto nel decidere a cosa dare fiducia, cosa modificare, eliminare o ricostruire. Non è un lavoro affascinante, ma è molto influente.
• Diventerà anche più facile creare software di scarsa qualità. Questa è la parte che la gente non ama ammettere apertamente. L’IA abbasserà le barriere allo sviluppo, il che significa anche app meno sicure, prototipi disordinati, strumenti duplicati e sistemi “provvisori” che in qualche modo finiscono per diventare fondamentali per l’azienda. Il solito.
• Le aziende avranno bisogno di politiche di sviluppo dell'IA, non solo di strumenti di IA. I vincitori del futuro non saranno i team con il maggior numero di abbonamenti all’IA. Saranno invece i team che sanno quando l’IA può essere d’aiuto, quando è opportuno limitarne l’uso e in quali casi la revisione umana è imprescindibile.
• La programmazione tradizionale assumerà un carattere più strategico. Gli sviluppatori che comprendono come funzionano realmente i sistemi non perderanno importanza. Saranno proprio loro a garantire che il lavoro generato dall’intelligenza artificiale non si trasformi in un caos apparentemente affascinante ma in rapida evoluzione.
• Le aziende daranno meno importanza al fatto di “chi abbia scritto il codice” e ulteriori informazioni su chi detiene la proprietà intellettuale alla base di tutto ciò. Satya Nadella ha recentemente espresso un’opinione simile Per quanto riguarda la strategia in materia di IA: i modelli all’avanguardia sono importanti, ma il vantaggio duraturo deriva dai sistemi, dal contesto e dalle competenze che le aziende sviluppano attorno ad essi. Per i team di sviluppo software, ciò significa che il codice generato dall’IA rappresenta solo uno dei livelli. Il vero valore risiede nelle decisioni architetturali, negli standard interni, nella conoscenza del prodotto, nel processo di revisione e nella memoria ingegneristica.

Quindi sì, l’intelligenza artificiale scriverà più codice. Ma saranno comunque gli esseri umani a dover decidere cosa realizzare, perché debba funzionare in quel modo e se il risultato sia effettivamente soddisfacente.

Questa è la parte che l'intelligenza artificiale non riesce ancora a gestire con intuito.